Плагины

Аппаратный sandbox DSH: собирайте 3D-сцены ESP32/BME280/PIR/LED с проверкой протокола и напряжения проводки; запускайте реальный код Python против симуляции I2C/GPIO с инъекцией ошибок. Сетевые симуляторы устройств отправляют HTTP-данные в настоящий backend (end-to-end проверено на действующей системе бронирования мест). Реальные устройства наблюдаются только для чтения с отображением состояния в сцене; новые платы добавляются data-driven pin definitions. Включены 16 agent-инструментов `hw_*` и `SKILL.md`.

Подсистема памяти DeepSeek Harness: онтологии event/fact/rule и цели `goal.js`. Bridge trigger words записывают belief; при чтении активация цели оценивается как `0.25 domain + 0.35 bridge + 0.40 sim`, чтобы извлекать долгосрочные связи goal/value. Есть journal ledger, episodic archive, затухание памяти с низкой уверенностью и замкнутый цикл `memory_append/read/consolidate` + `linghun_goal_update/get/state`. Независима от исходной ветки dsh-linghun. LoCoMo-Plus: 16/16.

Долговременная память в пределах DSH workspace. При открытии сессии читает однострочный индекс каждой записи, а тело загружает по запросу через инструмент `memory`, помещая примерно втрое больше записей в тот же лимит символов. После хода локально ищет по последнему сообщению пользователя и без затрат модели добавляет совпадения в следующий briefing. Необязательный auto-capture преобразует часть беседы в структурированные записи; draft mode ждёт одобрения. Portrait layer обновляет представление workspace/global по journal/records, с режимом draft/direct. Settings → Memory: archive/list/timeline, проверка дублей/устаревших записей/битых ссылок, цепочка supersede с rollback и read-only импорт памяти WorkBuddy/Qoder.

Сокращает входные токены сессии тремя способами с отдельными переключателями в панели под composer: lossless-сжатие результатов инструментов с учётом структуры в `tools/post-execute`; усечение head/tail каждого инструмента с обязательным путём восстановления через общий spill store; видимость каталога инструментов для агента в `agent/created`; документ памяти workspace сверяется с каждым новым сообщением и внедряется через `agent.inject` без перечитывания transcript. Замер: на 41,76% меньше prompt-токенов на 149 записанных запросах; в комплекте script для измерения любого profile.

Сохраняет по сессиям изображения, вставленные или прикреплённые в composer: локальная копия в браузере возвращается через официальный draft-канал при возвращении к беседе или повторном mount composer. Удаляется при отправке сообщения или удалении изображения.

Улучшение prompt в composer DeepSeek Harness: кнопка рядом с выбором модели переписывает черновик одним дополнительным вызовом LLM и заменяет текст на месте, сохраняя undo composer. `/prompt-enhance` возвращает результат отдельной строкой, не меняя черновик. В profile patch вызов можно закрепить за отдельными быстрым provider и model. Сохраняет исходный замысел, язык и информацию, оставляет код, команды и пути дословно; ничего не выдумывает и не дополняет заглушками.

Подключает бота Feishu/Lark к DeepSeek Harness по постоянному WebSocket: входящие сообщения обрабатываются в сессии агента и возвращаются в чат потоком. Команды вроде `/attach` управляют активной сессией; инструменты feishu_* позволяют модели отправлять сообщения.

Выполняет один детерминированный проход маршрутизации skills для каждой инструкции пользователя, чтобы каталог проверялся до ответа модели. На хосте оценивает актуальный каталог по ключевым словам инструкции и метаданным, без вызовов LLM или эмбеддингов. Добавляет в step одно сообщение с меткой producer: по умолчанию ранжированный список, при превышении порога — текст лучшего SKILL.md, либо указание вызвать названный router skill ровно один раз. При нерелевантных инструкциях плагин не вмешивается.

Настройка агента поездок по материковому Китаю с ответами на китайском: наличие билетов 12306, цены Fliggy/Tuniu на рейсы и отели, маршруты Amap, закрытия и погода. Создает офлайн HTML-путеводитель с перемещаемыми картами, тремя ценовыми уровнями отелей и подробным бюджетом. Включает 9 навыков, диагностику отсутствующих API-ключей и патч для 12306 MCP. Только планирует и ищет, не бронирует и не платит.

Файловая почта между сессиями DeepSeek Harness: каждое письмо запечатывается с помощью HMAC и хеша тела, получатели определяются через интерфейс списка. Работа прежде всего офлайн — недоставленное письмо ждёт в почтовом ящике, а не теряется.

ИИ-компаньон с обучаемыми биоритмами, настоящим сном в офлайн-режиме и собственной памятью; сообщает о самостоятельно описанном affect, рассчитанном той же judge-логикой, что и версия pi.

Оптимизатор prompt для composer: кнопка в строке инструментов переписывает черновик через уже настроенный канал модели и выводит поток в плавающей панели над composer, не меняя раскладку. Черновик меняется только после Accept; во время генерации подтверждение отклоняется, чтобы не записать незавершённый ответ. При ссылках @ или вложениях сначала спрашивает, так как полная замена превратила бы их в обычный текст. Глобальных сочетаний клавиш нет; API key не попадает в браузер, вызов выполняет host.

Ledger проекта, спроектированный ИИ. Active ledger — текущее состояние; turn journal — append-only; решения/цели/уроки — по одной карточке-файлу с многомерным индексом. Принципы меняет только пользователь. Один режим сжатия делит на сохранить/внедрить дословно, убрать в _stash/ или отбросить. В container workspace можно закрепить subproject; lock сохраняется в home плагина после перезапуска и не оставляет метку в проекте. L4 5-уровневого журнала хранит слова пользователя дословно, не внедряется и доступен по запросу. Перед сжатием на диск записывается capsule с цитатами, сырыми ошибками, изменёнными файлами и источниками; она переживает перезапуск. Handoff продолжает чат. Локально, без runtime-зависимостей. 21 инструмент, 12 подкоманд, 39 настроек; приоритет панели/manifest настраивается.

Browser provider для DeepSeek Harness: выполняет веб-задачу по шагам в реальном браузере, используя индексированную таблицу действий вместо HTML или снимков. На шаг — одно решение Jev вместо полного хода модели; медиана benchmark репозитория 1,1 с против 2,8–3,6 с на ход chat-model. В беседу возвращается только вывод, контекст не растёт вместе со страницей. Цели берутся с только что прочитанной страницы; изменившуюся страницу перечитывает. Использует браузер Session и не трогает ваш обычный Chrome, если не включить attach mode.

Понимание, генерация и редактирование изображений для DeepSeek Harness: чтение через Qwen/OpenAI/Anthropic/Gemini, создание и правка через Qwen-Image. Переработка liustack/modlens (MIT). Сначала удалите @liustack/modlens: оба регистрируют одинаковые vision-провайдеры и перехватчики изображений, совместная установка ломает чтение изображений.

Добавляет OAuth-вход для подписок и вход по Plan API-ключам провайдеров через адаптеры Pi. Учетные данные хранятся в хранилище, принадлежащем DSH.

Сохраняет по сессиям неотправленные вложения composer: вставленные изображения и файлы переживают переключение страниц/бесед и перезапуск приложения. Байты копируются в IndexedDB и восстанавливаются через официальный канал createDrafts/addAttachments; после отправки сообщения или удаления вложения очищаются.

Поиск в интернете с источниками для DeepSeek Harness через шлюзы, совместимые с OpenRouter: `web_search` использует тот же endpoint и ключ, что и модели чата, возвращает цитируемые источники и настраивается в Plugins.

Каталог плагинов DeepSeek Harness: просмотр официальных плагинов и сообщества, проверка совместимости до установки и передача в официальный процесс установки.

Платформа автоматизированного тестирования под управлением ИИ-агента для DeepSeek Harness (dsh): в длительных многоэтапных сессиях агент пишет и запускает Markdown-тесты, сообщает об ошибках, исправляет код и перепроверяет исправление. Есть последовательная очередь по проектам, доска разработки и встроенный нагрузочный тест.

Показывает заполненность контекста по диапазонам, порог сжатия для каждой сессии, рассчитанный по окну модели, стоимость шага по тарифам чтения и записи кэша, попадания в кэш, баланс DeepSeek с пиковым и непиковым тарифом и передачу управления одним нажатием. Не вызывает модели и не расходует токены.

Обеспечивает корректное RTL-отображение смешанного арабского и английского текста, арабский интерфейсный пакет из 3 307 строк, зарегистрированный через службу локалей DSH, и три шрифта thmanyah: Sans для интерфейса, Serif Text для чтения и Serif Display для заголовков. Они идут после шрифта, выбранного в приложении.

Инспектор Skills только для чтения в DeepSeek Harness. Отделяет реальные загрузки (только наблюдаемые свидетельства) от обнаруживаемых Skills и объявление от выполнения. Статусы declared/observed/unavailable: без свидетельств — «не наблюдалось», не «не выполнено/запущено»; результат не приписывается Skill. Проверка и оценка разделены; повторные случаи сравниваются без баллов. Проверяет should-trigger/should-not-trigger в новой реальной сессии и различает вызов модели и явный запрос (/name не естественный триггер). skill_review (read-only) выдаёт пакет и указывает пропуски. Локальный расчёт по определениям/журналам. Китайская версия использует модель host только по запросу, сохраняет fences/пути/frontmatter локально. Клон не меняет источник и не запускает скрипты.

Генерация изображений с галереей в боковой панели и тремя инструментами (paint_image, paint_images, edit_painting). Провайдеры: ModelScope, Google Gemini, OpenAI, SiliconFlow, Volcengine Seedream, Alibaba DashScope, xAI, Zhipu и любой совместимый с OpenAI endpoint; у каждого свои настройки прокси.