Плагины

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.

Native DeepSeek Harness plugin: feeds every prompt into the local agent-feedback-loop capture pipeline and injects compiled recurrence rules back as context.

Контекст бизнес-сети знаний OpenBKN для DeepSeek Harness

Поддержка рассуждений DSV4.1 с мультимодальным контекстом и ограниченным принятием артефактов для DeepSeek Harness

Git-панель в стиле IDE в веб-интерфейсе DSH: резидентная вкладка с трёхколоночным обзором (список веток/тегов, граф истории коммитов с поиском, детали коммита с деревом изменённых файлов и сообщением) и страница изменений (панель статистики, список несохранённых файлов с пофайловым stage/unstage/discard, поле коммита с amend); параллельные диффы с ленивой подсветкой highlight.js, раскрытие контекста между хунками по запросу и внутристрочное выделение на уровне слов, файлы изображений показываются панелями до/после; плюс маркер ветки в стиле zsh во входной панели. Каждая команда git выполняется как массив argv через сервис подпроцессов хоста, cwd заблокирован на корне репозитория.

Select text in the DSH web UI to stream a translation and an explanation of what it means in that specific context, read against the conversation it came from; the panel keeps a replayable history and can be promoted into a full session.

Инструменты веб-чтения для текстовых агентов. Пять инструментов только для чтения: web_fetch (любой URL как чистый Markdown или обычный текст), web_links (перечень ссылок страницы), web_feed (записи RSS 2.0 / Atom), web_headers (статус, заголовки ответа и цепочка перенаправлений без скачивания тела, HEAD с автоматическим откатом на GET) и web_table (HTML-таблицы как структурированные строки с определением заголовков и развёрткой сетки по colspan/rowspan). Транспорт — Node fetch плюс HTTP-прокси без зависимостей (туннелирование CONNECT, запросы с абсолютным URI, NO_PROXY с сопоставлением по суффиксу/шаблону/CIDR IPv4, Proxy-Authorization). Без зависимостей во время выполнения.

Универсальный мост Model Context Protocol (MCP) для DeepSeek Harness: подключает агентов к MCP-серверам stdio/sse/websocket с движком масштаба на 10 тыс. спящих соединений, поиском по инструментам BM25 за доли миллисекунды, динамическим бюджетированием токенов и веб-дашбордом в реальном времени.

Анимированный курсор в режиме кометы для веб-композера DSH: светящийся след скользит к позиции текста, настраиваются цвет акцента, толщина, след и мигание простоя 500 мс. Расширяет охват на поля карточек вопросов и исправляет исчезновение курсора в пустом композере и при первом фокусе, выделение перетаскиванием вперёд, не следующее за указателем, мягкие переносы строк, измеряемые по предыдущей строке, и отрисовку курсора вне композера при прокрутке длинного ввода. Поддерживаемый форк Lacquervii/smooth-cursor.

Плагин автоматического выбора уровня рассуждений для DeepSeek Harness (DSH): модель Jev System One определяет, сколько размышлений заслуживает каждое сообщение, ступени выводятся из объявленных моделью уровней, контекстный конверт фиксированного размера позволяет таким уточнениям, как «продолжай», наследовать глубину темы, при равенстве берётся верхняя ступень, а при любом сбое молча сохраняется прежний уровень. | Уровень рассуждений на сообщение на базе Jev: лестницы для каждой модели выводятся из того, что заявляет сама модель, конверт контекста фиксированного размера, чтобы уточнения наследовали глубину темы, ничьи решаются вверх, молчаливый откат на любом пути сбоя.

Мост компьютерного зрения для текстовых маршрутов DeepSeek, который анализирует прикреплённые и локальные изображения через настраиваемые эндпоинты OpenAI Responses, Chat Completions или Anthropic Messages, оставляя маршруты с поддержкой изображений нативными.

Минимальный пресет агента для Windows в DeepSeek Harness: фиксированная персона в одну строку, три инструмента, без контекста времени выполнения.

Удаление отдельных сообщений в DSH: можно убрать сообщение пользователя, один шаг ответа или весь ответ ассистента из производного контекста модели через официальный контракт surface-replace и скрыть его из видимой стенограммы, не переписывая append-only лог.

Проактивные пробуждения на уровне хоста для DeepSeek Harness: модель сама ставит будильники (однократно, с интервалом или по cron, с необязательным случайным разбросом), холодные сессии пробуждаются вовремя через session resume, инициированные моделью продолжения ограничены тихими часами и дневным бюджетом доставки, а тихие пробуждения завершаются proactive_reclaim и выпадают из контекста модели. Объявленные файлы расписаний идемпотентно синхронизируют JSON-расписания по glob в будильники хоста, min_idle_seconds откладывает пробуждение, пока целевая сессия не успокоится; веб-панель (раздел настроек, вкладка на сессию, живое обновление по SSE) управляет будильниками и историей — движок сердцебиения для ИИ-компаньонов и ролевых персонажей с собственным распорядком.

Объединяет контекст других сессий в текущем ходе: разрешение конфликтов с весами по доказательствам, отзыв утверждений, чьи посылки были отозваны, маркировка доверия, устойчивая к межсессионному внедрению промптов, и упаковка с ограничением по бюджету. Поставляется с бенчмарком.

Подаёт каждый промпт dsh в локальный конвейер памяти обратной связи agent-feedback-loop — фиксирует недовольство, офлайн превращает его в рефлексии и прикрепляет к ходу скомпилированный контекст правил повторяемости, никогда не блокируя промпт. Требуется среда выполнения agent-feedback-loop; запуск agent-feedback-loop install после этого автоматически подключает существующие профили dsh.

Показывает сессию DSH как полотно беседы — каждый раунд является узлом, любой раунд форкает настоящую дочернюю сессию, а компактный контекст сворачивается в один зелёный узел, с которого можно продолжить общение; левая шина группирует полотна по рабочей области DSH и переименовывает их в такт заголовкам сессий.

Same-origin in mechanism with the two loudest lines in context compression. The code-skeleton gate follows the skeletonization approach of Headroom (Apache-2.0), whose published headline is 20% fewer tokens for coding agents and 60–95% fewer tokens for JSON, same answers. The estimator channel follows TokenPilot (arXiv:2606.17016), which reports up to 60% lower cost for long-session agents. Both figures are theirs, quoted as-is; this plugin ships no benchmark of its own and claims no reduction of its own. What it adds for DeepSeek Harness: choose a compression profile, set the Auto Compact trigger level and toggle code-skeleton compression from one settings section, with exact DeepSeek V4 tokenizer measurement, same-revision count verification, and fail-open behaviour that keeps the original tool results on unsupported models.

Командная база знаний для офлайн-обмена знаниями (сценарий FDE box): точки входа для просмотра, полнотекстового поиска и уточнения; исходный материал автоматически ставится в очередь и дистиллируется в вики-страницы последовательной бот-сессией (шаблон Karpathy LLM Wiki: неизменяемый исходник, двухэтапное уточнение, поток логов, ежемесячный lint).

Якорь инструкций сессии для DeepSeek Harness: первый шаг новой сессии внедряет свободно составленный блок инструкций как сообщение из плагина, и он переанкеривается после суммаризирующей компакции, каждые N ходов или когда измеренное давление контекста превышает порог. Команда /anchor переанкеривает по требованию без вызова модели; страница настроек управляет постраничной библиотекой пресетов, порядком внедрения, источником переанкеривания и ограничениями по символам.

Интеграция заметок SiYuan (思源笔记): 17 хостовых инструментов siyuan_*, охватывающих список блокнотов и документов, полнотекстовый поиск, SQL-запрос, чтение документов и блоков, создание и добавление содержимого, перемещение и переименование документов, ежедневные заметки и атрибуты блоков, а также веб-страницу настроек для URL SiYuan, токена API и переключателей по инструментам.

Мультиязыковая интеллектуальная работа с кодовой базой для MCP-совместимых IDE, CLI и DeepSeek Harness: чат, поиск, аудит, рефакторинг и готовые к совету директоров отчёты из локального кода.

Лаконичный стиль вывода в один клик для DeepSeek Harness: сначала результат, без воды, та же глубина работы. Каждый финальный ответ открывается карточкой-резюме простым языком (выделите текст для копирования), в пределах сессии, работает в headless/CLI, с командой /concise, переопределениями style.md и локальным API. Ссылки и пути файлов внутри карточки-резюме рендерятся как кликабельные чипы: URL переходят, локальные файлы открываются приложением ОС по умолчанию (v0.9+). Пошаговое напоминание о контракте предгенерации (v0.11.2+) измеримо исправляет пропуски резюме в ответах формы аудиторского отчёта/таблицы.

Ограничение MCP по рабочей области для DeepSeek Harness — определяет, какие MCP-серверы может видеть сессия, исходя из каталога, в котором она была открыта.