Плагины

Связывает изображения сеанса с настраиваемыми провайдерами визуального анализа и возвращает только текстовый анализ подходящим маршрутам моделей DeepSeek Harness.

Мелодии завершения для каждого рабочего пространства плюс звуки внимания для событий подтверждения, вопроса, проверки плана, блокировки цели и сбоя задачи, со встроенным синтезатором, голосом (TTS) и собственным звуком.

Перетаскиваемая, выровненная по сетке рабочая панель из 28 мини-карточек на полях разговора (баланс API, использование токенов, стоимость, давление контекста, задачи, цель, тепловая карта использования, репозиторий GitHub, ретрансляция изображений), с размерами S/M/L/XL.

Карточка баланса аккаунта DeepSeek и стоимости сессии внизу боковой панели.

Расход по API DeepSeek (текущая сессия и все сессии) и баланс аккаунта в боковой панели, с официальными тарифами и поддержкой пиковых/непиковых цен.

Сопрягает две машины DeepSeek Harness одноразовым кодом — напрямую в локальной сети или через сети по реле со сквозным шифрованием и готовой официальной конфигурацией по умолчанию — чтобы один агент мог выполнять задачи и обмениваться файлами на другой, пока каждая машина хранит свои файлы у себя.

Ядро суждений для DeepSeek Harness: когнитивный цикл, дающий каждому решению источник и обоснование и доводящий планирование до завершения, гиппокампальная память, сжимающая текущий опыт в переиспользуемое знание, и настраиваемая карточка персоны (имя, характер, стиль общения). Требуется DSH ^0.1.0-rc.7.

Движок персоны для DeepSeek Harness: один config.json управляет самоназванием ИИ (по модели и уровню), обращением, отношенческой позицией, текстом характера, контрактами по пунктам с переключателями, языком рассуждений и тоном ответов (опционально, по модели), а также долговременной памятью только с подтверждением человеком: ИИ лишь добавляет кандидатов, строка подтверждения вводит их в силу, журнал только дополняется и воспроизводим. Подтверждённые записи внедряются цитируемым блоком данных, а не инструкций; записи с тегом kind уходят в произвольные файлы и не попадают в промпт. Разделы промпта перечитываются с диска при каждой сборке, правки применяются без перезапуска. Пресеты: общие JSON-снимки. Ноль зависимостей, без сети, без shell.

Смена модели и управление уровнем рассуждений для DeepSeek Harness: инструменты агента set_model и list_models позволяют агенту самостоятельно менять провайдера, модель или глубину мышления посреди задачи, с обязательной причиной, белым списком провайдеров и защитой от перегрузки контекстного окна токенами; активная модель внедряется в контекст выполнения, а автоматический переход Plan Mode переключает на настроенную модель планирования при входе в режим плана и возвращает предыдущую модель выполнения при выходе.

Постоянные одноранговые сессии Endeavour и Challenger для DeepSeek Harness, которые планируют, выполняют последовательные задачи и проверяют сообщённые результаты.

Шлюз Feishu/Lark для DeepSeek Harness с тематически постоянными беседами, живыми карточками выполнения, вводом изображений и файлов, подтверждениями и вопросами в чате, белыми списками источников, а также долговечными разовыми или повторяющимися задачами агента, создаваемыми на естественном языке.

Вход в DeepSeek Harness с подпиской Claude Pro/Max (без API-ключа), уменьшение изображений в запросах Anthropic до 2000px по длинной стороне, облегчение полезной нагрузки суммаризатора /compact, а также отображение использования 5-часового/недельного плана и счётчиков сообщений DSH.

Питомец использования плана для web GUI DSH: плавающий персонаж со скелетной анимацией сообщает квоту в облачке речи, автоматически подстраиваясь под настроенного провайдера (OpenCode Go, Command Code, DeepSeek), показывая процент плана или баланс счёта, с откатом к локальной статистике токенов, когда API провайдера недоступен; перетаскиваемый, масштабируемый колесом (90–260px), синтезированные звуки кликов, маршруты только loopback.

Ввод одной рукой и без клавиатуры для поля ввода: зажмите кнопку мыши на поле ввода, говорите, отпустите — текст попадает в черновик, а сдвиг вверх отменяет ввод, не оставляя недописанной фразы. Не нужно целиться в кнопку микрофона и запоминать горячую клавишу; рука никогда не покидает область ввода, что важно, когда вторая рука занята. Распознавание работает полностью офлайн (SenseVoice через sherpa-onnx, без API-ключа, звук не покидает машину).

Сочетает работающего исполнителя с более сильной моделью-ревьюером через вызовы advisor() без параметров и пошаговые patrol-проверки, возвращая указания по плану, исправлению или остановке.

Петля линт-обратной связи без конфигурации для JS/TS, Python, Go и Rust: инструменты lint_diagnostics / lint_workspace_errors / lint_fix на основе собственных eslint / biome / ruff / golangci-lint / cargo clippy репозитория (автоопределение по конфиг-файлам, сначала резолвится локальный репозиторный node_modules/.bin, ничего не бандлится), плюс автоматически внедряемая дельта находок после правки на событии fs/observed харнесса и ограниченный гейт завершения — правка → линт → авторемонт одним вызовом lint_fix для агентов dsh.

Вставка в стиле Cherry Studio: многострочный/с отступами/с разделителями текст или код, вставленный в композер DSH Web, сворачивается в карточку с рамкой, сворачиваемую и помеченную языком, и восстанавливается как блок кода с разделителями при отправке.

Плоскость управления и мультимашинной мультиагентной оркестрации для DSH: обнаруживает Agent'ов и рабочие пространства на разных устройствах, маршрутизирует задачи по машине, репозиторию, возможностям и нагрузке к локальным или удалённым runtime'ам Agent, транслирует прогресс и результаты, пересылает подтверждения и восстанавливает долговечные задачи после разрывов соединения.

Проигрывает звон и китайское голосовое оповещение, когда в веб-интерфейсе DSH появляется окно подтверждения, вопроса или проверки плана, чтобы вы не пропустили запрос.

Плагин конфигурации TypeScript и JavaScript LSP для DeepSeek Harness с использованием typescript-language-server.

Плагин конфигурации Swift LSP для DeepSeek Harness с использованием sourcekit-lsp.

Плагин конфигурации Rust LSP для DeepSeek Harness с использованием rust-analyzer.

Плагин конфигурации Ruby LSP для DeepSeek Harness с использованием ruby-lsp.

Плагин конфигурации Python LSP для DeepSeek Harness с использованием Pyright.