Плагины

Оценка стоимости сессии в status bar внизу диалога (цены токенов по моделям, CNY), а также актуальный баланс аккаунта DeepSeek через официальный balance API.

Отслеживание расходов с ценообразованием из онлайн-каталога (models.dev + OpenRouter, более 8000 моделей, каждый вызов оценивается по мгновенному тарифу): строка стоимости за ход, вкладка «Стоимость» с распределением затрат на вывод инструмента / вывод модели / системный промпт / команды, бюджет, месячный прогноз, ~166 валют по актуальному курсу и инструмент агента bill_stats.

**Вложения в стиле DeepSeek Chat (chat.deepseek.com)**: кнопка загрузки со скрепкой, файловые карточки в стиле DS размером 240×64 с официальными цветными иконками документов (PDF/DOCX/XLSX/PPT/IMG, извлечёнными из фронтенд-бандла DS), drag-and-drop, извлечение текста (PDF/DOCX/XLSX/TXT), внедряемое в сообщение, а также настоящие карточки вложений, отображаемые в транскрипте (пользовательский рендерер), при этом модель читает полное содержимое.

Устанавливает флажок ввода изображения в каталог Models, чтобы пользовательская модель могла объявить ввод изображений и получать изображения напрямую; включает опциональный ретранслятор BYO vision.

Требуется DSH 0.1.5-rc.2 или новее. Средство выбора моделей в стиле диалога для Web UI DSH: нечёткий поиск, сворачиваемые группы провайдеров, избранное с фильтром «только избранное» и выпадающий список уровня размышления; заменяет встроенный селектор моделей официальными примитивами UI и token DSW.

Телеметрия времени выполнения для DSH без вмешательства: каждая сессия автоматически записывает задачу, уровень модели, инструменты, сбои, длительность и статус в удобочитаемый журнал со статистическим разделом (чистый наблюдатель — без инструментов, без вызовов LLM, без внедрения).

После хода модели LLM генерирует 3 критических предложения для продолжения, отображаемых как чипы для отправки одним кликом

Добавляет сторонним API DeepSeek Harness поддержку низкого, среднего, высокого и других уровней reasoning, с выбором модели для каждого вызова субагента.

Порт TaskPlane для DSH: запускает волны, упорядоченные по зависимостям, в параллельных ветках git-worktree, с пакетами задач, межмодельной проверкой и восстановлением после сбоев.

Автоматические цепочки фолбэка провайдера/модели для агентов DeepSeek Harness при постоянных сбоях запросов LLM (исчерпаны повторы, ошибка авторизации, квота, лимит частоты запросов)

Показывает баланс DeepSeek и расчётные ежедневные расходы, объединяет внешние записи вызовов vision из JSONL и добавляет панель для каждой сессии со статистикой моделей, TTFT, процентом кэша, логами вызовов, оценками стоимости, фильтрами и экспортом в CSV.

Переключатель моделей для DSH: направьте его на любой совместимый с OpenAI эндпоинт, с подобранными бесплатными/дешёвыми пресетами провайдера DeepSeek и автоматическим резервным вариантом, если бесплатный уровень ограничивает частоту запросов.

Импорт локальных входов Codex, Grok, Claude, OpenCode и CC Switch в DSH; выбор источников и включение моделей в настройках.

Адаптивная маршрутизация моделей: классификация сложности каждого запроса с автоматическим выбором провайдера.

Нативный vision-мост провайдера LLM: изображения, вставленные в чат, описываются vision-моделью (Qwen3-VL через pi-ai/llama.cpp), а текстовое описание передаётся текстовой модели DeepSeek для ответа — приём изображений, маршрутизация и сжатие идут через нативные механизмы harness, с LRU-кэшем описаний и повтором при 503.

Shows which graft index a dsh session is serving and whether it still matches the code, and gives the model graft_ask, graft_grep, graft_callers, graft_skeleton and graft_map as native tools.

SQLite memory entries, a calendar with due-time reminders, and cron-scheduled agent tasks, with 13 model tools and a bilingual zh/en UI.

Custom modes / assistant manager: give each mode its own system prompt in the settings page — a custom prompt that is a plain file the agent loop re-reads before every model step, so an edit applies to the running session on its next step — and start it from the official standard / PTC / minimal / Cordis composition, toggling the plugin rows it mounts one by one (a custom plugin composition per mode), renaming it as you like. Several assistants coexist with their own prompts, so one machine can keep a coding assistant, a chat companion and a roleplay (RP) persona side by side — a multi-agent setup you pick from per new session. Rows left untouched stay byte-identical to the shipped ones, platform conditions included.

Lists the Markdown documents, images and video that already exist anywhere in the session workspace in the DSH sidebar, ranked by relevance to the current conversation: recent messages are matched locally against document title, summary and body with IDF weighting, with no model calls and no network. Because the list is scanned from the workspace instead of remembered, restarting DSH or starting a new session does not empty it. Images and video preview in place, with relative-path images resolved and video streamed over HTTP Range. A references bar under the preview header shows which documents cite the one being previewed and which it cites, with one click to jump between them. The same ranking is exposed to the agent as a knit_docs tool, which returns the most relevant documents along with the passage that matched in each, where one is found.

Role-based multi-agent team for DeepSeek Harness. The /team command assembles up to 12 specialist subagents (product, architect, researcher, UI, backend, frontend, database, security, reviewer, QA, DevOps, docs) and runs a nine-phase gated pipeline (clarify, research, design, spec review, plan approval, implement, review, test, deliver) over a shared workspace of artifacts (SPEC, PLAN, TASKS, STATE, REVIEW, TEST). Quality gates are enforced by plugin code rather than requested in prompts: an unfinished task cannot be marked completed, quality findings must be adjudicated by the reviewer or QA role, and coverage gaps or rework over budget appear live in the overlay and in /team status. Ships a live team overlay (phases, roster with per-role models, task DAG, artifact preview, decision buttons), a persistent-team mode that resumes across sessions, and per-run token and time accounting. Zero runtime dependencies, no build step.

Multi-language codebase intelligence for MCP-compatible IDEs, the CLI and DeepSeek Harness: chat, search, audit, refactor, and board-ready reports from local code.

Per-workspace MCP scoping for the DeepSeek Harness — decide which MCP servers a session may see from the directory it was opened in.

DeepSeek Harness client plugin: adds an 'Invert selection' button to the fetch-models dialog of the Models settings section, so only the rows that are already in the model list stay checked on a second fetch + add pass.

Unofficial DeepSeek Harness settings panel for Command Code: credits, usage windows, and model-catalog sync.