Плагины

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

Автоматическое сжатие контекста для DeepSeek Harness: сжимает выводы инструментов до того, как они попадают в модель, и сохраняет каждое сжатие с потерями обратимым через инструменты CCR.

Выбор модели для composer DSH: сохраняет штатные кнопку и меню, перехватывая только открытие маленького списка. Ищет по провайдерам, проверяет любую модель реальным потоковым запросом для замера TTFT и TPS, показывает рейтинг до 100 строк из каталога OpenRouter; нажатие строки ищет локальные каналы с таким именем.

База знаний в виде холста в правой боковой панели: заметки — узлы, а 9 инструментов позволяют модели читать, записывать, связывать и удалять их. В узле можно хранить изображения и документы; чтение возвращает текст, файлы Office извлекаются на месте, изображения передаются как изображения.

Помощник ввода DSH для предсказания следующего сообщения, автодополнения черновиков и улучшения/переписывания промптов. Подсказки действуют только в сессии; Tab вставляет их в черновик без отправки. Нужна настроенная модель; вызовы могут тарифицироваться. Исходный код доступен; для изменений требуется предварительное письменное разрешение.

Персона и дневник между сессиями для DeepSeek Harness. Локальный фильтр выбирает, что запомнить; дополнительный вызов модели создает запись от первого лица и впечатление о пользователе, каждое связано с конкретным моментом. В последующих беседах внедряется около 2000 tokens собственной памяти в трех слоях: ядро персоны, суждения, написанные самой моделью, и дневник. Есть инструмент записи суждений словами модели. Написанный человеком Markdown-файл доступен плагину только для чтения. Боковая панель позволяет читать, забывать и экспортировать архив; забывание понижает приоритет, не удаляя запись, и сильное тематическое совпадение может ее вернуть. Обычная локальная переносимая папка. Перед отправкой секреты удаляются. Нет runtime-зависимостей и сборки.

Плагин аутентификации OAuth Google Antigravity (agy) + доступа к моделям для DeepSeek Harness: пул нескольких аккаунтов, ротация при ошибке 429, снятие отпечатка устройства, вход через CLI и веб.

Цикл непрерывного самоусовершенствования: персистентная память, периодическое рецензирование и уточнение, общие знания между сессиями и автоматический откат через вызываемый моделью инструмент harness_refine.

Читает метаданные PNG ComfyUI через доступный модели инструмент comfy_png_inspect. Для одного PNG или всей папки результатов показывает по каждому изображению цепочку выполнения LoRA со всеми значениями силы, настройки sampler, базовую модель, CLIP, VAE, размер латента, оба промпта и обойдённые узлы.

Добавляет бесплатные модели OpenCode Zen в DeepSeek Harness как одного провайдера через управляемую изолированную среду OpenCode. На странице настроек можно просмотреть и проверить каждую модель.

Приводит экспертов десктопного приложения WorkBuddy в DSH: рынок на странице настроек сканирует только для чтения локальный каталог экспертов WorkBuddy (эксперты попадают туда после того, как вы вызовете их в WorkBuddy) для просмотра, поиска и фильтрации по категориям, с установкой в один клик (экспорт в ~/.dsh/experts/ как role prompt + skills + avatar), обновлением и удалением; капсула-выбиратель рядом с полем ввода переключает эксперта текущей сессии — полностью заменяя role prompt, skills и опциональный белый список инструментов, сохраняя при этом всю историю сессии, и применяется на следующей границе запроса к модели.

Плавающая панель использования DeepSeek в стиле macOS-стекла для веб-интерфейса DSH: актуальный официальный баланс и использование токенов (сегодня, сессия, плавный тренд за 24 ч, по моделям) без открытия platform.deepseek.com/usage. · Панель использования DSH в стиле матового стекла: официальный баланс + использование токенов

«Королевство» управления агентами для DeepSeek Harness: территории, привязки ролей (bind/unbind/session с идентификацией модели/агента) и цикл задач план→назначение→выполнение→проверка, где заявления Worker никогда не завершаются автоматически (Claim ≠ Fact), с локальной консолью управления GUI.

Мобильный пульт Telegram, подключающий телефон к активной веб-сессии DeepSeek Harness: выбор рабочего пространства, а затем сессии (/sessions), /last для предыдущего вопроса/ответа, /model для смены модели и нативные ответы в формате Rich Message.

Liang Saint Slider как селектор модели и уровня усилий размышления для DeepSeek Harness.

Подробная статистика использования моделей и анализ затрат: статистика использования по сессиям и запросы использования для GLM, MiniMax, OpenCode Go, DeepSeek и других.

Объединённый веб-поиск по нескольким источникам для DeepSeek Harness: заменяет web_search на встроенный в модель grounding и API поиска агентов, с указанием источников и расширенными карточками цитат.

Защита от циклов dsh: наблюдает llm/stream, выявляет и повторяет вызовы только рассуждений или повторного материала; есть два прерывателя потока.

Менеджер пользовательских режимов и ассистентов. На странице Settings каждому режиму задаётся собственный системный промпт в обычном файле; agent loop перечитывает его перед каждым шагом модели, поэтому изменения вступают в силу на следующем шаге даже в текущей сессии. За основу можно взять официальную композицию standard/PTC/minimal/Cordis, по отдельности переключать строки подключаемых плагинов и задать режиму имя. На одном компьютере могут сосуществовать ассистенты со своими промптами — для программирования, общения или ролевой игры (RP); нужный выбирается при каждой новой сессии. Неизменённые строки остаются побайтно такими же, как в поставке, включая условия платформы.

Провайдер моделей Kiro со входом через Builder ID, Identity Center, Google, GitHub и импорт учётных данных, автоматическим обновлением токенов и профилей, использованием аккаунта, обнаружением моделей в реальном времени, выбираемыми уровнями усилий рассуждения, потоковыми вызовами инструментов, обработкой причины остановки провайдера и переполнения контекста, а также учётом токенов, который использует точные счётчики Kiro, когда тот их отправляет, а иначе масштабирует отправляемый процент использования контекста по заявленному окну модели.

Проводник файлов проекта в колонке подробностей (множественный выбор, перетаскивание, загрузка, скачивание, переименование, корзина, открытие системным приложением) со вкладкой предпросмотра только для чтения для Markdown/HTML/JSON/CSV/notebook/PDF и подсветкой кода, живым индикатором пропускной способности модели и многострочной строкой GoalBar.

Навык исследовательского рабочего процесса AI-for-Science для DeepSeek Harness, для исследователей и аспирантов, использующих агентский ИИ: многоугольный обзор литературы с файлами по углам, дизайн экспериментов со списком оговорок, чтение рисунков и статей; каждое задание возвращает файлы плюс бриф кросс-проверки для второй модели. Ноль зависимостей, MIT.

Анализ использования по моделям, провайдерам, пространствам и периодам — с произвольными датами по всей истории — с видимостью cache-hit и разбивкой по моделям и провайдерам. Включает почасовые/дневные тренды, 53-недельную тепловую карту в стиле GitHub, серии, кольца квот токенов по моделям и пространствам (токены, стоимость, %), комбинируемые фильтры, эффективность кэша, баланс DeepSeek, псевдонимы пространств, экспорт CSV и долговечный журнал, сохраняющий использование после удаления сессии или пространства (строка Deleted) и перестраиваемый инкрементально. Реестр пространств обновляется через зонд DSH domain/changed; учитываются только зарегистрированные пространства. Отдельный учёт: вход, кэш, рассуждения. Китайский: местное время; английский: UTC; API только loopback.

Это не очередной плагин памяти: ODR — цикл самоулучшения в развивающихся мирах (Dream-RSI). Попытки записываются в Discovery Tree, а между запусками тысячи вариантов стратегий воспроизводятся в этой зафиксированной среде. Стратегия, рецепт или урок повышается только после успешного контрфактического воспроизведения, а не на слово модели; Sentinel проверяет вызовы инструментов до расхода бюджета. LLM остаётся неизменной. Установка из npm: dsh-open-dream-rsi.