Плагины

dsh-shell для DeepSeek Harness: запускает cmd/PowerShell в Windows и bash-подобные оболочки в POSIX с безопасностью в стиле bash — тайм-ауты, усечение вывода, коды выхода, фоновые задачи и список разрешенных cwd.

Системная статистика токенов DeepSeek Harness (dsh): страница настроек с итогами, тепловой картой вклада, сериями и разбивкой по моделям. Читает журналы сессий из всех каталогов dsh; стоимость не оценивает.

LLMTR-провайдер шлюза для LLM-интерфейса DeepSeek Harness: более 170 чат-моделей и LLM, размещенных в Türkiye, через один ключ OpenAI-совместимого формата.

Оптимизатор prompt в поле ввода: переписывает черновик в аналитический prompt из одиннадцати разделов, используя беседу, файлы рабочего пространства и выбранную модель сессии; есть отмена одним щелчком.

Бандл DeepSeek Harness предоставляет MCP-серверы (stdio, streamable HTTP, устаревший SSE) как нативные инструменты Harness; есть UI настроек, текущий статус, автопереподключение и резервное копирование/восстановление через локальные файлы или WebDAV.

Ограничитель расходов DeepSeek Harness: отклоняет превышающие бюджет вызовы модели в потоке llm/stream до тарификации. После мягкого лимита автоматически понижает модель.

Плагин DeepSeek Harness автоматически переключает модель в часы пик: до пика — на выбранную альтернативу, после — обратно на официальную. Полностью создан ИИ; у автора нет опыта программирования. Проверьте безопасность самостоятельно; в инструкциях по установке могут быть галлюцинации ИИ.

Использует локального кодинг-агента TraeX как провайдера моделей DeepSeek Harness через ACP.

Минимальный Codex-harness для GPT-моделей, не подходящих к нативному интерфейсу DSH, с сохранением совместимости с экосистемой плагинов DSH.

Тема 昔涟 (Cyrene) и настольный питомец для веб-интерфейса dsh: жемчужно-белая и розовая тема, Live2D-питомец, фон из частиц, градиент и сворачиваемая карточка настроек. Перенесено из Cyrene-Agent (MIT) с разрешения создателя Live2D-модели.

Сохраняет неструктурированные заметки (текст и изображения) в базу знаний Yuque, классификацию выполняет модель.

Loopback WebSocket-мост, который добавляет frontend-инструменты приложения в реестр инструментов агента и возвращает вызовы модели приложению: один мост для многих приложений, изоляция пространств имен по ключу.

Универсальный провайдер моделей для LLM-шлюзов DeepSeek Harness: подключает newapi, LiteLLM, Higress и любой OpenAI-совместимый шлюз как маршруты провайдеров, автоматически обнаруживает список моделей и дополняет каждую параметрами models.dev.

Слой агрегации данных разных экосистем: синхронизирует GitHub-тему dsh-plugin и реестр npm в единый открытый JSON-индекс, доступный инструментам модели, CLI и минимальному stdio MCP-серверу.

Аудитор ценности плагинов: проверка до установки (сканирование исходников + оценка LLM) и аудит установленных пакетов после установки. Напоминает о повторной проверке при смене модели.

Проверки работоспособности плагинов DSH: проверка манифеста/патча/entry/build/pack/install, вызываемая моделью plugin_check, профильное затенение хоста + обнаружение BOM, диагностика среды и предварительная проверка отравления.

Режим RLM для dsh: рекурсивные subagent через единую функцию rlm(), с spawn/await/chain как первоклассными вызовами Python. Добавляет постоянное ядро IPython с привязками tools.* и context-as-variable.

Запуск веб-интерфейса одним щелчком: файл Start-DSH-Web.cmd на рабочем столе Windows запускает dsh web и автоматически открывает браузер (опрашивая до готовности), плюс модельный инструмент web_launcher (install / open / status).

Экспортирует события DSH (только метаданные) — ходы, модели, инструменты, подтверждения, повторы и ошибки — в Tuning Engines для контролируемых трасс, оценки политик, анализа затрат и обзора Work Session, с очередью повторов на диске.

Межсессионный журнал работ на основе событий: регистрация, отслеживание и закрытие задач с полной историей аудита, экспортом канбан-доски и сводкой, добавляемой в каждый ход модели.

Добавляет зрение текстовым моделям: инструмент describe_image передает изображения vision-модели из списка моделей dsh через собственную среду LLM harness.

Локальное распознавание текста для прикреплённых изображений через встроенный движок Windows (Windows.Media.Ocr): модели отправляется только распознанный текст, а не байты изображения; сквозная передача изображения включается по желанию (opt-in).

Локальный OCR для прикреплённых изображений через Tesseract: в модель отправляется только распознанный текст, а не байты изображения; vision passthrough включается только по желанию.

Добавляет зрение текстовым моделям: vision-модель автоматически описывает изображения в чате по стандартному prompt и повторно анализирует их с prompt, созданными моделью, если деталей не хватает. Есть режимы system/custom, панель GUI, безопасная обработка ключей и небольшой патч хоста для DSH 0.1.0-rc.6.