Плагины

Проактивная ассоциативная память для DSH: внедряет recall без запроса на фиксированной границе, с трёхслойной автоконсолидацией, кристаллизацией skills и управлением контекстом в стиле Astra. Включает журналы передачи и доску PLAN, которые переживают переключения окна контекста, а также определение уровня с автоматически обнаруживаемым окном модели. Локальное хранение в Markdown, не зависит от модели, без зависимостей; лексический нижний предел 0 ГБ с опциональными семантическими слоями.

Курируемая файловая долговременная память для DeepSeek Harness — читаемые человеком markdown-заметки, единое хранилище в виде простого файла, общее для всех хостов (игнорируется git, если находится внутри репозитория проекта), и детерминированный предел индекса, обеспечиваемый ctx.tools.guard()

Откат состояния диалога и workspace на основе постоянного журнала изменений (Change Ledger).

Режим red team: указать целевую организацию; сессия запускает пять ролей (разведка, сортировка активов, поиск уязвимостей, эксплуатация, внутренний pivot) с настраиваемой параллельностью. Предварительная проверка навыков/ресурсов. Оценка в четыре этапа (разведка, Интернет, граница, внутренняя сеть), серверные ограничения и дедупликация в пользу высших привилегий. Находки в локальной SQLite. Постоянная боковая консоль: девять страниц — карта активов, агенты, сессии/туннели, находки, цели оценки, отчёты, база POC, библиотека навыков. v0.15.2 добавляет журналы HTTP-доказательств/действий, пакетный импорт, проверку области, пробу туннельного pivot, подтверждение данных, журнал очистки и допуск активов T0-T3 против выхода за рамки. 59 redteam_* инструментов; 38 навыков.

Долговременная память для агентов DSH — устойчивые, проверяемые воспоминания с инструментами вызова, поиска, просмотра и графа знаний, импорт из десяти других ИИ-инструментов для программирования и страница настроек.

Память, которая видит сны — межсессионная память для DeepSeek Harness: вспоминает вас между сессиями, автоматически консолидируется во сне (autoDream), замораживает конфликтующие воспоминания для вашей проверки и ведёт воспроизводимый журнал аудита. Локальный семантический поиск offline-first поверх SQLite с редактируемыми вручную Markdown-зеркалами, граф сущностей, интерактивная панель памяти, а также внешний API и CLI.

Память, которая видит сны, — межсессионная память для DeepSeek Harness: помнит вас между сессиями, самоконсолидируется во сне (autoDream), замораживает конфликтующие воспоминания для вашей проверки и ведёт воспроизводимый аудит-след. Локальный семантический поиск offline-first поверх SQLite с редактируемыми вручную Markdown-зеркалами, граф сущностей, интерактивная панель памяти, а также внешний API и CLI.

Собственный плагин памяти для DSH: постоянное хранилище SQLite + аудит-страж на уровне базы данных (enforceAudit) + журнал аудита. Автоматически захватывает знания после бесед, агенты вспоминают через memory_recall, поддерживается обмен между Claude Code/Codex/Cursor. Ноль внешних зависимостей.

Каузальная память для dsh: MCP-мост stdio без зависимостей, монтирующий 17 инструментов сервера causal-memory под чистыми именами (без префикса mcp__) — связи решение → результат с типизированными отношениями (caused / enabled / prevented) в локальном хранилище SQLite, сохраняющемся после compaction, — а также закреплённая секция системного промпта. Требуется бинарный файл сервера causal-memory в PATH (pip install causal-memory или готовый релиз).

Вставьте ссылку — агент прочитает её. Xiaohongshu, Douyin, Bilibili, WeChat, статьи, PDF и аудио превращаются в Markdown с цитатами для Wiki/базы знаний. Исследовательский A/B на 60 ходах (разные лимиты времени, точность человеком не проверялась): чтение завершено 22%→92% (+70 п.п.), тайм-ауты 68%→0%, ответы с реальным фактом из источника 23%→82%. Из 123 реальных ссылок пригодны 80% (93% среди ответивших страниц); недоступная ссылка отмечается за 26 с. Поддерживаются Codex, Claude Code, DSH.

Настольная часть кроссплатформенного расширения браузера DSH: подключает расширение к dsh, предоставляет инструменты browser_* и при необходимости распознаёт изображения на странице. Это полный список настроек.

Децентрализованная графовая память и граф задач с приоритетом офлайн-работы для DSH: подписанные факты, синхронизация устройств и общая Mebular Console в боковой панели. Нужен работающий демон Mebular (настольное приложение Mebular или mebular serve из @mebular/core); плагин лишь подключает его инструменты памяти и панель Console.

Совместимый с OpenAI мост для Midscene, использующий модели, настроенные в DeepSeek Harness. На 127.0.0.1 (порт 8787 по умолчанию, при занятости выбирается свободный) передаёт потоковые и обычные chat completions в модельный слой хоста. Поддерживает официальный роутинг DeepSeek, CodeBuddy, Codex и пользовательские OpenAI/Anthropic endpoint. Учётные данные остаются в provider-плагинах, мост их не затрагивает. /v1/midscene-env создаёт четыре строки MIDSCENE_MODEL_* и определяет семейство модели. Семь навыков: браузер, desktop, Android, iOS, HarmonyOS, E2E Vitest, справка Midscene; npx skills add не нужен. npm: dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-midscene

Плагин агента рабочего процесса проектирования harness/loop, управляемый навыками.

Глубокое чтение книг и статей в пяти режимах (быстрый, глубокий, карта знаний, по Фейнману, полная книга) с отчётами «утверждение — доказательство — данные», интеллект-картами Mermaid/XMind, пакетным сравнением, предварительной проверкой бюджета, прозрачным отслеживанием прогресса фоновых задач и экспортом в MD/HTML из URL, файлов или вставленного текста.

Конфигурация усилия рассуждения и модальности ввода для каждой модели у сторонних провайдеров: предложения, объединённые из базы знаний моделей и сырых данных эндпоинта /models, с метками уверенности, редактируемые в карточке официальной страницы Models.

База знаний по разработке плагинов DSH в качестве навыка агента по требованию: официальные ограничения, рабочие процессы задач, справочник API и подводные камни сообщества, устанавливается вместе с пакетом, чтобы агент мог искать информацию при создании плагина.

Межсессионный движок памяти для DeepSeek Harness: хранилище SQLite + редактируемое человеком зеркало в Markdown, консолидация autoDream, офлайн-семантический поиск (локальная векторизация/переранжирование/кластеризация), временная шкала сущность-атрибут, режим Sleep Mode, autoSummarize с пользовательской моделью и 7 инструментов памяти.

QA-конвейер в виде 10 навыков агента: анализ требований, тестовая стратегия, написание и ревью кейсов, E2E (Playwright) и автоматизация API, исследовательское тестирование, область регрессии и анализ багов на основе общей базы знаний с правилами формата, моделью рисков и валидаторами схем.

Плавающий DSH-десктоп-питомец с 12 авторскими анимациями состояний для запросов, инструментов, compaction, архивирования и улучшения промптов; живая заполненность контекста; постоянный Сквозной Журнал между сессиями; итоги по провайдеру/модели, почасовые тренды и виды на 7/30 дней; переключение тёмной/светлой темы; опциональные оценки стоимости (по умолчанию выключены) с визуальным редактором цен и оповещением месячного бюджета; клиентский импорт скинов ZIP; экспорт использования в JSON/CSV; панельные чтения только снимков с фоновой инкрементной индексацией; и подключаемое по запросу улучшение промптов с редактируемым предпросмотром и отправкой в композер DSH.

Память Mebular, граф задач и общая консоль для DeepSeek Harness.

Межсессионная долговременная память в локальной SQLite: две области (пользователь и проект по Git origin), гибридный поиск FTS5 и локальных векторов с объединением RRF, проверка доказательств с обязательной явной оценкой их достаточности, цепочки аудита происхождения, интервальное повторение SM-2, дистилляция консолидации и забывание с затуханием, а также боковая панель Memory Palace с девятью видами. 22 инструмента с узкими параметрами, без внешнего сервиса, API key и Docker.

Озвучивает ответы ассистента через бесплатный Edge TTS или собственные голосовые модели RVC: кнопки озвучивания + автоозвучивание, адаптивное поблочное прогрессивное воспроизведение (длинные тексты без пауз), установка голосовых пакетов из реестра в один клик и портативная среда выполнения RVC.

Плагин агента для workflow-инжиниринга harness/loop, управляемый навыками (skills).