Плагины

Ambient UI для DeepSeek Harness Web: плавающий виджет баланса/токенов в стиле glassmorphism плюс анимация следа агента в пиксель-арте.

Набор оформления для веб-интерфейса DeepSeek Harness: 32 предустановленные темы, пользовательские фоны (обои / стекло / текстура), глубина текста по зонам и настольный питомец с клавиатурой.

Плагин пользовательского фона (изображения / GIF / анимированные обои) для веб-интерфейса DeepSeek Harness (DSH): переключатель включения плюс локальная библиотека ресурсов, с раздельными механизмами отображения для официальной темы и скинов из центра скинов.

Fail-closed рецензент одобрения с помощью LLM для DeepSeek Harness

Автономный классификатор разрешений для пресета auto: правила allow/deny по инструментам, семантический судья на LLM и контрольные точки git для сессий без присмотра.

Инструменты стабильности тестов: многократно запускайте наборы vitest/jest/pytest/node:test, классифицируйте нестабильные случаи, ведите историю, манифест карантина и самопроверку здоровья.

Контрактный регрессионный harness для авторов плагинов: скриптованный LLM-адаптер проводит реальный пайплайн в изолированных дочерних процессах с проверками событий сессии (слои load/contract/behavior/fault); без API-ключа, готов к CI.

Инструмент `describe_image`: мост зрения, отправляющий изображения в mimo-v2.5 через API opencode Zen (учётные данные `OPENCODE_GO_API_KEY`, сначала бесплатный маршрут с платным запасным) и возвращающий текстовые описания для текстовых моделей, с нативным пробросом и перекодированием SVG/TIFF/HEIC через ImageMagick.

CDP-мост к уже запущенному Chrome/Edge для DSH: скриншоты, попиксельные проверки, проверки DOM/CSS и выполнение JS на странице через HTTP + WebSocket, без дочерних процессов, без зависимостей npm и без подтверждений при каждом использовании.

Агент глубоко совместного письма для DSH: изучение стиля письма пользователя по парам правок, поток «уточнение → план → написание разделов → red-team → читательская галерея», синтез проекта в отчёт (лабораторный отчёт / описание продукта / обзор / README), 41 инструмент MCP и web-UI «улучшить выделенное» с предпросмотром файлов внутри приложения.

Рабочая панель для электронной коммерции: пакетный просмотр CSV с адаптерами столбцов маркетплейсов, воспроизводимая оценка прибыли по шести параметрам, снимки общедоступных страниц товаров, навыки на китайском и заменяемая база знаний о правилах магазина.

Пакет защиты от mojibake для DSH: обнаружение искажённого текста по признакам перед записью с проверкой-и-выпуском (идентичный повтор проходит), плюс аудит кодировки pwsh перед выполнением (ANSI/GBK/UTF-16/Default). Приоритет — Windows и китайский.

Инструменты stage-gate управления: вызываемые моделью gate_open / gate_check / gate_list / gate_close для приёмочных проверок в памяти по каждой сессии с заключениями PASS/BLOCK.

Переносит вашу существующую историю Claude / ChatGPT в DSH: мгновенный импорт без токенов памяти из memories.json внутри экспорта Claude, локальные транскрипты Claude Code без экспорта и беседы, дистиллированные моделью, уже настроенной в DSH. Каждое воспоминание несёт дословные доказательства, проверенные кодом по источнику — пересказ отбрасывается и подсчитывается, а доказательство, найденное только в ходах ассистента, всегда направляется на проверку, а не в хранилище.

Создаёт, изменяет и внедряет тестовые сообщения ассистента, а также импортирует и чинит логи сессий session.jsonl(.zstd) в новые сессии.

Плавающий значок баланса API для DeepSeek Harness: живой баланс DeepSeek, Moonshot, OpenAI и пользовательских эндпоинтов; перетаскиваемый, изменяемый по размеру, с матовым стеклом и цветом текста, подстраивающимся под содержимое под ним.

Закрепляйте ответы ассистента через панель действий веб-интерфейса и возвращайте их в следующий ход модели (`/pin` `/recall`, с опциональным пробуждением).

Слой полномочий для агентного ИИ в виде плагина DeepSeek Harness. Проверяет каждый вызов инструмента на соответствие вашим бизнес-правилам через точку принятия решений TapPass /v1/govern.

Независимый слой приёмки только для чтения: запускает верификатор только для чтения перед закрытием каждого верхнеуровневого хода и возвращает агенту непройденные проверки.

macOS only: holds a PreventUserIdleSystemSleep assertion (caffeinate -i -w <host pid>) while any DSH session runs, and releases it when the last one stops, so a long turn is not cut off by idle sleep. The display may still turn off. It keeps holding through the maintenance phase, where Agent.status reports idle and a long manual /compact runs, via the compaction/start and compaction/end events. It reconciles against ctx.agents.list() every 60s, so a session already running when the plugin is hot-reloaded is picked up at once instead of at the next turn boundary. A failed hold retries with exponential backoff capped at 60s and never gives up; release escalates from SIGTERM to SIGKILL after 2s, and -w lets caffeinate exit by itself if the host dies. No browser half — configured through the profile patch. 51 tests, including two that read pmset -g assertions on real hardware.

Generate images from the agent on the user's own GPU by queueing a workflow on a local ComfyUI install over its HTTP API: Z-Image-Turbo for fast drafts and Qwen-Image-2.1 for final assets and legible in-image text. Registers comfyui_generate and comfyui_status plus a skill covering model selection and prompt craft, has no runtime dependencies, and starts ComfyUI headless when no server is listening.

Read, write, convert and retime a subtitle track across SRT, WebVTT and ASS, audit it for over-long or unreadable cues, and transcribe audio through a configured speech recogniser.

Read, audit and diff Protocol Buffer definitions without installing protoc: a zero-dependency .proto parser exposing six tools (status, outline, describe, diff, audit, next_number). diff classifies every change as breaking, risky or additive and names the wire-format consequence; audit catches what protoc accepts but a reviewer should not — duplicated or illegal field numbers, reserved-range collisions, unresolved types, and unreserved gaps below the high-water mark.

Turn a raw recording into a published podcast with a local ffmpeg — detect chapter boundaries from silence, cut at those boundaries, normalise loudness to a broadcast target in two passes, and write an iTunes-compatible RSS feed whose enclosure byte lengths are measured from disk.