Плагины

Панель анатомии для органов Agent-Body: предоставляет живую панель показателей жизнедеятельности по адресу /anatomy внутри самого харнесса — органы, сердцебиение, журнал исцеления, счётчики самообучения и реальный поток пульса — считываемые напрямую из файлов среды выполнения, а не вводимые заново. Только хост, без клиентского бандла и без этапа сборки.

Орган памяти Agent-Body: после 2 минут тишины он переходит в лёгкий сон, а через 5 минут — в глубокий, где детерминированные правила перегоняют реальный опыт в карточки памяти (подводные камни, плейбуки, горячие точки, нерешённые проблемы, факты). Входящие команды находят связанные карточки по ключевым словам и внедряют их в контекст; давно неиспользуемые карточки затухают по периоду полураспада и архивируются, а не удаляются. Также он убирает шум общесистемных предупреждений гомеостаза: повторы внутри окна считаются вместо повторной печати, а предупреждение, которое повторяется и не устраняется, сходится к известному смещению устойчивого состояния и замолкает. Консолидация и вспоминание не делают вызовов модели.

Нативные приложения для iOS и Android для удаленного управления DeepSeek Harness с сквозным шифрованием, просмотром рабочих пространств и обновлениями сессий в реальном времени.

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.

Сжатие Gzip для ответов /api, устраняющее тайм-ауты загрузки истории при удалённых/низкоскоростных подключениях; пропускает SSE и уже закодированные ответы.

Семантический поиск, управление ресурсами, автоматическое восстановление (раздельные пространства пользователя и агента) и память сессии для DeepSeek Harness: memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob по URI viking://, управление ресурсами memadd/memremove, статус наблюдателя memqueue, захват сессии memcommit и создание плейбуков навыков memlearn.

Плавающая плашка использования тарифа OpenCode Go: проценты потребления за три окна (скользящее/недельное/месячное) с мини-графиками областей, на основе фоновой выборки из официального API /v1/usage.

Глобальная память и память проекта: добавляется в system prompt при старте сессии; перед редактированием в Settings требуется подтверждение. Агенту доступен инструмент memory_query только для чтения. npm: dsh-my-memory

Управление плагинами: новые/обновлённые плагины сначала попадают в зону кандидатов, затем горячо монтируются после запуска — успех продвигает, сбой автоматически отключает, повторные сбои замораживают, безопасный режим в один клик, панель диагностики в боковой панели (npm: dsh-my-guardian).

Плагин помощника по написанию романов (v4.1.1): анализ синтаксиса/эмоций/образов, управление сеттингом и намёками, локальный семантический поиск, спектр атмосферы, отчёт о стилевом профиле, шестимерная базовая шкала письма, режим оригинального творчества и материалы для создания, писательский дозор (связность/OOC/план); включает сервер stdio MCP (подходит для Claude Desktop / Cursor).

Промежуточный ввод для управления во время работы в DeepSeek Harness Web: пока агент работает, над композером появляется поле ввода, чтобы вносить запросы на изменение в следующее решение через agent.steer(), не останавливая диалог. Черновики сохраняются по сессиям, непрочитанные внедрённые сообщения можно вызвать из пузыря, поддерживается опциональный guiding prefix.

Вкладка активности файлов на боковой панели DSH: фиксирует чтение/создание/изменение файлов агентом и боковой панелью (включая файловые операции, скрытые внутри bash-команд), изоляция по сессиям, сохранение после перезапусков, предпросмотр во всплывающем окне по клику на файл (npm: `dsh-file-activity`).

Думать по-китайски: внедряет системный промпт, чтобы мысли и ответы оставались на китайском, по умолчанию разворачивает блок рассуждений (с интерактивным сворачиванием) и локализует подписи интерфейса (npm: `dsh-think-zh-expand`).

Веб-тема, воссоздающая домашнюю страницу DeepSeek Harness с плавным фоном, упругой сеткой указателей, анимированными рыбками и настраиваемыми эффектами.

Раздел Skills и MCP в Настройках: просмотр, создание, редактирование и удаление скиллов с отслеживанием каталогов в реальном времени, переключение загрузки любого скилла на диске ключами политики во frontmatter, регистрация локальных папок или репозиториев GitHub как дополнительных корней сканирования скиллов, редактирование строк серверов MCP в патче профиля, импорт конфигурации MCP из Claude Code или Codex и установка из курируемого маркетплейса репозиториев скиллов и серверов MCP.

Бандл DeepSeek Harness регистрирует навык, превращающий длинный формат (академические статьи, отраслевой анализ, бизнес-комментарии) в конвейер из 9 ролей: параллельные скауты T1 литература / T2 данные / T3 кейсы, запускаемые координатором T4 аналитик, T5 писатель, T6 критический компаньон, T7 аудитор, T8 финализатор, T9 рецензент. На 6 фазах с треугольной проверкой доказательств, M-гейтом из 23 проверок, аудитом G0-G14 включая китайский шлюз ИИ-следа, оценкой peer-review с подбором журналов и 4 человеческими контрольными точками. Установка через `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch плюс запись lib/index.js регистрирующая навык); карточки ролей T1-T9, шаблоны и 11 скриптов проверки без зависимостей, README на пяти языках.

Плагин статического анализа LLVM: строит полный bitcode проектов C/C++ и запускает анализ достижимости kernel-analyzer (KAMain). Предоставляет агенту инструменты kanalyzer_*, другим плагинам — сервис ctx.kanalyzer.

Позволяет DeepSeek Harness видеть и управлять любой программой Windows. Модель смотрит на реальный экран и управляет мышью, клавиатурой и окнами. Несколько шагов выполняются за один обмен; окно получает фокус до ввода, чтобы щелчок пришёлся куда нужно. Подходит для задач на компьютере: чертежи CAD, симуляция схем и отправка сообщений.

Плагин статического анализа LLVM для DeepSeek Harness: создает анализируемый bitcode и выполняет анализ достижимости kernel-analyzer (KAMain) через ctx.kanalyzer.

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

Улучшает работу с моделями: разные способы заполнения параметров, совместимость, запоминание усилия рассуждения; субагенты в реальном времени следуют модели и усилию родителя, а ИИ может самостоятельно менять усилие.

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.

Сопоставляйте модели и token budgets с каждой ролью, а затем позволяйте DSH делегировать специализированные subagents по типу задачи. Охватывает архитектурный анализ, UI/UX, реализацию кода, изучение codebase и исследование документации, с автоматической настройкой плюс reasoning effort и правами на инструменты для каждой роли.

Сворачивание ходов в стиле Codex для веб-интерфейса DSH: сохраняет финальные ответы видимыми, группирует последовательные рассуждения и активность инструментов и отображает настраиваемые метрики живой длительности, вызовов инструментов и токенов с многоязычными сводками.