Плагины

Хранилище памяти между сессиями: инструменты remember / recall / forget, внедрение в промпт на каждом ходу и просмотр записей на странице настроек.

Всплывающий хранитель для логов сессий: открывается с Web UI с настраиваемым интервалом напоминания (10 мин — 3 ч), с инкрементным резервным копированием одним кликом каждого session.jsonl(.zstd) в ~/.dsh/sessions в сыром или читаемом формате лога чата.

Регистрирует набор навыков SpecWorkflow для уточнения требований, спецификаций реализации, выполнения, проверки сдачи, планирования исправлений, диагностики ошибок и исследований с опорой на исходники.

Пресет агента инженерного рабочего процесса для dsh: пять этапов с шлюзами (уточнение требований, утверждение плана, TDD, параллельные субагенты, проверенное завершение) с шестью навыками рабочего процесса, адаптированными из obra/superpowers.

Инструменты подписки RSS/Atom (list/add/remove/fetch/check/search/opml_import/opml_export/health) с кросс-ленточным поиском по ключевым словам, инкрементальной выборкой на основе курсора и импортом/экспортом OPML, сохраняемые в настройках.

Поиск по сессиям в боковой панели, который строит собственный индекс вместо использования полнотекстового индекса DSH: переключение поиска по заголовку или содержимому в одном поле, результаты сгруппированы по сессиям с самым сильным фрагментом и тегами пользователя/ответа/инструмента, плюс инкрементальная синхронизация на основе водяных знаков, очистка архивированных сессий и теневая перестройка, никогда не блокирующая рабочий индекс.

Ввод одной рукой и без клавиатуры для поля ввода: зажмите кнопку мыши на поле ввода, говорите, отпустите — текст попадает в черновик, а сдвиг вверх отменяет ввод, не оставляя недописанной фразы. Не нужно целиться в кнопку микрофона и запоминать горячую клавишу; рука никогда не покидает область ввода, что важно, когда вторая рука занята. Распознавание работает полностью офлайн (SenseVoice через sherpa-onnx, без API-ключа, звук не покидает машину).

Поиск тендеров и аналитика заявок в DeepSeek Harness с поиском предлагаемых проектов, отбором по правилам, проверкой человеком и экспортом в Excel/PDF с использованием авторизованного пользователем Qichacha MCP.

Межсессионная память для DeepSeek Harness с управлением, самоэволюцией и путём записи только с одобрения. Ранжированное по «жару» вспоминание, конвенции окружения, жизненный цикл забывания, цепочки замещения, защита от отравления, авто-дистилляция и открытое измерение.

Плагин памяти Honcho от Plastic Labs: внедряет профиль пользователя, сводку сессии и релевантные выводы в начале сессии, загружает каждый ход в Honcho в фоне с редактированными секретами и добавляет инструменты honcho_search / honcho_chat / honcho_remember, а также команду статуса /honcho; настраивается через общий с другими интеграциями Honcho файл ~/.honcho/config.json против хостингового honcho.dev или собственного экземпляра.

Полнотекстовый поиск на уровне сообщений по сессиям DSH через триграммный индекс FTS5 (user / assistant / steering / tool с фильтрами по типу), дедупликация результатов в форках и продолженных сессиях, предпросмотр контекста только для чтения с автопрокруткой к найденному сообщению, переход к реальной сессии в один клик и инкрементальная/полная перестройка индекса с проверкой целостности; локализация zh/en следует за сервисом локали Host.

Долговременная межсессионная markdown-память со структурой LLM-Wiki и персоной SOUL.md, внедряемая при запуске сессии (по умолчанию только после первого сообщения пользователя и только в активной сессии), плюс рабочие процессы remember/recall/consolidate/forget, встроенный навык памяти, инструменты миграции pack/unpack и подталкивание к воспоминанию от первого лица в период простоя, выводящее реальные воспоминания голосом компаньона.

GPT планирует DAG зависимостей, DeepSeek worker выполняет задачи с адаптивной параллельностью, а опциональный GPT reviewer аудирует инкрементальные Git diff и запускает раунды исправления.

Контент-студия для официальных аккаунтов WeChat: ротационное написание против однообразия, playbook устранения низкой креативности, визуальный базовый уровень для благословляющих изображений, gpt-image конвейер с приёмкой по OCR и измеренный web API черновиков xiaolvshu.

Векторно-графовый бэкенд памяти: инструменты observe/remember/search/recall для локального сервера memoria, объединяющие семантический поиск HNSW, поиск по ключевым словам FTS5 и сигналы графа знаний через ранжирование RRF, с автоматическим сохранением по завершении хода и изоляцией пространств имён на агента.

Lists the Markdown documents, images and video that already exist anywhere in the session workspace in the DSH sidebar, ranked by relevance to the current conversation: recent messages are matched locally against document title, summary and body with IDF weighting, with no model calls and no network. Because the list is scanned from the workspace instead of remembered, restarting DSH or starting a new session does not empty it. Images and video preview in place, with relative-path images resolved and video streamed over HTTP Range. The same ranking is exposed to the agent as a knit_docs tool, which returns the most relevant documents along with the passage that matched in each, where one is found.

Unit conversion toolbox covering 20 categories — length, mass, temperature, area, volume (incl. US cooking units), speed, time, data sizes (decimal MB vs binary MiB), data transfer rates (Mbps vs MB/s), acceleration incl. g-force, illumination (lux / foot-candle), pressure, energy, angle, frequency, power incl. three horsepower definitions, force, torque, typography (px/pt/em/rem), and fuel economy (mpg ↔ L/100km). Two tools — convert_unit and list_units — zero runtime dependencies, pure arithmetic; each result includes the formula applied.

Внедряет в модель в начале разговора постоянные установленные пользователем требования «делать» и «не делать».

Терминальный интерфейс для DeepSeek Harness на jump-хостах и каналах с высокой задержкой: чистый ANSI, инкрементальная перерисовка и сессия, переживающая разрыв SSH-соединения (возобновление из журнала).

Зелёная interrupt button рядом с полем отправки: молча останавливает работающего агента, который затем резюмирует свой прогресс и запрашивает новые требования, с настраиваемым interrupt prompt.

Инкрементальное монтирование файлов с дедупликацией чтения: смонтированные диапазоны строк никогда не отправляются модели повторно, изменения на диске делают монтирование недействительным и перемонтируют его, есть вкладка Mounted Files и учёт экономии токенов.

Память в рамках проекта между сессиями: снимок PROJECT.md внедряется в первое сообщение пользователя, инструмент memory_remember и авто-рефлексия после задач ReAct; у каждого проекта свой файл памяти.

Same-origin in mechanism with the two loudest lines in context compression. The code-skeleton gate follows the skeletonization approach of Headroom (Apache-2.0), whose published headline is 20% fewer tokens for coding agents and 60–95% fewer tokens for JSON, same answers. The estimator channel follows TokenPilot (arXiv:2606.17016), which reports up to 60% lower cost for long-session agents. Both figures are theirs, quoted as-is; this plugin ships no benchmark of its own and claims no reduction of its own. What it adds for DeepSeek Harness: choose a compression profile, set the Auto Compact trigger level and toggle code-skeleton compression from one settings section, with exact DeepSeek V4 tokenizer measurement, same-revision count verification, and fail-open behaviour that keeps the original tool results on unsupported models.