Плагины

Инструменты веб-чтения для текстовых агентов. Пять инструментов только для чтения: web_fetch (любой URL как чистый Markdown или обычный текст), web_links (перечень ссылок страницы), web_feed (записи RSS 2.0 / Atom), web_headers (статус, заголовки ответа и цепочка перенаправлений без скачивания тела, HEAD с автоматическим откатом на GET) и web_table (HTML-таблицы как структурированные строки с определением заголовков и развёрткой сетки по colspan/rowspan). Транспорт — Node fetch плюс HTTP-прокси без зависимостей (туннелирование CONNECT, запросы с абсолютным URI, NO_PROXY с сопоставлением по суффиксу/шаблону/CIDR IPv4, Proxy-Authorization). Без зависимостей во время выполнения.

Универсальный мост Model Context Protocol (MCP) для DeepSeek Harness: подключает агентов к MCP-серверам stdio/sse/websocket с движком масштаба на 10 тыс. спящих соединений, поиском по инструментам BM25 за доли миллисекунды, динамическим бюджетированием токенов и веб-дашбордом в реальном времени.

Минимальный пресет агента для Windows в DeepSeek Harness: фиксированная персона в одну строку, три инструмента, без контекста времени выполнения.

Более быстрый, эффективный и точный пресет агента-программиста. На 100 сложных задачах SWE-bench Pro, отобранных по многомерным критериям сложности, среднее затраченное время снизилось на 36%, среднее число входных токенов на задачу — на 17%, а точность выросла на 5 процентных пунктов.

Проактивные пробуждения на уровне хоста для DeepSeek Harness: модель сама ставит будильники (однократно, с интервалом или по cron, с необязательным случайным разбросом), холодные сессии пробуждаются вовремя через session resume, инициированные моделью продолжения ограничены тихими часами и дневным бюджетом доставки, а тихие пробуждения завершаются proactive_reclaim и выпадают из контекста модели. Объявленные файлы расписаний идемпотентно синхронизируют JSON-расписания по glob в будильники хоста, min_idle_seconds откладывает пробуждение, пока целевая сессия не успокоится; веб-панель (раздел настроек, вкладка на сессию, живое обновление по SSE) управляет будильниками и историей — движок сердцебиения для ИИ-компаньонов и ролевых персонажей с собственным распорядком.

Регистрирует шесть навыков рабочих процессов spec-driven + test-driven для DeepSeek Harness: авторство спецификаций OpenSpec, слитое с дисциплиной TDD Superpowers, в конвейер фаз 0–4 с воротами проверки. Без зависимостей во время выполнения.

Живая шкала прогресса под композером с процентом и оценочным оставшимся временем для текущего хода DeepSeek Harness; оценка переанкеривается по мере выполнения хода и никогда не показывает 100 %, пока ход не завершится, а шкала становится красной при сбое или прерывании хода.

Подаёт каждый промпт dsh в локальный конвейер памяти обратной связи agent-feedback-loop — фиксирует недовольство, офлайн превращает его в рефлексии и прикрепляет к ходу скомпилированный контекст правил повторяемости, никогда не блокируя промпт. Требуется среда выполнения agent-feedback-loop; запуск agent-feedback-loop install после этого автоматически подключает существующие профили dsh.

Записи памяти в SQLite, календарь с напоминаниями о сроках и cron-задачи агента по расписанию, с 13 инструментами модели и двуязычным интерфейсом zh/en.

Плагин локальной модели для DeepSeek Harness: управление моделями GGUF в настройках, автоматический запуск llama.cpp при первом сообщении и автоматическая выгрузка после 5 минут простоя для освобождения VRAM.

Набор для конвертации единиц, охватывающий 20 категорий — длина, масса, температура, площадь, объём (включая кухонные единицы США), скорость, время, размеры данных (десятичные MB и двоичные MiB), скорости передачи (Mbps и MB/s), ускорение включая перегрузку, освещённость (lux / foot-candle), давление, энергия, угол, частота, мощность включая три определения лошадиной силы, сила, момент, типографика (px/pt/em/rem) и расход топлива (mpg ↔ L/100km). Два инструмента — convert_unit и list_units — без зависимостей в рантайме, чистая арифметика; каждый результат содержит применённую формулу.

Показывает использование подписки OpenCode Go (процент использованного и оставшегося за скользящее окно, неделю и месяц со временем сброса) в плавающей панели, закреплённой в левом нижнем углу окна сессии.

Сжимает временной контекст DSH с ~280 символов до 46, внедряя компактную строку даты в снимок контекста выполнения; ноль зависимостей в рантайме.

После того как официальный llm-retry (n/5) сдаётся, продолжает повторять временные сбои API (тайм-аут, транспорт, ограничение частоты, 5xx, разрыв SSE) на том же открытом шаге до успеха, отмены или паузы; AUTH, QUOTA и пользовательский Stop никогда не повторяются.

Голосовой ассистент звонков для веб-GUI DSH: перетаскиваемый плавающий шар звонка, VAD на стороне браузера, отправляющий каждую фразу после паузы, распознавание речи FunASR по HTTP или потоково, ответы TTS от MiniMax или совместимые с OpenAI, необязательный режим слова-активатора с автосном и отправка задач в отдельные сессии субагентов с прогрессом, остановкой и озвученными отчётами о завершении.

Среды выполнения для каждого проекта в DeepSeek Harness: автоматически принимает или создаёт локальный для проекта Python venv (.venv_local/python) и подключает тулчейны и переменные окружения рантаймов, которые использует проект (python venv / node / go) — python и pip всегда разрешаются в проект, никогда молча в системный Python.

Автоматически получает данные о тарифах по времени суток (с пекинским временем) и уведомляет пользователей в часы пик для снижения затрат.

Одноразовая инъекция промпта на уровне запроса без дальнейшего загрязнения контекста. Совместимость UI и данных в стиле SillyTavern, триггеры по ключевому слову/регулярному выражению/константе и инструмент lore_lookup для поиска по требованию.

Саморазвивающийся агент уровня проекта для DeepSeek Harness: 16 рабочих процессов SDD (уточнение, PRD, задача, кодирование, локализация, приёмка, ревью) плюс память и знания проекта, которые накапливаются со временем.

Автоматизация рабочего стола Windows для DeepSeek Harness: цикл observe/act с приоритетом доступности и 30 стандартными инструментами (цели-элементы/координаты, маршрутизация стратегии auto/a11y/event), семантика безопасности с заменёнными наблюдениями и запретом повторного воспроизведения, постоянный переключатель остановки, защита от устаревания RuntimeId/rect-drift, карточки чата и плавающая панель (живые операции, стена кадров, настройки автоопределения окружения), мозаичное описание зрения для моделей с низким разрешением, журнал аудита JSONL и список разрешённых pid. Требуется Windows 10+ и Python 3.9+ с uiautomation и pillow (устанавливаются со страницы настроек).

Панель настроек для глобального и рабочего пространства AGENTS.md, с инъекцией идентичности и персоны, переключателем контекста выполнения и уведомлениями о результатах.

Финансовый количественный воркбенч и биржевой тикер: плавающий шар и панель-ящик, котировки рынков A/HK/US/глобального рынка в реальном времени, свечи K за несколько периодов и внутридневные графики на 5 дней, биржевой стакан глубины, поток капитала, тепловая карта секторов и инвестиционные исследования с ИИ.

Профилирование возможностей по моделям для DSH: преобразует локальную историю сеансов в панели мониторинга по моделям с количеством сеансов, использованием инструментов, частотами ошибок и основными сигнатурами ошибок, с фильтрами по временным диапазонам и сравнением нескольких моделей.

Доступ к текущему веб-интерфейсу DeepSeek Harness из браузера только по локальной сети: одноразовое сопряжение по QR-коду, отзываемые устройства, диагностика по событиям и мобильная вёрстка с сохранением слотов; без отдельного приложения, облачного релея и внешнего туннеля.