Плагины

MCP Connector для DeepSeek Harness: менеджер MCP с единой панелью для подключения серверов, настройки авторизации, поиска инструментов по всем подключениям и диагностики сбоев. Просматривайте постоянно обновляемый каталог из более чем ста коннекторов; фильтруйте по подключению/серверу/статусу, изучайте читаемые параметры и время последнего успешного кэша, заново находите инструменты. Поддерживаются OAuth 2.0 PKCE, ключи API, stdio/HTTP и импорт JSON mcpServers. Поддерживается Qichacha/QCC.

Инструменты read / edit / batch_edit / undo_last_edit на основе хешей: каждая строка получает уникальный 3-символьный хеш содержимого, правки нацелены на хеши вместо номеров строк, а проверка предоставленного состояния отклоняет устаревшие диапазоны со свежими якорями.

Тема Cyberpunk 2077 / Night City: фирменные жёлтый NC и неоновый циан, CRT-строки развёртки, наведение Kiroshi при наведении курсора, HUD боевого состояния, синтезированные звуки печатной машинки и сообщений, а также скрытые пасхалки (relic / johnny).

Тема «Светлячок» из Honkai: Star Rail с фонами-обоями/видео, неоновой палитрой светлячково-зелёного, анимацией загрузки трансформации, фоновыми частицами, BGM, звуковыми эффектами пишущей машинки и контекстными пасхалками-эмоциями.

Создаёт игровую графику из референсных изображений с помощью генерации изображений Seedream и image-to-video от MiniMax, собирая восьминаправленные спрайты, последовательные кадры и скелетные анимации с локальным хромакеем.

Зеркало только для чтения для установленных плагинов DeepSeek Harness: инвентарь возможностей с доказательствами, межплагинные конфликты и diff изменений с момента последнего сканирования.

OAuth подписки на кодирование для SuperGrok/Grok Build, ChatGPT Plus Codex, Kimi Code и Claude Code, плюс опциональный loopback-шлюз OpenAI/Anthropic: локальный вход без вставки токенов, обновление и повторная попытка AUTH, grok-4.6 xhigh и сосуществование маршрутов API-ключей.

Классифицирует ожидающие вызовы инструментов с помощью Jev (негенеративная решающая модель TypeSafe AI) на хуке tools/pre-execute: уверенно рискованные вызовы отклоняются, неоднозначные эскалируются на подтверждение, а явно разрешённые обратимые вызовы авто-одобряются на approval/request при гейтинге по аргументам-доказательствам. Также наследует резолвер ссылок на сессии, чтобы снапшоты сохраняли сообщения с оценкой Jev, а не отбрасывали самые старые. При любом сбое провайдера деградирует до штатного поведения; теневой режим с командой /jev-stats; эндпоинты TypeSafe или OpenRouter; 64 теста.

Центр уведомлений о событиях задач: 6 типов событий (ask / approval / completion / subagent completion / error / turn end), два канала (уведомление браузера + системный тост хоста) плюс push-каналы Bark/Webhook (ntfy, Gotify, собственные шлюзы); тихие часы со срочными исключениями, повторные напоминания при тайм-ауте подтверждения, агрегация волн завершений и редактирование текста уведомлений.

Бесплатный визуальный мост и генерация изображений для текстовых моделей: чтение вставленных изображений, отказоустойчивое переключение между движками GLM-4V-Flash и Gemini, структурированные доказательства в стиле ModLens и заранее настроенный бесплатный маршрут визуальной модели.

Независимая от харнесса инфраструктура надёжности для агентов ИИ-программирования: обратимые разрушительные действия, редактирование перед выдачей, доказательства восстановления и общий Decision Protocol с опциональными нативными адаптерами.

Музыкальный, аудиокнижный, радио- и новостной плеер для DeepSeek Harness: транслирует вашу локальную папку музыки по HTTP, озвучивает локальные .txt/.epub романы AI-голосами, воспроизводит онлайн-музыку QQ/Kugou/Netease и интернет-радио (HLS поддерживается), а также распространяет ежедневные новостные дайджесты — всё управляется из UI или через указание агенту с помощью инструмента модели music_play.

Ядро органов Agent-Body: плагины как единое тело. Каждая команда становится нервным импульсом, который детерминированно активирует нужный орган и называет используемую способность; пульс с переменным интервалом (быстрее при тревоге, медленнее в покое) разносит директивы оператора, проприоцепцию и предупреждения гомеостаза по системе; рефлексы срабатывают без вызова модели; сбои идут через детерминированную атрибуцию (инструмент/аргументы/права/тайм-аут/сеть), предписание и цикл перепроверки, а ошибки аргументов никогда не повторяются сами. Отсутствующий орган компенсирует орган с наибольшим пересечением способностей, а схемы инструментов фильтруются по текущему намерению (измеренное сокращение 84,7 %, воспроизводимо в репозитории). Это ядерный пакет плагинов в репозитории agent-body.

Навык Smart Charts: превращает файлы данных CSV/TSV/TXT/XLSX/XLS/JSON в автономный интерактивный HTML на ECharts — 32 типа диаграмм, включая офлайн-карты, 3 темы, без CDN. Профиль данных --profile (тип столбца, кардинальность, пропуски, примеры, статистика, гранулярность сущностей, сигналы инсайтов) позволяет агенту самому прочитать данные и выбрать диаграмму; каждая диаграмма содержит лист фактов (plot_stats + data_preview), числа из которого — единственные цитируемые значения. Код преобразования от LLM выполняется в ограниченной песочнице (чёрный список + белый список AST + безопасные встроенные функции); --doctor проверяет окружение Python. Полностью офлайн, ECharts в комплекте.

Навык мемов-барражей, полученный из 22 771 реального сообщения в стриме 6657: подшучивание в стиле wanjiqi, кросс-мемы CS и DOTA, подколки игроков и комментарии трансляции.

Локальный граф знаний кода для агентов программирования: 10 инструментов MCP для многослойного сжатия контекста, планирования DAG, инкрементальной индексации AST, межсессионного цикла навыков, диагностики и импорта/экспорта артефактов графа.

Вкладка обучения с колонками карты курса, репетитора и классной доски, которая превращает файлы markdown, локальные папки или репозитории GitHub в управляемые курсы с разблокировкой уроков, отслеживанием мастерства, интервальным повторением и импортом курсов, разработанным репетитором.

Пресет экспертного режима DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): координатор + 17 субагентов-экспертов с автоделегированием. Функции: taskboard (автомат pending/ready/running/done/failed, DAG зависимостей, атомарный захват, повтор, восстановление), контроль качества (конвейер 5 этапов: требования, реализация, проверка, рецензия, интеграция; 2 доработки), Five-Anchor (рецензия/сходимость/анти-дрейф/сотрудничество/ресурсы), Near-distance (шаблон идентичность/задача/вывод), прогрессивное раскрытие (~28% экономии токенов), персистентность, P2P-шина, перекрёстная рецензия, пул опыта, быстрый путь, авто-повтор. 17 экспертов: данные, копирайтинг, юрист, PM, frontend, UI/UX, архитектор, соцсети, growth, квант. финансы, backend, DevOps, БД, QA, безопасность.

Веб-тема, воссоздающая домашнюю страницу DeepSeek Harness с плавным фоном, упругой сеткой указателей, анимированными рыбками и настраиваемыми эффектами.

Интеграционный слой DSH для механизма памяти Minta: компонует официальную строку dsh-mcp-client, регистрирует skill minta-memory-governance плюс предварительный прогрев памяти при старте сессии и поставляет пресет агента Minta; требует отдельно развёрнутый механизм Minta (Python/Docker) для предоставления 19 инструментов MCP — без него непригоден.

Постоянный TypeScript REPL, привязанный к сессии, для режима DSH PTC: привязки и импорты остаются активными между вызовами run_code, edit_run_code заменяет одну строку без повторной отправки блока, синтаксис import/export модулей адаптируется через переписывание AST, а устойчивые привязки восстанавливаются из журнала сессии после холодного перезапуска.

Мобильный пульт Telegram, подключающий телефон к активной веб-сессии DeepSeek Harness: выбор рабочего пространства, а затем сессии (/sessions), /last для предыдущего вопроса/ответа, /model для смены модели и нативные ответы в формате Rich Message.

Сделайте любой проект готовым к работе с AI-агентами одной командой. Адаптивное определение стека технологий (7 языков × 14 фреймворков × 61 компонент), автогенерация AGENTS.md, каркаса документации, CI/CD и инфраструктуры тестирования.

Семь предустановленных режимов агента для DeepSeek Harness, каждый с фиксированной границей инструментов, маршрутизацией моделей по режимам и быстрыми/глубокими уровнями делегирования omd_task, а также цикл план-исполнение (/mode, /start-work, поддерживаемая целью /ulw) и страница настроек, которая переназначает модели для каждого режима и уровня.