Плагины

Защитный выключатель для холостых ходов агента: отслеживает agent/assistant-stream и отменяет ход, порождающий только рассуждения — без текста и без вызова инструмента — после 45 с, после 80000 символов рассуждений или при вырожденном паттерне повтора (точный повтор блока, повтор шаблона предложения, разреженный повтор или плотность 6-грамм). При срабатывании внедряет инструкцию продолжения, требующую следующим действием вызов инструмента, и поставляет 11 регрессионных случаев плюс настройку на каждом шлюзе.

Редактируйте любой ход пользователя в DeepSeek Harness и запускайте его заново: встроенный редактор в строке сообщения откатывает разговор до момента перед этим ходом по официальному контракту surface-replace, а затем повторно отправляет агенту изменённый текст. Журнал сессии только на добавление никогда не перезаписывается.

Отчёты о дрейфе поведения для сессий DSH: сравнивает два журнала сессий и сообщает о согласованности последовательностей инструментов, их составе, объёме рассуждений, таймингах, повторах и целевых файлах, с необязательным порогом для CI. Без зависимостей.

TypeSafe Jev (решающая модель System One) как инструмент jev_decide для DeepSeek Harness: вопросы noul, choice и score возвращают калиброванные вероятности; учётные данные переиспользуют credential-шов DSH; встроен повтор с backoff при 429/529.

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.

Подключает семь финансовых MCP-доменов Wind и Wind Alice к DSH, разрешая WIND_API_KEY только внутри границы учётных данных хоста.

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.

Рабочая среда для вёрстки статей WeChat: преобразует Markdown в HTML со встроенными стилями, который вы вставляете в редактор WeChat, с панелью в правой боковой панели и пятью инструментами модели для правки на уровне блоков.

Межсессионная память для DeepSeek Harness: агенты сохраняют, ищут и обновляют предпочтения пользователя, факты и проектные решения; важные записи внедряются в последующие сессии, а раздел Settings позволяет их просматривать, редактировать, архивировать или удалять.

Менеджер кастомных режимов / ассистентов: задайте каждому режиму собственный системный промпт на странице настроек — кастомный промпт это обычный файл, который агентный цикл перечитывает перед каждым шагом модели, так что правка применяется к запущенной сессии на следующем шаге — и создайте его на основе официальной композиции standard / PTC / minimal / Cordis, переключая монтируемые строки плагинов по одной (своя композиция плагинов на режим) и переименовывая как угодно. Несколько ассистентов сосуществуют со своими промптами, так что на одной машине могут жить помощник для кодинга, чат-компаньон и ролевая (RP) персона — мультиагентная настройка, выбираемая под каждую новую сессию. Нетронутые строки остаются байт-в-байт идентичными поставляемым, включая условия платформы.

Управляет разрешёнными пользователем вкладками Chrome из DeepSeek Harness через локальный брокер native messaging: семантическое чтение страниц, действия, скриншоты и явная передача управления.

Внешний вид Web UI DSH для каждой модели: упорядоченный список правил, сопоставляемых с именем модели текущей сессии, где каждое правило несёт свои обои, цвет темы, режим компоновки, обрамление, а также прозрачность и размытие обоев, плюс прозрачность каждой поверхности и размытие «матового стекла» для основного фона, левой панели, правой панели, карточек и панелей, ввода и элементов управления, панели настроек, рамки текста беседы и представления траектории.

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.

Автоматически заполняет поля reasoning effort, окна контекста, лимитов вывода и модальности изображений для моделей неофициальных (пользовательских) провайдеров (данные из models.dev) и добавляет улучшения: повышение совместимости и запоминание reasoning effort.

Мост задач TickTick (Dida365): панель задач в заголовке сессии и курируемые инструменты агента через официальный MCP-эндпоинт TickTick.

Страница настроек «Модели+» для веб-интерфейса DSH: таблицы уровня рассуждений для каждой модели, входные модальности и флаги совместимости, сохраняемые через официальный конвейер настроек, с подстановкой метаданных models.dev и управлением API-ключами.

Адаптер официального бота QQ для личных чатов C2C, интерактивных панелей действий, управления сессиями по рабочим пространствам и синхронизации с веб-UI в реальном времени.

Шестиэтапный рабочий процесс публикации контента для официального аккаунта WeChat с инструментами контроля качества и встроенным навыком.

Skill для DeepSeek Harness, построенный на официальном инструменте командной строки maa-cli для MaaAssistantArknights (MAA) и позволяющий напрямую управлять MaaCore для автоматизации ежедневных задач в Arknights.

Нативно ощущаемые вложения DSH: официальные миниатюры PNG/JPEG/WebP/GIF плюс карточки 64px для других файлов через перетаскивание, вставку или скрепку; не-изображения попадают в .dsh-uploads, а отправленные карточки лежат на пузырьке пользователя.

Страж дисциплины агента для DeepSeek Harness: четыре шлюза, применяемые на границе харнеса — прерыватель цикла, предохранитель стоимости токенов, предупреждение о смене маршрута, утверждение плана — там, куда напоминания на уровне промпта не дотягиваются, чтобы агент больше не мог сжечь недельную квоту за минуты; чип 🛡 в один клик, горячо перезагружаемые пороги и пресеты от «невидимого, но защищённого» до «только предупреждение».

Live2D-компаньон для DSH: плавающая модель Cubism с управляемыми состоянием выражениями и отслеживанием мыши; геометрия на основе конфигурации (размер/позиция из конфига плагина); официальный образец Haru в комплекте (© Live2D Inc.).

Ценовой шлюз пикового/внепикового времени DeepSeek Harness: в пиковые часы (будни 09:00-12:00 / 14:00-18:00 по пекинскому времени) каждая отправка запрашивает подтверждение, с возможностью отключить напоминание для текущего пикового сегмента или поставить сообщение в очередь на внепиковое время (полцены).