Плагины

Внешний вид Web UI DSH для каждой модели: упорядоченный список правил, сопоставляемых с именем модели текущей сессии, где каждое правило несёт свои обои, цвет темы, режим компоновки, обрамление, а также прозрачность и размытие обоев, плюс прозрачность каждой поверхности и размытие «матового стекла» для основного фона, левой панели, правой панели, карточек и панелей, ввода и элементов управления, панели настроек, рамки текста беседы и представления траектории.

Настраиваемый плагин веб-интерфейса DSH: темы обоев и матового стекла, акцентные цвета, пользовательские горячие клавиши, панель использования приложений, лента истории, Markdown сообщений — без правок оболочки.

Набор инструментов отладки ROS2 и визуального анализа состояния робота для DeepSeek Harness: перечисление узлов/топиков/сервисов/действий/интерфейсов/TF, JSON-топология всего графа, проверки rosdep, одобряемые сборки и скаффолдинг пользовательских сообщений, скриншоты GUI и мультимодальное визуальное наблюдение, а также внеэкранный рендеринг headless RViz2 (low-poly меши, прямое чтение пикселей, сквозной GPU — рендеринг движения на 30 Гц) с параллельным VLM-анализом в реальном времени.

Пакет улучшений UX чата DSH Web. Каждая функция отдельно и сразу переключается в Settings → UX Plus. Размер шрифта и ширина чтения — в Settings → General → Chat area. Меню сессии копирует ID или создаёт новую сессию с продолжением диалога на выбранной модели. Строки пространств/сессий сортируются по активности, сворачиваются после 24 часов бездействия и показывают возраст. Завершённые карточки ask_user_question остаются раскрытыми. Список переключателей строится из собственной registry и растёт вместе с функциями, без фиксированного числа.

Представляет DSH Web как играбельный полноэкранный воксельный интерфейс от первого лица в стиле Minecraft — не просто цветная оболочка: пользователи ходят по постоянному блочному миру на Three.js и получают доступ к нативным рабочим пространствам, сессиям, беседам, инструментам, выбору моделей, разрешениям, контекстной информации и композеру через объекты мира и верстак.

Набор для исследовательского агента: управление долгосрочными целями с проверяемыми цепочками доказательств, планирование по cron, команды экспертов из нескольких агентов, самоэволюционирующая исследовательская память (воспроизведение FTS5 + RRF), рабочие пространства проектов и кастомный UI рабочего пространства.

Этот плагин заставляет два DeepSeek обмениваться сообщениями в интерфейсе — реальной пользы он не несёт.

Синхронизирует 21 официальный навык HyperFrames от HeyGen из официального upstream (создание HTML-видео, анимация, keyframes, аудио/музыка в видео, CLI, реестр, слайд-шоу, перемонтаж talking head, сайт/продукт/PR в видео, правила таймлайна Studio и другое); также проверяет встроенные ресурсы. В панели настроек есть руководство из 4 шагов.

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

Шлюз входа для веб-интерфейса dsh: аутентификация по паролю или общему токену, сессионные куки, ограничение скорости, CLI управления пользователями (манифест dsh.bundle с версии 0.4.1, подключение одной командой `dsh plugin add`).

Многоуровневая память для DSH с 10 инструментами агента: привилегированная запись (memory_add, memory_delete, memory_import), управление размышлением (memory_ruminate и связанные команды) и граф памяти. Конвейер L0-L3 извлекает и добавляет релевантные воспоминания перед каждым шагом модели.

Тонко настраиваемые правила разрешений для каждого инструмента DSH на гейте tools/pre-execute, списки запрета и запроса в синтаксисе правил Claude Code (`Bash(rm -rf:*), Read(_secrets_), mcp__server__tool`), работает автономно без миграции.

Защита от циклов dsh: наблюдает llm/stream, выявляет и повторяет вызовы только рассуждений или повторного материала; есть два прерывателя потока.

Это не очередной плагин памяти: ODR — цикл самоулучшения в развивающихся мирах (Dream-RSI). Попытки записываются в Discovery Tree, а между запусками тысячи вариантов стратегий воспроизводятся в этой зафиксированной среде. Стратегия, рецепт или урок повышается только после успешного контрфактического воспроизведения, а не на слово модели; Sentinel проверяет вызовы инструментов до расхода бюджета. LLM остаётся неизменной. Установка из npm: dsh-open-dream-rsi.

Плагин оформления для веб-интерфейса DSH: 4 встроенные темы плюс пользовательские темы на основе изображений, где фото становится фоном всего интерфейса, а палитра подстраивается под его доминирующий оттенок.

Неофициальная тема интерфейса для DSH Web по мотивам Arknights P.R.T.S. с пресетами оформления, настройками доступности и навигацией по диалогам.

Провайдеры поиска SearXNG и загрузки Crawl4AI для DeepSeek Harness

Офлайн-самоулучшение агентов кода: проверяет стратегии контрфактическим воспроизведением в развивающейся модели мира. Без дообучения, LLM неизменна. Поддерживает MCP, включает Python server.

Межсессионная память с детерминированным восстановлением без токенов (bigram-Jaccard, объединённый с FTS5 BM25 через RRF, с учётом китайской токенизации), усилением, которое укрепляет повторяющиеся наблюдения, и процедурами, кристаллизованными в файлы SKILL.md, редактируемые на месте через жизненный цикл active-stale-archived с обратимым архивированием и откатом. Для ingest и disposal задаётся выбираемый пользователем уровень автономности; конфликты и записи высокой важности всегда отправляются на проверку человеком, и ничего никогда не удаляется автоматически. Требуется Node 22.5+.

Навык проверки кода на основе шаблонов: пятиэтапный процесс ревью, градация серьёзности (критическая/средняя/незначительная), четырёхмерная оценка (качество, безопасность, производительность, поддерживаемость), двойной вывод отчётов в текстовом и HTML-формате и справочная база знаний по запросу.

Оптимизатор reasoning_effort по раундам для dsh — автоматически снижает уровень рассуждений для простых вызовов инструментов и повышает его для тяжёлых задач, сокращая время размышлений между вызовами инструментов.

Стабильное по кэшу прогрессивное обнаружение инструментов: фиксированная поверхность tool_search и tool_dispatch в каждом запросе, поиск по каталогу в памяти, вложенный диспетчер через пайплайн Harness и байт-стабильный список нативных инструментов на протяжении всего обнаружения.

Провайдер моделей Kiro со входом через Builder ID, Identity Center, Google, GitHub и импорт учётных данных, автоматическим обновлением токенов и профилей, использованием аккаунта, обнаружением моделей в реальном времени, выбираемыми уровнями усилий рассуждения, потоковыми вызовами инструментов, обработкой причины остановки провайдера и переполнения контекста, а также учётом токенов, который использует точные счётчики Kiro, когда тот их отправляет, а иначе масштабирует отправляемый процент использования контекста по заявленному окну модели.

Профилирование производительности и диагностика кэша LLM для DeepSeek Harness — инженерия контекста, профилирование задержек и отчеты о поведении кэша.