Плагины

Показывает, какие скиллы были вызваны в каждом ходе (загружены моделью, введены как /name или ни одного), и управляет локальным каталогом скиллов: установка из вставленного адреса репозитория, папки, SKILL.md или zip, задание китайского отображаемого имени в meta.yaml скилла и удаление скилла с сохранением резервной копии.

Декларативные правила разрешений в стиле Claude Code: упорядоченные YAML-правила allow/deny/ask, сопоставляемые с именами инструментов, аргументами, путями рабочего пространства и идентичностью агента на каскаде tools/pre-execute, с полным аудитом журнала сессии, режимом пробного прогона (dry-run) и горячей перезагрузкой.

Управляет научным построением графиков OriginLab Origin из ИИ-чата через MCP: 62 инструмента. Сторож модальных диалогов, предохранитель LabTalk, release/reconnect, подгонка с начальными/фиксированными/взвешенными параметрами, детальная правка графиков и листов, матричные инструменты, декларативный FigureSpec YAML (сравнимый по diff и воспроизводимый), снимок MCP Resources только для чтения, мост matplotlib-figure, сборка PowerPoint с подписями панелей, поиск шаблонов в Graph Gallery, экспорт в EPS, белый список доступа к файлам, базовая линия визуальной регрессии и редактируемый результат OPJU с детерминированной проверкой обратного чтения.

Нативный провайдер Rapid-MLX для DeepSeek Harness (dsh) — dsh считывает данные модели с сервера, а не из вашего settings.yaml.

Рабочая среда пресетов для редактирования персон каждого агента, разделов системного промпта и описаний инструментов; выбор инструментов и навыков, предпросмотр контекста запроса, импорт и экспорт конфигураций JSON/YAML.

Тестовая среда оценки для плагинов DSH: YAML-кейсы запускают реальные безголовые прогоны агента, проверяют вызовы инструментов, аргументы, результаты и использование токенов, с базовым порогом для регрессий в CI.

Пресет для написания веб-романов в DeepSeek Harness. Главный агент выступает главным редактором и делегирует план, черновик, проверку, ведение лора и исследование пяти помощникам в семь этапов. Роман хранится в структурированном каталоге novel/ с Markdown/YAML (карточки персонажей, машина состояний предзнаменований, хронология, память повествования); также есть творческая панель и шесть CLI-команд без зависимостей.

Привратник для написания патентов в dsh: сначала проверяет идею на соответствие китайскому уровню техники, затем проводит согласительные интервью пяти сторон, составление раскрытия из восьми глав, подготовку чертежей и прогоны симуляций, проверку по семи измерениям и экспорт в docx/PDF. Навыки работают сразу; инструменты поиска, экспорта и экспериментов предоставляет встроенный MCP-сервис на Python, который поставляется отключённым — одна строка в ~/.dsh/patent-services.yaml включает его, а uvx загружает wheel из PyPI.

Настраиваемая модель по умолчанию для делегирования субагентам через settings.yaml, с одно- и мультимодельными стратегиями по кругу или случайно.

Сообщает, какие навыки вызывались на каждом ходу (загружены моделью, введены как /name или ни одного) и управляет локальным каталогом навыков: установка из вставленной ссылки на репозиторий, папку, SKILL.md или zip-адрес, задание китайского отображаемого имени в meta.yaml навыка и удаление навыка с сохранением резервной копии.

Управляет моделями OpenCode Zen бесплатного уровня и уровня Go в settings.yaml — получает актуальные списки моделей с opencode.ai, сообщает о расхождениях между настроенным и актуальным по каждому маршруту, добавляет или удаляет записи через четыре инструмента агента и раздел настроек OpenCode Models.

Переписывает китайскую копию установленного с маркета плагина на английский с помощью модели, уже настроенной в harness, — автоматически при установке плагина, затем с горячей перезагрузкой. Каждый файл переводится за один полный проход, проверяется реальным парсером, где он есть (node --check для JavaScript, иначе парсеры JSON и YAML), и возвращается модели с ошибкой до трёх попыток исправления; файлы свыше 48 КБ или те, что не парсятся, переходят на проход по диапазонам строк, сверяющий каждую возвращённую строку с оригиналом на структуру. Триггерные фразы и таблицы локалей можно по желанию сохранить, а не переводить, и нетронутый оригинал хранится рядом с файлом как .zh.bak.

Управляемые конфигурацией хуки жизненного цикла, включая инъекцию контекста: объявите event, handler и outcome в YAML, где handler — это in-harness инструмент (включая MCP), команда shell или HTTP-эндпоинт, а outcome — это model-visible context, denied tool call или fire-and-forget.

Движок правил разрешений в стиле Claude Code: уровни hard/deny/ask/allow с уровнем hard выше полного доступа, правила в пределах рабочего пространства, защита путей по шаблонам и визуальный пошаговый редактор; правила хранятся в settings.yaml.

Храните автоматизации в версионируемых файлах для проверки: YAML/JSON/JS с расписанием, prompt, model, permission и рабочей папкой. DSH Schedule точно создаётся/обновляется/отключается/удаляется в течение секунды после сохранения. Каждая задача работает в своей беседе, постоянной или новой на запуск. /automations синхронизирует по запросу и указывает ошибки файла; отсутствие задач никогда не очищает Schedule.

Подключает официальный удалённый MCP-сервер GitHub как плагин DSH: сохраняет PAT в центре учётных данных DSH (.credentials.yaml) через github_set_token и предоставляет инструменты GitHub как mcp__github__*.

Запускает конвейеры AItelier из DSH через MCP: 39 инструментов (22 чтения, 17 записи) для генерации, запуска, инспектирования, редактирования, экспорта и импорта многошаговых конвейеров SkillFlow. Шаги выполняются в AItelier, а не в сессии DSH, опрашиваются по run_id, приостанавливаются на принудительных движком контрольных точках, отвечаемых через answer_checkpoint, и оставляют пошаговые трассировки и выходные данные шагов для последующего чтения; add_provider / map_model / edit_role направляют отдельную роль на локальную или более дешёвую конечную точку. Включает навык aitelier-pipelines.

Редактор возможностей модели: редактирует уровни reasoning-effort и поддержку изображений (мультимодальность) прямо на официальной странице модели, записывая группу целиком в settings.yaml. Если якорь сломается, доступна плавающая кнопка.

Council of High Intelligence: соберите экспертную группу из 18 исторических деятелей для структурированных дебатов с разных точек зрения, с живой боковой панелью DAG, историей запусков SQLite и настройками по умолчанию для каждого проекта через .council.yaml.

Используйте AItelier как субагента из DeepSeek Harness: создание, редактирование, запуск, экспорт и импорт конвейеров SkillFlow. Только клиент — требуется запущенный бэкенд AItelier (Docker; см. README).

Инструментарий для исследования мировых моделей: инспектирует кадры, именует 3D/пиксельные/латентные маршруты, оценивает pred против GT, навыки RSI / wm.yaml.

Defines multi-agent team rosters as YAML or JSON files, validates them, bridges each member into dsh-agent-teams member arguments, and verifies the result against the running team.

Определяет составы мультиагентных команд в YAML или JSON, проверяет файлы, передаёт участников в аргументы member инструмента dsh-agent-teams и сверяет результат с запущенной командой.