Плагины

Используйте парадигму решающей модели Jev (System One) с любой OpenAI-совместимой LLM — ключ TypeSafe не нужен. Регистрирует инструмент jev_decide, который за один вызов возвращает ответы с распределением вероятностей на типизированные вопросы (choice/score/boolean).

TypeSafe Jev как полноценный сервис Cordis и три инструмента, видимые модели, для DeepSeek Harness — по умолчанию офлайн, исходящий трафик раскрывается, никогда не включён по умолчанию.

CLI self от Superself как инструменты, обращённые к модели (контекст проекта, рабочие единицы, отчёты, решения) плюс команда /self — межсессионное, межпроектное состояние проекта, хранящееся вне кодовой базы.

Встроенный движок управления задачами: протокол точек принятия решений, стена сбора идей, хранилище issue в стиле Linear.

Доска поставки для команд клиентских проектов: конвейер с шаблоном по умолчанию, управления или собственными этапами; карточки с ответственным, сроком, критериями приёмки и DoD. Смена этапа автоматически записывается в журнал аудита передачи. Есть журналы прогресса/рисков/блокеров/решений, еженедельный Markdown-отчёт, доска drag-and-drop только через loopback и HTML-экспорт для чтения. Состояние в delivery.json рабочего пространства; 11 инструментов delivery_* и /delivery.

Ядро суждений DeepSeek Harness: цикл познания указывает источник каждого решения и завершает планирование; память hippocampus превращает опыт в знания (журнал, эпизодический архив, снижение низкой уверенности); архитектура закрепляет ответственность и единые критерии; команда A2A управляет памятью через dsh-linghun-assembler. Требуется DSH ^0.1.0-rc.7 (поддерживается rc.2).

Трёхуровневая локальная память для DeepSeek Harness: L1 снимок памяти (MEMORY.md/USER.md), читаемый по запросу инструментами memory_* + L2 поисковая база знаний (факты + SQLite FTS5, поиск на китайском через токенизацию скользящим окном) + L3 импорт из Hermes/Claude Code/Codex/WorkBuddy и из одобренных документов Agent Hub (memory/global, memory/projects, принятые решения) с дедупликацией по хешу содержимого. В v0.2.0 убрана любая автоматическая инъекция: память попадает в контекст только когда модель вызывает один из 12 инструментов memory_*, а данные остаются на локальном диске.

Разделённый вид решений для Web UI DSH: карточка-сводка решения в главном окне плюс полный план в независимо прокручиваемой боковой панели, чтобы вы могли просмотреть весь план, одновременно принимая решения, и отправить их обратно агенту одним кликом.

Browser provider для DeepSeek Harness: выполняет веб-задачу по шагам в реальном браузере, используя индексированную таблицу действий вместо HTML или снимков. На шаг — одно решение Jev вместо полного хода модели; медиана benchmark репозитория 1,1 с против 2,8–3,6 с на ход chat-model. В беседу возвращается только вывод, контекст не растёт вместе со страницей. Цели берутся с только что прочитанной страницы; изменившуюся страницу перечитывает. Использует браузер Session и не трогает ваш обычный Chrome, если не включить attach mode.

Не позволяет DeepSeek Harness слишком рано сжимать (обобщать) беседу. Без плагина в небольших контекстных окнах сжатие начинается примерно на половине заполнения; с ним ожидание продолжается до выбранного уровня (по умолчанию 80%), отдельно для провайдера/модели. Меняется только время сжатия — что войдёт в сводку, по-прежнему решает DSH.

Skill проверяет утверждения по открытой сети, а не по памяти модели. Разбивает утверждение на независимо проверяемые факты, направляет их по иерархии первоисточников для области, параллельно ищет в местных и международных экосистемах, получает и оценивает первичные страницы, затем ищет с опровергающими словами. Сначала вывод, для каждого тезиса полный URL и место цитаты; непроверенное/неопределимое отделено от подтверждённого. При наличии ключа три суждения можно передать TypeSafe Jev (System One); без ключа действуют детерминированные правила. Модель может только понизить уровень уверенности.

Локальное личное хранилище состояний и движок решений для dsh: сохраняет каждый ввод байт в байт с построчной привязкой к источнику, спорит со своими же выводами, сначала порождая опровержения, задаёт каждому сохранённому факту собственный TTL и сообщает, где решение вообще ни на чём не основано.

Память проектов DSH: автоматически создаёт PROJECT.md, DECISIONS.md и SESSIONS.md на первом шаге каждой сессии workspace; перечитывает с диска и добавляет повторно только при изменении или потере после сжатия. memory_checkpoint классифицирует записи; ограниченное напоминание при работе без записи. memory_read читает текущий журнал и архив; memory_search ищет по BM25 без зависимостей. Лимит 200 записей: избыток в SESSIONS-archive.md не попадает в контекст, но читается, ищется и восстанавливается по одной записи. Настройки: фильтр workspace/пути, вкладки чтения, перезагрузка, JSON-импорт/экспорт, двухэтапная очистка, изменение/удаление блока AGENTS.md, напоминание PROJECT.md. Индикатор синхронизации; создание по нажатию. Без зависимостей, векторной БД, эмбеддингов и вызовов модели.

Явное межсессионное рабочее состояние для DeepSeek Harness: цели, решения и следующие шаги, автоматически захватываемые из событий хоста или через видимый модели инструмент work_state, проверяемое с помощью /checkpoint.

Автоматизированный ежедневный конвейер контента для Insta360 GO 3S: удалённая BLE/WiFi-съёмка аквариумных видео, беспроводной импорт, оценка качества ffmpeg с журналом решений, автоматический монтаж (выбор сегментов, закадровый голос TTS, музыка, субтитры) и загрузка на Bilibili через biliup (по умолчанию dry-run).

Память решений и целей с отслеживанием происхождения: явные команды и модельный инструмент детерминированно фиксируют решения, карточка статуса заново закрепляет их при компакции, безошибочный поток событий с поиском BM25+jieba служит основой, а сценарный набор регрессионных тестов на точность контролирует релизы.

Голосовые звонки, инициируемые агентом: `offer_call` звонит человеку (接听/拒接/稍后再说); принятые звонки синтезируются и воспроизводятся локально через CrispASR + Qwen3-TTS (9 голосов, 2 китайских диалекта), а отклонённые возвращают решение агенту.

Ограниченная локальная память с контролем полномочий CBDC: утверждения в SQLite + FTS5, целевая выборка с объяснимыми решениями use/verify/ignore и полным журналом аудита, команды /memory, внедрение ≤3 утверждений/1200 символов за вызов, без дополнительных вызовов модели.

Optional JEV decision mode with deterministic project reads, bounded semantic selection, native authorization checks and desktop credential settings.

Model failover and turn keep-alive for DeepSeek Harness: a request that fails with a model error before any visible output falls through the models of the configured provider groups (then the next provider) until one streams; transient failures retry with backoff under a liveness watchdog, a dead turn self-resumes with templated 「继续」 wake-ups, and an optional full-auto mode auto-answers permission, question and plan approvals with every decision appended to an AUTO-MODE.md audit log.

DeepSeek Harness approval guardian: a reviewer model decides permission requests before they reach you, with a System One decision-API backend (TypeSafe Jev, SiliconFlow, self-hosted Laya), a configurable low-confidence policy and an allow-rule whitelist.

Keeps a project's documentation in step with its decisions on DeepSeek Harness: the same append-only decision log and derived design snapshot, kept fresh in-process instead of by a hook process.

TypeSafe Jev (решающая модель System One) для DeepSeek Harness, от начала до конца: jev_decision (choice/score/noul, параллельно, типизированные ответы + уверенность), карточка Settings > Plugins для API-ключа и переключателей, встроенные представления инструментов, показывающие каждое решение в диалоге (ответ, уверенность, задержка, стоимость), авто-защита (детерминированные проверки + проверки риска и циклов от Jev), локальный дашборд /jev и онлайн-бенчмарк верификации (96.3% на 27 размеченных вопросах, медиана ~283 мс на jev-latest, 2026-09-21). Честность по замыслу: только реальный API, без mock-заглушек.

Semantic tool routing, skill discovery, and typed System One decisions for DeepSeek Harness powered by TypeSafe Jev.