Плагины

Визуальные round-table встречи для DeepSeek Harness — узлы экспертов на кольце с направленными рёбрами, агрегирующий шлюз, proxy thinking для black-box worker models и adversarial review (red-team) утверждённых планов с endorse/reject по каждому взгляду.

Плагин на ранней стадии, соединяющий DeepSeek Harness с отдельно развёрнутым самохостируемым сервером OwnDsh для идентификации команды, управления доступом к моделям, квот и аудита использования.

Самоэволюционирующая командная память в виде простого Markdown в git: нативный плагин Cordis, регистрирующий 38 инструментов памяти с bare-name и секцию prompt-сигналов, пересчитываемую при каждой сборке, с RPE-подкреплением, затуханием и консолидацией во сне; разделяет один репозиторий данных с хостами Claude Code (MCP) и OpenClaw; проверено на DSH 0.1.0-rc.6.

Добавляет в веб-клиент DSH панель многопользовательских настроек: выбор режима использования, управление участниками с онлайн-статусом и привязкой устройств, а также переключение или совместное использование баз памяти и знаний для каждого участника.

Командная база знаний для офлайн-обмена знаниями (сценарий FDE box): точки входа для просмотра, полнотекстового поиска и уточнения; исходный материал автоматически ставится в очередь и дистиллируется в вики-страницы последовательной бот-сессией (шаблон Karpathy LLM Wiki: неизменяемый исходник, двухэтапное уточнение, поток логов, ежемесячный lint).

Самоэволюционирующая командная память в виде обычного Markdown в git: нативный плагин Cordis, регистрирующий 38 инструментов памяти с простыми именами и раздел сигналов промпта, переоцениваемый при каждой сборке, с RPE-подкреплением, затуханием и консолидацией во сне; использует общий репозиторий данных с хостами Claude Code (MCP) и OpenClaw; проверено на DSH 0.1.0-rc.6.

Повторно используемые шаблоны Agent Team для DeepSeek Harness. В Settings сохраняются именованные Teams: captain со своим prompt и списком разрешенных инструментов, а также участники с собственными маршрутами provider/model, reasoning effort, prompt и инструментами. Элемент composer применяет Team к текущей Session, устанавливает prompt captain и регистрирует инструменты spawn_team_member, get_team_preset и update_team_preset.

AI Company Framework: одно предложение превращается в мультиагентную компанию — 15 плоских Skills (boss/pipeline/role-template/11 ролей/generic customer-memory), 7 шаблонов workflow, среда выполнения AgentTeams + панель активности, боковая панель сотрудников с изоляцией по сессиям, мост бота Feishu (бот-boss и боты по сотрудникам, маршрутизация групп, автономные пуши, шлюз решений человека, гайд по внешним контактам), SQLite-память по клиенту с трёхуровневой памятью (межгрупповое слияние), переключатель режима /company; без RAG.

Преобразует PDF и документы в структурированный Markdown с помощью MinerU. Файлы загружаются в облако MinerU; офлайн-режима нет.

Превратите использование токенов DSH в gacha-игру: кормите монстра токенами, зарабатывайте монеты, вытягивайте из 14 AI waifus (Kimi/GLM/Gemini/Claude и другие), улучшайте артефакты и собирайте боевую команду в стиле Balatro с ежедневными бонусами за вход.

Автоматически и интеллектуально направляет каждую делегированную задачу к лучшей настроенной модели, используя алиасы, теги возможностей и подсказки по использованию, — рутинную работу делает быстрой и дешёвой, а сложную отправляет более сильным специалистам. Настройте команду моделей в Web UI или в guided setup, запускайте специалистов параллельно с надёжным объединением результатов и сразу видите выбранную модель в представлениях субагентов и прямо в дереве Tasks Better Sidebar.

Интеграция Wallpaper Engine для dsh web GUI: сканирует локальную библиотеку WE (Steam workshop 431960 + локальные проекты) и использует её обои как фон страницы — изображения/видео/web рендерятся нативно, сценические обои показываются как смягчённые статичные превью — с панелью дизайна обоев (непрозрачность, область, заливка, размытие, виньетка, fps, параллакс, карусель, привязка к теме) и агентскими инструментами wallpaper_scan/list/set/config.

Глубокие ссылки на сессии, полный экспорт сессии (markdown/JSON), одобренный обмен сообщениями между сессиями с сопряжением, а также инструменты реестра команды, ротации и восстановления для работы с несколькими сессиями.

Preset оркестрации мультиагентной работы для DeepSeek Harness. Chief orchestrator сам не реализует: распределяет запросы, поручает план PM expert и делегирует реализацию специалистам из объединенного expert roster (инструменты списка и вызова). Параллельные задачи координируются taskboard с DAG зависимостей, обмен идет через файловый message bus, перед выдачей требуется независимая проверка. Включает 11 основных экспертов. Дополнительные команды (Agency agents EN/ZH, classic collections) загружаются одним нажатием в Settings через два канала, GitHub/CDN, с проверкой sha256. Пакет npm dsh-expert-orchestrator; требуется DSH >= 0.1.7-alpha.2.

Настраивает число участников и задач Agent Team, размер сообщений и время ожидания завершения.

Три инструмента позволяют любому агенту, включая участника команды, просматривать, направлять и останавливать запущенных им субагентов.

Рендерит обои-сцены Wallpaper Engine в реальном времени в браузере (плеер three.js плюс симуляция частиц на CPU через Rust/WASM) и воспроизводит видео- и веб-обои с откатом к превью-изображению, без наличия рантайма Wallpaper Engine. Сканирует локальную библиотеку Steam workshop (431960) автоматически или по вручному пути и предлагает панель настроек для выбора обоев, каталогов библиотеки и движка, свечения, паузы и качества.

Интеграция Wallpaper Engine для dsh web GUI: сканирует локальную библиотеку WE (Steam workshop 431960 + локальные проекты) и использует её обои как фон страницы — изображения/видео/web рендерятся нативно, сценические обои показываются как смягчённые статичные превью — с панелью wallpaper-design (непрозрачность, область, размытие, виньетка, fps, параллакс, карусель, привязка к теме) и агентскими инструментами wallpaper_scan/list/set/config.

Агент глубокого совместного письма для DSH: обучение стилю письма для каждого пользователя по парам правок, поток clarify→outline→section-writing→red-team→reader-gallery, синтез «проект — отчёт» (лабораторный отчёт / описание продукта / обзор / README), 41 инструмент MCP и веб-интерфейс выбора-улучшения с предпросмотром файлов в приложении.

Добавляет вкладку "Work Roles" и пиксельный офисный overlay в DeepSeek Harness Web UI: 508 встроенных карточек ролей (The Agency 255 + agency-agents-zh 253) с поиском, переключателем EN/ZH и фильтром отделов; перетаскиваемые пиксельные персонажи Canvas 2D, которые стоят, печатают и ходят, с idle-чатом, подключаемым к AI. Установка одной npm-командой, без изменений исходного кода dsh.

Диспетчер главной модели: шесть пулов (economy/mechanical/main/hard/vision/review), ранжирование и pins reasoning-effort по маршруту. Watermarks контекста 50k/90k/130k: раннее делегирование; принудительно: fork backup-сессии → handover → сжатие → продолжение без потери текущей работы субагентов. /ctx-pause, /ctx-resume, /ctx-handover управляют циклом. Agent Teams (опц.): постоянные teammates, общая доска. /vision: изображения для текстовых моделей через vision-пул. Большие diff: тестировщик + независимый reviewer (поэтапная проверка). Settings UI/README/языковые настройки (беседа/code-comment/документ): 11 кодов (en,zh,zh-TW,ja,ko,de,es,fr,it,pt,ru); UI следует locale DSH, кроме override. 3 skill: MySQL/Redis только чтение, сообщения commit, docs требований/дизайна.

Ядро суждений DeepSeek Harness: цикл познания указывает источник каждого решения и завершает планирование; память hippocampus превращает опыт в знания (журнал, эпизодический архив, снижение низкой уверенности); архитектура закрепляет ответственность и единые критерии; команда A2A управляет памятью через dsh-linghun-assembler. Требуется DSH ^0.1.0-rc.7 (поддерживается rc.2).

Движок оркестрации жизненного цикла команд ИИ-агентов с изоляцией через Git worktree в рамках задачи, переходами поставки, управляемыми состояниями, и памятью вне контекста.

Набор расширений среды выполнения для DeepSeek Harness: межсессионный почтовый ящик с пробуждением холодного старта, команды агентов (капитан + участники + доска задач с зависимостями + team_wait), политика порождения подагентов с подтверждением эскалации, предустановка маршрутизации с учётом задач, рынок плагинов, менеджер навыков и инжектор среды выполнения.