Плагины

Контекст бизнес-сети знаний для DeepSeek Harness: привязывает сессию к сети знаний OpenBKN, запрашивает её объекты и метрики через управляемые инструменты MCP и открывает подтверждённое источниками происхождение (факты выполнения и бизнес-граф) для каждого ответа. Поставляется с OpenBKN Runtime; для представлений происхождения нужна корпоративная лицензия OpenBKN.

Recall, редактирование и повторная отправка, а также регенерация, плюс версионирование в ходе разговора: шкала времени для каждого отката, откат артефактов (сначала git, затем снимок), карта развилок исследованных путей, происхождение сессии и сторож в реальном времени, который делает снимок лога при первых признаках одновременной записи. Правки автоматически останавливают работающего агента (официальный cancel/whenIdle), чтобы откаты не повреждали устойчивый лог и не ломали /compact.

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.

Приватные сессии: автономный эфемерный подагент с собственным пресетом (без родительского контекста) и полным набором инструментов, перетаскиваемое плавающее окно, при закрытии полностью уничтожается без следов.

Минимальный телефонный пульт ДУ для DeepSeek Harness: телефонная страница несёт только отправляемую инструкцию и итоговый вывод ИИ, а вызовы инструментов, доступ к файлам, отправка подагентов и следы рассуждений остаются на компьютере; доступ через LAN, Tailscale или туннель Cloudflare с QR-кодом, ссылкой и паролем для каждого маршрута.

Плагин TraceScope для DeepSeek Harness — встроенный интерфейс React Slot UI + API same-origin

Плагин правой боковой панели DSH, который сравнивает два коммита git, строит контрольный список ручного тестирования по области влияния и поддерживает заметки об отказах, скриншоты, вложения задач и отправку дефектов в Yunxiao, GitHub, GitLab или вебхук.

Отслеживает трассировки выполнения агента и при срабатывании сигналов запускает проверку LLM в конце каждого успешного хода, кристаллизуя многократно используемые процессы в зарегистрированные навыки, которые прогрессивно улучшаются с последующими запусками.

Используйте AItelier как субагента из DeepSeek Harness: создание, редактирование, запуск, экспорт и импорт конвейеров SkillFlow. Только клиент — требуется запущенный бэкенд AItelier (Docker; см. README).

Инструменты Sentry только для чтения: список проектов, поиск проблем в масштабе организации или проекта, детали отдельной проблемы и последнее или конкретное событие с сокращённой трассировкой стека. Локальные переменные, заголовки и тела запросов, строки запросов, пакеты и теги, похожие на секреты, удаляются до того, как событие попадёт к модели, а слишком большие события усекаются за счёт контекста исходников, хлебных крошек и кадров вместо ошибки.

Плагин DeepSeek Harness (dsh), встраивающий цикл агента fin-trace — многошаговое (multi-hop) рассуждение об отношениях над графом финансовых знаний, предоставляемое как асинхронные инструменты (start/status/cancel).

Бэкенд трассировок OpenTelemetry для шва телеметрии DeepSeek Harness: сворачивает события сессий агента в деревья спанов OTLP.

Наблюдаемость Langfuse для DeepSeek Harness: экспортирует журналы сессий как трассировки OpenTelemetry (семантические соглашения GenAI) в эндпоинт OTLP Langfuse

Branch-aware code knowledge graph for DSH - callers, impact, trace and architecture over 158+ languages, freshness-gated, one dispatcher tool, zero MCP sessions.

Unified observability (trace/log/metric) for deepseek-harness plugins: hooks dsh session telemetry where available, maintains OTel signals where not, and exports via standard OTLP.

DeepSeek Harness plugin for organizing AI discussions into research topics, traceable knowledge cards, and reusable research materials on an interactive graph

Brings the codebase knowledge-base capability of langchain-ai/openwiki into DSH — one-click generate/read/update of the repository Wiki, Grounded Claims (source-traced knowledge cards) and a project knowledge base built from uploaded local files, reusing the model DSH already has configured, with no second API key.

Decision log for DeepSeek Harness: record key decisions (chosen option + why) into a versionable DECISIONS.md via decision_log / decision_list / decision_audit tools, and auto-inject the summary into future sessions so decisions stay traceable and are never re-litigated.

Наблюдаемость через Langfuse для DeepSeek Harness (DSH): деревья трассировок по каждому ходу, агрегированные по идентификатору сессии, с версионированием промптов и оценкой.

Профайлер среды выполнения с приоритетом метаданных для агентов DSH: трассы ходов и шагов, временные шкалы моделей и инструментов в реальном времени, использование провайдеров, повторы, ошибки и живые или исторические сессии.

Доверенный офисный набор для государственной/корпоративной работы от Beijing Caizhi Technology (深知可信智能): три навыка — доверенные консультации (вопросы по политике/нормативам с маркерами цитирования + HTML происхождения), доверенный поиск (поиск авторитетных политик/стандартов с прослеживаемым HTML + чистым Markdown) и написание официальных документов (черновик/переписывание/Word/поставка на бланке); все интерфейсы идут через MCP доверенной среды dknowc (Bearer-авторизация), результаты попадают в рабочее пространство сессии, настройка ключа сохраняется для будущих сессий; публикуется на npm как dknowc-dsh.

Агент глубоко совместного письма для DSH: изучение стиля письма пользователя по парам правок, поток «уточнение → план → написание разделов → red-team → читательская галерея», синтез проекта в отчёт (лабораторный отчёт / описание продукта / обзор / README), 41 инструмент MCP и web-UI «улучшить выделенное» с предпросмотром файлов внутри приложения.

Бэкенд телеметрии, экспортирующий ходы, шаги модели и вызовы инструментов в yiTrace.

Model-facing codebase-memory CLI tools (codebase_list_projects/index_repository/index_status/search_graph/query_graph/trace_path/get_code_snippet/get_graph_schema/get_architecture/search_code/detect_changes/manage_adr/ingest_traces/delete_project) that ru