Плагины

Асинхронная ретрансляция контекста с суммаризацией через LLM между сессиями DSH и авторизованными комнатами команд агентов, с мгновенными снимками и сводками по расписанию.

Инкрементальный ревьюер diff: очередь «с момента последнего ревью» на основе контрольных точек, с панелью в веб-интерфейсе, командой /review и внедрением обратной связи в агента.

Плагин DeepSeek Harness (DSH): переключатель «Язык размышлений» в Настройки → Общие, который через раздел системного промпта сообщает модели, на каком языке вести рассуждение (chain of thought). Без дополнительных вызовов, без задержек, 12 языков.

Agentic Control Plane для DeepSeek Harness — проверяет каждый вызов инструмента на соответствие вашим политикам перед выполнением и ведёт устойчивый журнал того, что было разрешено и почему.

Открывает возможности агента DeepSeek Harness как MCP-сервер, чтобы внешний MCP-клиент (например, Hermes) мог управлять Harness для выполнения задач по написанию кода. Hermes = мозг, Harness = руки.

Провайдер OAuth OpenAI Codex и нативный интерфейс настроек для DeepSeek Harness

Опциональный плагин-провайдер для dsh-skill-pack-security: регистрирует издание навыков пакета skills/ (zh) или skills-en/ (en) в ctx.skills. Оба издания поставляются встроенными в pack/.

Подключение агентов DeepSeek Harness к аутентифицированным сессиям Codex App Server

Запуск расширений Pi как плагинов DeepSeek Harness в рамках агента

Веб-плагин DeepSeek Harness (dsh): виджет в сайдбаре с балансом API и расходами за сегодня, маршрут /api/dsh-usage, учёт внешних вызовов vision (журнал использования в формате JSONL), а также полноценный дашборд использования по сессиям (журнал вызовов, статистика по моделям, доля попаданий в кэш, экспорт в CSV) через usage-эндпоинт

Система структурированной долговременной памяти для DeepSeek Harness — пары краткой/полной версии по единицам с автоматическим внедрением

Плагин личного WeChat ClawBot для DeepSeek Harness (DSH): OpenClaw отвечает за канал WeChat (вход по QR-коду / приём и отправка сообщений), DSH — за «мозг», оба связаны через протокол, совместимый с OpenAI.

Плагин внешней vision-модели для DeepSeek Harness: inspect_image отправляет локальное изображение или URL http(s) на любой совместимый с OpenAI эндпоинт, а текстовый ответ vision-модели по картинке возвращается прямо в диалог; с панелью настроек в веб-интерфейсе.

Порт TencentDB Agent Memory для DeepSeek Harness: L0 захват диалога → L1 извлечение структурированной памяти → L2 сценарии/L3 профиль, автоматическое внедрение при вызове + инструменты поиска по памяти/диалогу; переиспользует существующие данные ~/.memory-tencentdb/memory-tdai; с панелью настроек в веб-интерфейсе.

Совместимый с Symphony оркестратор задач с несколькими провайдерами и дашборд для DeepSeek Harness

Нативный мета-агентный плагин для DeepSeek Harness: модель на лету синтезирует рабочие процессы под конкретную задачу из пяти агентных паттернов (цепочка промптов, параллельные воркеры, маршрутизатор, супервизор, цикл оценки) и координирует инструменты и субагентов

Мост для памяти, навыков и конфигурации OpenAI Codex в DeepSeek Harness

Наблюдаемость Langfuse для DeepSeek Harness: экспортирует журналы сессий как трассировки OpenTelemetry (семантические соглашения GenAI) в эндпоинт OTLP Langfuse

Стабильная, редактируемая генерация PPTX для AI-агентов — на входе семантическое промежуточное представление, на выходе нативный DrawingML

Мелодии завершения для каждого рабочего пространства плюс звуки внимания для событий подтверждения, вопроса, проверки плана, блокировки цели и сбоя задачи, со встроенным синтезатором, голосом (TTS) и собственным звуком.

Задачи по расписанию на основе настроек, выполняемые в заданное время или в часы низкой загрузки DeepSeek, с разовыми и ежедневными расписаниями на основе устойчивого состояния задачи.

Сканирует навыки и конфигурации MCP на предмет prompt injection, омоглифов, скрытого Unicode, опасных shell-команд и утечек учётных данных.

Рендеринг Markdown в автономную самодостаточную HTML-страницу: инструмент `md_html_render`, работающий в headless-профиле, плюс выдвижная веб-панель для просмотра, предпросмотра, редактирования и экспорта локальных `.md`-файлов; оба используют один рендерер без зависимостей во время выполнения.

Deep-collaboration writing agent for DSH: per-user writing-style learning from edit pairs, clarify→outline→section-writing→red-team→reader-gallery flow, project-to-report synthesis (lab report / product intro / survey / README), 41 MCP tools, and web selection-improve UI with in-app file preview.