Плагины

Native DeepSeek Harness plugin for IsingQ: guided QUBO modeling and validation on-device, then user-confirmed remote solving.

Type @ in the composer to reference another conversation: pick a historical session and inject its compacted context into the current prompt.

LLM approval answerer for sandbox escalations beyond workspace-write: a deterministic regex filter first, then a clean-context reviewer model; humans are asked only when it is unsure. Requires the bundled core patches.

DeepSeek Harness plugin for NI Multisim circuit generation, simulation, optimization, and lab reports via MCP

Exposes the DSH dynamic-Cordis toolset to Claude Code over MCP (streamable HTTP on the existing web port, no new listener): ten tools to list, inspect, define, run, stop and permanently remove dynamic plugins in a live DSH session, with the same approval flow the GUI uses for packages that ship a client half. Bearer auth is mandatory — the token is configured on a DSH settings page, the endpoint answers 503 rather than serve without one, accepts loopback only and never emits CORS headers.

Local knowledge base RAG for DeepSeek Harness -- index project files and search for relevant context

Codex-style /side side conversations for DeepSeek Harness: a temporary fork of the current chat in a floating panel, inheriting context without interrupting the main task.

DeepSeek Harness (dsh) plugin for @tabilo/ai-code-review: registers the ai_code_review tool (review | context) that reuses the Node.js engine to collect diffs, run tests/coverage, do impact analysis, and feed pack skills to the model.

LLM debug console for DeepSeek Harness: captures the full content of every model call at the llm/stream waterfall (options, stream chunks, usage, wire protocol) and shows it in a DevTools-style docked panel, with shared-prefix context diffing, wire-JSON reconstruction, JSON export and a runtime-tunable capture policy.

Screen capture and external vision recognition: take_screenshot, list_windows, analyze_image and view_image tools with a configurable GPT vision channel (gpt-5.5 / gpt-5.6-sol / gpt-5.6-terra), API key via the credentials service, and a settings card; view_image shows the screenshot in the Web UI while the model context keeps text only.

A searchable, sortable model picker for the DeepSeek Harness Web UI — provider groups, favorites, models.dev prices, context windows, live per-task token cost and a local-model filter. One-command install: dsh plugin add dsh-model-garden.

DSH 智能上下文压缩插件 —— 在有限窗口内管理认知资源，让 Agent 记住真正重要的信息。 Smart context compression for DSH — managing cognitive resources within limited windows, so your Agent remembers what truly matters.

Внедряет текущее время, погоду, местоположение, заряд батареи и контекст устройства в системный промпт DSH, с двуязычной страницей настроек.

Adaptive Reversible Context (ARC) для DeepSeek Harness — управление контекстом с учётом провайдера и кэша с обратимым восстановлением.

Плагин динамического управления контекстом для DeepSeek Harness (Dynamic Context Pruning for dsh) по образцу opencode-dcp.

Индикаторы в боковой панели для DeepSeek Harness Web: полоса баланса аккаунта DeepSeek (оранжевая, с сигналом низкого баланса) и полоса использования контекста диалога (синяя), отображаемые над магазином плагинов с всплывающей подсказкой при наведении.

Видимость контекста в стиле Codex для DeepSeek Harness: живая заполненность окна контекста, разбивка состава, частота попаданий KV-кэша и тепловая карта использования на 53 недели в стиле GitHub

Плагин DSH: автоматическая двойная Honcho v3 память, контекстный отзыв, поиск, рассуждение, выводы и диагностика здоровья

Курирование вывода инструментов на этапе приёма: сохраняет строки ошибок и предупреждений плюс начало и конец, а полный текст выгружает на диск с указателем, который модель может прочитать; охватывает все текстовые инструменты, а небольшие результаты проходят без изменений.

Инструмент `search`, который учится выбирать между быстрой и тщательной стратегиями поиска с помощью контекстного бандита (сэмплирование Томпсона), улучшаясь от реального использования, а не по фиксированной эвристике.

Урезанный порт Headroom: сжимает вывод инструментов, срезая до 20% контекста, не затрагивая кэш контекста модели и производительность агента.

Память событий-подсказок между сессиями для DeepSeek Harness: автоматически извлекает из каждого хода подсказки о задачах и диалоге и языковые привычки пользователя в постоянный глобальный банк подсказок, а затем вновь внедряет запомненный контекст при обнаружении смены темы (по ключевым словам или векторному совпадению).

Создаваемое моделью сокращение контекста для DeepSeek Harness через официальный API компактификации.

Доска фокуса для агентов DeepSeek Harness: долговечные заметки, которые ведёт модель, в workspace сессии — они фиксируют цель, ограничения и решения сквозь сжатие контекста и сессии, с автоматическим внедрением в контекст, архивацией при очистке и опциональной web-панелью.