Навыки

Управляемая агентом процедурная память: инструмент skill_manage, который создаёт, патчит, отключает и удаляет собственные навыки агента в области пользователя или проекта, с защитой удаления (маркер создания агентом, закрепление, ограничение пути) и промптом дисциплины срабатывания.

Импортируйте, устанавливайте и вызывайте Agent Skills в DeepSeek Harness из Codex, Claude Code, OpenCode, GitHub или npm — сборщик ⚡ на стороне композера вставляет /skill-name в черновик, а страница настроек управления навыками предлагает импорт по источнику/по навыку, разворачиваемые пути источников с количеством навыков, удаление и восстановление в один клик из .trash.

Навык создания каркаса документации проекта: вопросно-ориентированная настройка стандартов проекта, рабочих процессов взаимодействия с ИИ и дисциплины памяти в DSH, Reasonix, Claude Code и Codex.

Цикл самообучения для dsh: записывает уроки, создаёт и продвигает навыки; периодический обзор куратора, который исправляет, объединяет и выводит из использования навыки.

Навык умных форм: структурированное ведение счетов, бухгалтерских книг и журналов с автоматической категоризацией и периодическими отчётами.

Навык жизненной истории: фиксируйте моменты и фрагменты, создавайте профиль пользователя и генерируйте романы, сценарии или автобиографии.

Навык исследования продукта: анализ рынка, технологий и цепочки поставок с выводом предложений спецификаций продукта трёх уровней.

Набор навыков GEO-аудита бренда: видимость в ИИ-поиске, рекомендации, цитирования, присутствие конкурентов и диагностика контентных пробелов в более чем 17 ИИ-движках (ChatGPT/Perplexity/Claude/豆包/DeepSeek/Kimi/文心一言).

Набор навыков агента вирусных заметок Xiaohongshu/RED: исследование популярных заметок, создание/переписывание заметок, проверка, анализ авторизованных аккаунтов, вход по QR и контролируемая публикация.

Запускайте Stata через DeepSeek Harness: нативный сервис Stata AI Skill запускается автоматически вместе с DSH (бинарники macOS/Windows включены), так что регрессии, do-файлы и эконометрические рабочие процессы работают без ручной настройки.

Линтер утечек chain-of-thought: CLI без зависимостей, который находит следы AI-сессий в документации и комментариях (устаревшие ссылки на дизайн, точку зрения PR, повествование об изменениях, хореографию ревью) и поставляет skill исправления cot-trim как устанавливаемый bundle.

Строгий набор для открытых математических исследований: четыре agent skills (rigorous-open-math-research, manage-math-research-program, math-research-workflow, lean-verify) для доказательства теорем с враждебным аудитом, управлением исследовательской программой, оркестрацией пайплайна и аудитом формализации в Lean 4; тесты, проверенные CI, и механическая синхронизация с upstream.

Спецификационно-ориентированная дисциплина разработки для dsh: пять keel-навыков (anchor/spec/probe/build/audit), три инструмента ревью и шесть шаблонов spec обеспечивают приоритет спецификаций над кодом, проверку предположений и контроль объёма.

Мост для навыков и конфигурации Pi Agent в DeepSeek Harness

Мост для памяти, навыков и конфигурации OpenAI Codex в DeepSeek Harness

Provides a skill for the LinShang LS125 UV irradiance meter and its UVALED-X3 probe: the reverse-engineered 9600 8N1 link (28-byte frames, CRC-16/MODBUS, poll and clear commands), a capture and decode toolchain, and a verified STM32F103 host firmware that reads the probe without the original meter. All code and documentation written by an AI agent (DeepSeek Harness).

DSH plugin that registers the ai-eight-honors-eight-shames skill: eight checkable working rules for coding agents (verify before calling, confirm ambiguity, cite evidence, reuse before creating, test before claiming done, follow local conventions, separate fact from inference, keep changes reversible) plus a ninth rule that logs each user request and the change made in report files at the workspace root.

Build PowerPoint decks from a brief: plan and storyboard gates, per-page authoring through pptwise and ppt-master, a design-profile pass, page-image snapshots with a render audit, and a tool that hands those pages to an image-capable model for review.

On-demand skill tools for DeepSeek Harness: registers skill_search / skill_load / skill_ref so the model searches a staged skill library first and loads a skill body only when it needs it, keeping the library out of the resident session catalog and out of every turn's context; adds a Skills tab to the conversation view ring that reads back the whole session and lists which skills were actually loaded, and in which turn. Zero dependencies, and the records render client-side only, never entering the model's context.

DSH plugin that registers the ai-eight-honors-eight-shames skill: eight checkable working rules for coding agents (verify before calling, confirm ambiguity, cite evidence, reuse before creating, test before claiming done, follow local conventions, separate fact from inference, keep changes reversible) plus a ninth rule that logs each user request and the change made in two fixed report files at the workspace root.

Task-to-skill pairing meta-skill with a laziness ladder for minimal loading, a user-editable routing table, and a quarantine, SkillSpector scan, human-approval install flow.

Adds file-backed Chinese web-fiction planning, chapter writing, consistency review, rollback, and style-profile skills.

Ponytail lazy-senior-dev ruleset for DeepSeek Harness: a 7-rung minimal-code ladder (YAGNI, reuse, stdlib, native, installed deps, one line, minimum), six skills (main rules, over-engineering review, repo audit, debt ledger, gain scoreboard, help), a /ponytail session command for lite/full/ultra/off levels, and optional always-on ruleset injection via config. Vendored verbatim from upstream ponytail (MIT), zero tools registered, clean uninstall.

Skill that fact-checks a claim against the open web rather than model memory: it splits the claim into independently checkable fact points, routes each point to the primary-source ladder for its domain (policy, academic, medical, financial, disaster and accidents, food safety, science, education, sports, entertainment, judicial, and more), searches domestic and international ecosystems in parallel, fetches primary pages, grades sources by type, re-searches with debunking keywords, and reports conclusion-first with a full URL and citation position behind every statement, keeping unverified and undecidable points separate from confirmed ones. Three factual judgements can be routed to a TypeSafe Jev (System One) decision model when a key is configured, falling back to the skill's deterministic rules when it is not; a model verdict can only lower a confidence tier.