Плагины

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

Перехват поля ввода DSH Web (v0.3.0-beta.4 · пакет возможностей для сложных задач: 3D / нормали / взаимодействие / данные / конкурентность / детали производительности по пунктам + автоматизируемая приёмка + двуязычный китайско-английский · для dsh-0.1.6-alpha.1): перед отправкой отдельный ИИ (посредник) оптимизирует промпт в команду, готовую к отправке рабочему ИИ (четыре уровня интенсивности, длина процесса по сложности, изоляция по сессиям, предельно мини-окно).

Добавляет /pua, побуждая агента попробовать другой подход и проверить результаты, прежде чем объявить завершение; включает 15 корпоративных стилей, режимы персон, глобальные и поконверсационные настройки, а также необязательный цикл, который продолжается, пока проверочная команда не пройдёт, не будет достигнут предел итераций или пользователь не отменит выполнение.

Рабочая среда для инженерных и математических задач: девять инструментов для чтения изображений, решения, построения графиков и проверки ответов, а также четыре встроенных skill. Нужен Python с numpy и Pillow. Чтение изображений, проверка рисунков и набор формул требуют настроенного ключа vision-провайдера; изображения отправляются ему. Без ключа эти функции не работают, остальные инструменты доступны.

Пресет агента Multitask: основной диалог только планирует, инструктирует субагентов и подводит итоги; чтение файлов, команды, поиск и сборки выполняются в контекстах субагентов. Четыре типа workers, подтверждение опасных действий и отсутствие изменений исходников DSH.

Сторонний adapter регистрирует upstream MCP-сервер REA (Reverse Engineer Anything) в DeepSeek Harness как инструменты mcp__rea__*. Версия 2.x включает собственную среду (Node, REA CLI, JDK, Ghidra) в <DSH_HOME>/plugins/rea-bundle и запускает REA через shim, поэтому после первичной настройки работает без ранее установленных компонентов. 1.x (branch v1, npm 1.0.6) содержит только конфигурацию и требует заранее установить REA и Ghidra. Анализ выполняет upstream: нативные бинарники (Hopper/Ghidra/IDA), JavaScript/Electron, .NET, сайты, Android APK и устройства adb, прошивки и дампы процессов.

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.

Устанавливает мультиагентный пресет для написания романов для DeepSeek Harness: один агент-дирижёр распределяет задачи между пятью специализированными субагентами — построение мира, сюжет, управление персонажами, написание прозы и контроль качества.

Плагин DeepSeek Harness переносит lazy senior mode и 7-ступенчатую лестницу DietrichGebert/ponytail. Шесть навыков с описаниями на двух языках и отдельными переключателями; инструментов и cache miss — ноль.

Добавляет кнопку оптимизации рядом с композером, которая анализирует и переписывает черновик промпта с потоковой передачей SSE, учитывая контекст разговора (стратегии шаблона или полировки намерения), цепочку памяти непрерывности редактирования, отмену и маршрутизацию модели с резервным вариантом и тестом связности.

Улучшение промпта в один клик в поле ввода: переписывает черновик в структурированный промпт (роль и цель, исполнимые шаги, формат вывода, критерии приёмки, крайние случаи) с предпросмотром до/после, вставкой обратно и отменой. Никогда не меняет намерение и не выдумывает требования.

Плагин DeepSeek Harness с 15 инженерными и продуктивными навыками obra/superpowers, двуязычными описаниями и отдельным переключателем для каждого навыка.

Дисциплинированная инженерная система процессов для ИИ-агентов программирования: планирование, TDD, циклы автоисправления, графы знаний кодовой базы и волновой запуск нескольких агентов. Нужен codebase-memory-mcp (pip install "codebase-memory-mcp>=0.10.8,<0.11.0"); без него /scan останавливается.

Долговременная память для DSH: разговоры автоматически дистиллируются в атомарные факты, сводки сцен и профиль персоны, а релевантные воспоминания внедряются перед каждым шагом модели. Работает без настройки — гибридный поиск BM25 + векторный, опциональные офлайн-локальные эмбеддинги, разделение семейств чат/работа.

Панель анатомии для органов Agent-Body: предоставляет живую панель показателей жизнедеятельности по адресу /anatomy внутри самого харнесса — органы, сердцебиение, журнал исцеления, счётчики самообучения и реальный поток пульса — считываемые напрямую из файлов среды выполнения, а не вводимые заново. Только хост, без клиентского бандла и без этапа сборки.

Движок контекста Zero-residence: большие полезные нагрузки инструментов вытесняются из активного контекста в доступное для запросов хранилище, и остаются только детерминированные указатели, поэтому число токенов запроса на каждый ход перестаёт расти вместе с транскриптом. Любое замаскированное содержимое восстанавливается дословно из журнала сессии по запросу — по идентификатору вызова инструмента или seq сессии.

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.

Готовые инженерные процессы для DeepSeek Harness: инструмент dev_task, который контролирует переходы между этапами, артефакты, проверку, ревью и область коммита, плюс веб-воркбенч для установки проектных или пользовательских навыков и правил.

Орган памяти Agent-Body: после 2 минут тишины он переходит в лёгкий сон, а через 5 минут — в глубокий, где детерминированные правила перегоняют реальный опыт в карточки памяти (подводные камни, плейбуки, горячие точки, нерешённые проблемы, факты). Входящие команды находят связанные карточки по ключевым словам и внедряют их в контекст; давно неиспользуемые карточки затухают по периоду полураспада и архивируются, а не удаляются. Также он убирает шум общесистемных предупреждений гомеостаза: повторы внутри окна считаются вместо повторной печати, а предупреждение, которое повторяется и не устраняется, сходится к известному смещению устойчивого состояния и замолкает. Консолидация и вспоминание не делают вызовов модели.

Интеллектуальный краулер на базе ИИ и платформа обратной разработки JavaScript на основе DSH, Patchright/CDP и независимой семантической среды выполнения, восстанавливающая логику генерации параметров из данных браузера и предоставляющая верифицируемый решатель.

OMK — Observe. Measure. Know. Подтверждённые доказательствами изменения знаний для приложений ИИ.

Навык исследовательского рабочего процесса AI-for-Science для DeepSeek Harness, для исследователей и аспирантов, использующих агентский ИИ: многоугольный обзор литературы с файлами по углам, дизайн экспериментов со списком оговорок, чтение рисунков и статей; каждое задание возвращает файлы плюс бриф кросс-проверки для второй модели. Ноль зависимостей, MIT.

Резидентный на хосте cron-движок с веб-доской задач и инструментом timer_agent: запускает реальные сессии агента по расписанию, продолжая закреплённую сессию для контекста или начиная новые в выбранном рабочем пространстве проекта.