Плагины

Командный мультиагентный режим по ролям для DeepSeek Harness. /team собирает до 12 субагентов (продукт, архитектор, исследования, UI, backend, frontend, БД, безопасность, ревьюер, QA, DevOps, docs) и ведёт пайплайн из 9 фаз с гейтами (уточнение, исследование, проектирование, ревью спеки, утверждение плана, реализация, ревью, тест, сдача) поверх общих артефактов (SPEC, PLAN, TASKS, STATE, REVIEW, TEST). Гейты качества обеспечивает код, а не промпты: незавершённую задачу нельзя отметить выполненной, находки разрешает ревьюер или QA, а пробелы покрытия или переработка видны в реальном времени в оверлее и /team status. В комплекте оверлей (фазы, состав с моделями, DAG задач, артефакты, кнопки решений), постоянный режим команды и учёт токенов и времени. Ноль зависимостей в рантайме, без сборки.

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.

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.

Обзор ожидающих изменений для DeepSeek Harness: каждое изменение edit, write и str_replace_editor автоматически собирается в список файлов, где можно сохранить или откатить один блок изменений, блоки в выделении или весь файл, с поддержкой отмены/повтора. Импортирует изменения системы контроля версий рабочего пространства, показывает diff в одну колонку или бок о бок и предлагает Markdown-предпросмотр, в котором изменения также можно сохранить или откатить, поиск по файлу, переходы по блокам и копируемые ссылки на строки; данные diff хранятся постоянно, поэтому обзор продолжается после перезапуска.

Анализ использования по моделям, провайдерам, пространствам и периодам — с произвольными датами по всей истории — с видимостью cache-hit и разбивкой по моделям и провайдерам. Включает почасовые/дневные тренды, 53-недельную тепловую карту в стиле GitHub, серии, кольца квот токенов по моделям и пространствам (токены, стоимость, %), комбинируемые фильтры, эффективность кэша, баланс DeepSeek, псевдонимы пространств, экспорт CSV и долговечный журнал, сохраняющий использование после удаления сессии или пространства (строка Deleted) и перестраиваемый инкрементально. Реестр пространств обновляется через зонд DSH domain/changed; учитываются только зарегистрированные пространства. Отдельный учёт: вход, кэш, рассуждения. Китайский: местное время; английский: UTC; API только loopback.

Анализ видео Bilibili: метаданные, транскрипт (резервное ASR через Bijian/sherpa-onnx/whisper.cpp), комментарии, данмаку и чёткие ключевые кадры с опциональными локальными описаниями через vision.

Дашборд токенов, стоимости и баланса под composer: живой индикатор плюс SVG-графики без зависимостей для использования по каждому ходу, оценочной стоимости и баланса аккаунта DeepSeek.

Улучшает визуализацию данных в DeepSeek Harness, автоматически выбирая типы графиков на основе ввода пользователя и создавая изображения для трендов, сравнений, пропорций, связей и потоков.

Корпоративная платформа AI-ресурсов в виде набора из 22 плагинов cordis: IAM организаций/аккаунтов/ролей, OIDC-провайдер и App SSO, управление MCP-серверами с самой платформой, доступной как MCP-сервер, хранилище активов NAS, хаб навыков, реестры агентов и приложений, управление SaaS-коннекторами, канал данных корпоративного портала, панель рабочего места агентов отделов, мосты групп DingTalk для отправки сообщений и согласований, удалённое подключение dsh в один клик с проксированием инструментов, учёт использования, биллинг кошелька, шлюз моделей, аудит с оповещениями, самообновление и проверенный маркетплейс сторонних плагинов — более 70 операционных инструментов становятся вызываемыми агентом dsh.

MCP-сервер финансовых данных A-share Китая для harness: 11 инструментов fin_data__* (котировки/K-линии/финансы/календарь/спецданные/объявления/EDB/сверка/фонды/индексы) поверх бесплатного официального REST THS (основной) + AKShare (резервный) + Wind (эксклюзивные домены), с наблюдаемой деградацией, сжатием бюджета контекста (измерено -72,2% на стороне результата) и оффлайн-озером рыночных данных за 10 лет; BYOK.

Инструменты баз данных для агентов: list/query/exec/schema/stats/health для SQLite/MySQL/PostgreSQL, с защитой только для чтения на уровне лексера, ограничениями строк, выводом запросов в CSV/JSON и путём записи с подтверждением.

Котировки американских акций, история цен, финансовая отчётность, консенсус-прогнозы аналитиков и новости через yahoo-finance2.

Предоставляет сервисы MCP публичных данных Cue для DeepSeek Harness: 15 доменов streamable-http (~104 инструмента) для регулятивных, макроэкономических, раскрытия, статутных, владений, сущностных, академических данных, IPO, ESOP, выкупа, сносок и факт-индекса в виде нативных инструментов mcp__cue_<domain>__*.

Коннектор MySQL для DeepSeek Harness: настраивайте несколько подключений на странице настроек с allowlist таблиц и правом записи для каждого подключения, переключайте активное подключение из composer и предоставляйте инструменты mysql_query / mysql_tables / mysql_execute каждому пресету агента.

Библиотека интеллекта для UI/UX-дизайна с офлайн-first для DeepSeek Harness: инструменты design_recommend, design_review и design_search со встроенной базой из 84 стилей дизайна, 192 цветовых палитр, 74 сочетаний шрифтов, 99 UX-руководств, 25 типов диаграмм и 22 технологических стеков, с приоритетом китайского языка и без зависимостей во время выполнения.

Живой маяк безопасности для DSH, отслеживающий активность инструментов. Нажмите, чтобы просмотреть статистику вызовов, цепочки происхождения рисков и заблокированные действия, с ограничениями задач только для чтения и обнаружением изменений метаданных инструментов.

Разговорные операции Grafana: проверяйте актуальные данные дашборда по именованным источникам, затем вносите безопасные, проверяемые изменения в дашборд с подтверждением и проверкой версий.

Бандл DeepSeek Harness регистрирует навык, превращающий длинный формат (академические статьи, отраслевой анализ, бизнес-комментарии) в конвейер из 9 ролей: параллельные скауты T1 литература / T2 данные / T3 кейсы, запускаемые координатором T4 аналитик, T5 писатель, T6 критический компаньон, T7 аудитор, T8 финализатор, T9 рецензент. На 6 фазах с треугольной проверкой доказательств, M-гейтом из 23 проверок, аудитом G0-G14 включая китайский шлюз ИИ-следа, оценкой peer-review с подбором журналов и 4 человеческими контрольными точками. Установка через `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch плюс запись lib/index.js регистрирующая навык); карточки ролей T1-T9, шаблоны и 11 скриптов проверки без зависимостей, README на пяти языках.

Более 100 мультиплатформенных навыков работы с соцсетями плюс 40 нативных инструментов MCP, охватывающих API данных, ИИ-поиск и ИИ-генерацию — всё устанавливается одной командой.

Экспортирует события DSH (только метаданные) — ходы, модели, инструменты, подтверждения, повторы и ошибки — в Tuning Engines для контролируемых трасс, оценки политик, анализа затрат и обзора Work Session, с очередью повторов на диске.

Описательная статистика, процентили, частотные распределения и корреляция.

Плагин DeepSeek Harness, который блокирует рискованные установки npm с помощью метаданных и глубокого сканирования цепочки поставок.

Math Agent Framework для DeepSeek Harness: движок символьного вывода (CES / квадратичные формы / ODE / PDE), проверка SymPy, формальные доказательства, верифицированные компилятором Lean 4, и многоагентная состязательная верификация в стиле QED, предоставляемые как нативные DSH-инструменты через TS-оболочку, связывающую движок Python. Требуется клонировать репозиторий math-agent-framework и выполнить `pip install -r requirements.txt`, при этом MATH_AGENT_HOME должен указывать на корень репозитория. Каждый результат содержит информацию о происхождении (версии движка, seed, допуски) и помечается как недоверенные данные.

Навык проверки утверждений, сверяющий проектные документы и планы с фактами кодовой базы, с эскалацией поведенческих утверждений до исполняемой проверки логическими примитивами для машин состояний и моделей данных, с регрессией до/после, доменными ограничениями и поиском рисков параллелизма.