Плагины

Когнитивный плагин, вдохновлённый мозгом: эпизодическая, семантическая, процедурная и эмоциональная память с сигналами обучения с подкреплением, стек целей с временными триггерами, автономное веб-исследование на основе любопытства и проактивные инициативы.

Защитный guard для mcp__omni__parse в DeepSeek Harness: слушатель tools/pre-execute, который запрещает URL-адреса частных/зарезервированных хостов (SSRF), применяет allow-list или запрос (согласие) и закрывается при пустом allowedRoots.

Параллельность генерации на провайдера/модель, с карточкой настроек: ограничение на количество одновременно стримящих сессий, применяемое на стриме и снова при порождении подагента, где расхождение сверх лимита ожидает в FIFO-очереди вместо сбоя.

Набор инструментов дисциплины выполнения для DSH: перехват одинаковых повторных попыток, принудительная рефлексия, контроль todo, дедупликация памяти и превращение опыта в навык (11 плагинов + 6 навыков).

Переносит в DSH схему «исполнитель — советник» из pi-advisor-flow. Исполнитель вызывает ask_advisor при важных решениях, после повторных ошибок и перед завершением. Повторные эквивалентные вызовы инструментов перехватываются до запуска; советник решает: proceed/revise/blocked (продолжить, пересмотреть или заблокировать). hard mode требует проверки перед окончанием каждого хода. Есть учёт token и стоимости по вызовам, /advisor status, уровни конфиденциальности контекста репозитория и содержимого файлов, маскировка шести видов секретов и веб-карточка настроек. Сбой советника не останавливает основной цикл.

Открывает веб-интерфейс DSH только для выбранного диапазона CIDR (по умолчанию Tailscale), а не на 0.0.0.0: прокси слушает адреса внутри диапазона и отклоняет остальные узлы. Клиенты допускаются по URL с токеном или буквенно-цифровому коду доступа длиной 4–12 символов. Для удалённых страниц можно принудительно включить мобильную разметку, не меняя локальный интерфейс; официальный вид, размер шрифта, просмотр истории переписки, просмотр кода и параметры производительности можно сохранить в настройках плагина и применять при каждой загрузке удалённой страницы.

Управляет порогом сжатия во всех подключённых движках: задаёт headroomTokens равным -1e6, чтобы только ratio участвовал в условии запуска, удерживает объём сохранения ниже порога на всех путях записи и перенаправляет вызов сжатия выбранной модели. Добавляет панель с запуском сжатия одним нажатием и журналом по сессиям.

Панель баз данных для DeepSeek Harness: подключение к SQLite, MySQL/MariaDB, PostgreSQL, SQL Server, MongoDB, ClickHouse, Redis, Elasticsearch и Qdrant. Просмотр схем и данных, редактирование ячеек, добавление строк, создание/удаление таблиц, SQL, импорт/экспорт CSV/JSON/SQL/Markdown и редактируемые ER-диаграммы. Для read-only-подключений действуют списки разрешённых операторов; инструменты агента по умолчанию только для чтения, запись требует явного включения. Все записи, включая отклонённые попытки, попадают в журнал аудита. В комплекте MCP stdio-сервер с теми же подключениями для внешних ИИ-клиентов.

Сжатие контекста на основе AST, фильтрация логов тестов и защита токен-бюджета для DeepSeek Harness: удаляет избыточный синтаксис, отсекает шумные строки логов и следит за потолком токенов, чтобы контекстное окно никогда не переполнялось.

Skill для отчётов об исследованиях китайской промышленности и технологий с офлайн-конвейером DOCX `build_docx.py`. Задаёт структуру из 9 глав, понятную хронологию (Section 2.1), критерии технических узких мест по 5 измерениям и компромиссы затрат/компенсаций Make-vs-Buy. Проверяется через `check_threads.py` и собирается в `.docx` с автоматическим оглавлением 3 уровней. Нужны Python 3.9+ и lxml.

Находит файлы правил всех соглашений, поддерживаемых OMP, и добавляет их в системный промпт как постоянно применяемый слой и индекс справочника. Потоковые правила могут прервать нарушающий вывод в ходе ответа, запретить вызов инструмента, добавить напоминание к его результату или запросить оценку готового ответа у модели-судьи. Тем же инструментом модель может создавать правила; панель аудита на странице Plugins объясняет применение каждого правила.

Страж дисциплины агента для DeepSeek Harness: четыре шлюза, применяемые на границе харнеса — прерыватель цикла, предохранитель стоимости токенов, предупреждение о смене маршрута, утверждение плана — там, куда напоминания на уровне промпта не дотягиваются, чтобы агент больше не мог сжечь недельную квоту за минуты; чип 🛡 в один клик, горячо перезагружаемые пороги и пресеты от «невидимого, но защищённого» до «только предупреждение».

Плагин DeepSeek Harness обнаруживает неверный менеджер пакетов для репозитория (npm install в проекте pnpm, pip install в проекте uv/poetry и т. п.) и сообщает модели правильную точную команду.

Ищет, показывает предварительный просмотр и устанавливает общедоступные Agent Skills в веб-интерфейсе DSH. Объединяет пять источников: claudeskills.info, skillsmp.com, список awesome-claude-skills, официальный репозиторий anthropics/skills и пакеты навыков установленных плагинов DSH. Закрепляет установку за commit, а не веткой, чтобы получить просмотренную версию; показывает источник, проверяет обновления всего дерева и предлагает корзину вместо удаления. До записи проверяет имя и frontmatter по внутренним правилам Harness, сообщает об отсутствующих файлах из ссылок SKILL.md и частичной загрузке. При совпадении имени: overwrite/rename/skip.

Группирует список моделей DSH по provider и показывает источники с числом моделей. По умолчанию боковая панель открывается при наведении; в режиме panel — по щелчку. Двойной щелчок по названию переключает hover → panel → inline (раскрытие под заголовком); активная модель всегда видна. Только DOM-доработка: панель плагина размещается в body, выбор выполняется щелчком по настоящим кнопкам меню, узлы React не перемещаются и не удаляются. Используются официальные токены --dsw-*, непрозрачный фон, достаточный контраст и единые размеры/цвета. Без сети и телеметрии. Для DSH kernel 2.0.15-next.

Набор для конвертации единиц, охватывающий 20 категорий — длина, масса, температура, площадь, объём (включая кухонные единицы США), скорость, время, размеры данных (десятичные MB и двоичные MiB), скорости передачи (Mbps и MB/s), ускорение включая перегрузку, освещённость (lux / foot-candle), давление, энергия, угол, частота, мощность включая три определения лошадиной силы, сила, момент, типографика (px/pt/em/rem) и расход топлива (mpg ↔ L/100km). Два инструмента — convert_unit и list_units — без зависимостей в рантайме, чистая арифметика; каждый результат содержит применённую формулу.

Связывает DeepSeek Harness с локальным десктопным приложением SiYuan (思源笔记): регистрирует его инструменты заметок как mcp__siyuan__<tool>, отдаёт настроенный в SiYuan AI вместе с его agent loop как ещё один инструмент, поставляет навык работы с заметками и на каждом вызове применяет профиль readonly/authoring/full, сохраняя список инструментов доступным при закрытом приложении.

Запускает конвейеры AItelier из DSH через MCP: 39 инструментов (22 чтения, 17 записи) для генерации, запуска, инспектирования, редактирования, экспорта и импорта многошаговых конвейеров SkillFlow. Шаги выполняются в AItelier, а не в сессии DSH, опрашиваются по run_id, приостанавливаются на принудительных движком контрольных точках, отвечаемых через answer_checkpoint, и оставляют пошаговые трассировки и выходные данные шагов для последующего чтения; add_provider / map_model / edit_role направляют отдельную роль на локальную или более дешёвую конечную точку. Включает навык aitelier-pipelines.

Task control для DeepSeek Harness: экстренная остановка одним кликом и принудительное завершение зависших downloads и tool calls, прогресс загрузок, обнаружение зависаний, мониторинг активности pwsh, а также append-condition / пауза / возобновление с невидимым восстановлением.

Добавляет в веб-интерфейс DSH управление на уровне сессии, проекта и глобально для навыков, серверов MCP, инструментов, инъекций промптов, эскалации подтверждений и защитных ограничителей; применение ограничено текущим агентом.

Ограничители, обеспечиваемые движком, для роёв агентов DeepSeek Harness: контроль качества отклоняет незавершённую работу, отказоустойчивые контрольные точки возобновляют на месте — ИИ-команды не просто работают, а не ломаются.

Конвейер доверия к плагинам DeepSeek Harness: детерминированное статическое сканирование с вердиктами, подключаемая защита времени выполнения с honeypot-приманками, навык протокола аудита агента и индикатор статуса browser shield. Только сигнализация, без принуждения.

Форк j62268781-alt/dsh-skills-mcp-manager (MIT), существенно переработанный после версии 0.5.6; использует тот же plugin id и несовместим с оригиналом. Добавляет запись cordis.patch.yml без потерь (сохраняет значения JS-выражений), фильтры инструментов с применением при сохранении, управление skills в корнях DSH и 10 внешних каталогах через переключатели для skill/источника, enforced agent-scope provider (отключённая skill скрыта от модели), категории и восстанавливаемую корзину, установку/обновление/откат GitHub-репозиториев, импорт zip/SKILL.md, рынки skills.sh/ClawHub, workspace-вид, боковую панель, контраст светлой/тёмной темы и обновления из опубликованного npm (тот же источник, что у рынка; provenance OIDC).