Плагины

Оптимизатор промптов с агентной структурой для DeepSeek Harness: переписывает черновики из композера в role/task/context/constraint/format с режимами normal, slim и expand, модальное окно подтверждения с оценкой, continue-optimize и движками local, hybrid, DSH или cloud-API.

Мультимодельный оркестратор: главный мозг декомпозирует сложные задачи и распределяет подзадачи между субагентами GLM / Kimi / Qwen по сильным сторонам каждой модели, с учётом токенов по моделям.

Добавляет 20 локалей (традиционный китайский HK/TW, японский, корейский, французский, немецкий, испанский, португальский, итальянский, русский, украинский, польский, нидерландский, турецкий, арабский, хинди, индонезийский, вьетнамский, тайский, шведский) в веб-интерфейс DeepSeek Harness, с тщательно отполированными переводами, откатами во время выполнения и автоматическим переводом текстов маркета и сторонних разработчиков.

RAG с двойным графом знаний для заметок Markdown с half-life затуханием памяти: графы предпосылок и сходства (обход P/S-Agent), разбиение на абзацы, гибридный поиск n-gram/embedding и явный цикл обратной связи по весам — нативный плагин Cordis, устанавливается через npm как @eqman00003/knowlp-rag.

Два gate для исходящего текста ИИ. Guard при отправке блокирует глагол-пустышку+абстрактное существительное, пустые прилагательные, клише, шаблонное начало, boilerplate git commit/PR/review и комментарии-пересказ кода. Проверяет чат/комментарии/почту/commit/PR/review/issues/docs/код; ответ OK или строка правки. Catch memes до размышления читает локальную wiki из 6792 записей (без догадок/поиска сленга) и добавляет «how to answer this». Только точный title/slug/alias, без fuzzy; обычный чат не срабатывает. node:sqlite локально, 0 deps, 1,6 мс. Settings: guard, strict, переключатели prompt/wiki, поиск каждый ход, поведенческий тон reserved/measured/follow the room/unrestrained, отдельный AI-completion (по умолчанию off, модель сессии), тестовое поле, 3 порога. Gates не вызывают модель.

Имитация ядра человеческого мозга для чата: глобальное рабочее пространство, оценка эмоций, двухсистемная память с ночной консолидацией и экспериментальный сенсорный интерфейс. Для моста QQ нужен локальный клиент snowluma; по умолчанию мост выключен.

Панель 3D-карты нейронной памяти для хранилища meow-memory в DeepSeek Harness. Есть пункт в боковой панели и встраивание в десктоп, классификация и поиск по 8 областям. Требуются плагин meow-memory (читает .dsh-meow/memory.db) и Node 22.5+ (node:sqlite).

Набор Superpowers skills для DeepSeek Harness (dsh): полноценная инженерная методология через собственный файловый skill provider DSH и постоянно активный bootstrap.

Долговременная local-first memory для DeepSeek Harness: текстовые пакеты, recall по запросу, цитирование raw-событий, несколько brains и границы workspace.

Оповещения о бедствиях в реальном времени для DeepSeek Harness: землетрясения в Японии (P2PQuake) и телеграммы JMA EEW, цунами и погодные, глобальные землетрясения (EMSC/USGS) и цунами NOAA, землетрясения в материковом Китае (CENC через Wolfx) плюс предупреждения о ливнях и геологических опасностях с nmc.cn, а также предупреждения NWS (США/Канада) и ECCC о наводнениях, осадках и нагонных волнах — сопоставленные с вашими наблюдаемыми регионами и порогами.

Английское издание Закона Вэйвэня (Закона KISS): первое и единственное доменно-независимое промежуточное ПО белого ящика для причинно-следственного арбитража действий ИИ-агентов. В отличие от предметного инструментария причинного вывода (статистика/экономика/ML) или шлюзов агентов, отсекающих по доказательствам, оно арбитрирует *каждый* вызов инструмента по детерминированной структурной причинной цепочке (R->S->D->H->M) до выполнения — в любой предметной области, без обучения и настройки под домен. Блокирует разрушительные операции и работу с файлами учётных данных, эскалирует повторные нарушения границ, отсекает сбойные звенья до подтверждённого исправления и выдаёт оценки риска по непроверяемому выполнению; работает полностью локально без затрат на API.

Память в стиле Codex — черновик на сессию для DeepSeek Harness: одна сессия — один черновик (rollout_summaries), сдержанная и пассивная (запись только по явному запросу пользователя), многоуровневое раскрытие (сводка + реестр), идемпотентный водяной знак интеграции. / Плагин памяти «один черновик на сессию».

Хук памяти L-clone: DSH автоматически выполняет capture во внешний мозг в конце каждого раунда (turn/end); кнопка «Панель мозга» в боковой панели Web GUI одним нажатием открывает рабочее место памяти.

Логика сжатия контекста по принципу человеческого мозга, резко снижающая занятость контекста и расход токенов в долгих задачах.

CLI-страница чата в стиле Matrix для веб-интерфейса DSH: мысли агента стекают по экрану зелёным кодовым дождём, а ответы обычным образом выводятся в терминале.

Откройте текущее рабочее пространство в локальном редакторе (VS Code, Cursor, JetBrains, Vim, ...) из заголовка сессии.

Кибер-кит-питомец для DeepSeek Harness: плавающий, кормимый, настраиваемый по цвету кит поверх shell.overlay, сообщающий об использовании токенов, квоте, взаимодействиях и количестве сессий — один бандл dsh-plugin, несущий мозг чата хоста и поверхность браузера.

Открывает возможности агента DeepSeek Harness как MCP-сервер, чтобы внешний MCP-клиент (например, Hermes) мог управлять Harness для выполнения задач по написанию кода. Hermes = мозг, Harness = руки.

Immersive weather theme for DeepSeek Harness: physical rain with splashes and ripples, snow in two crystal habits, a hearth, lightning with distance-coded thunder, a night mode, and a compact control panel.

A second brain for DeepSeek Harness where Markdown is the database and git is the sync, with zero runtime dependencies. Core memory is injected into every system prompt, one file per note with weighted search; cards produced in the sidebar web chat land in an inbox first and are approved one by one as cloud notes or local-only notes (private/ is permanently gitignored and never pushed); web-chat progress is saved to progress.md with the last 20 drafts archived. A four-step flow lives behind one header icon: open web chat, extract cards, review them, back up to the cloud. The extraction prompt is editable in the panel and applies immediately.

Context handoff sentinel for DeepSeek Harness: three behavioral recall tests (constraints / changed files / next step) run after every compaction or on /guard check, cross-checked against the session log, returning a green/yellow/red verdict plus an optional handoff document.

Lingshu (灵枢) — вдохновлённая мозгом система долговременной памяти, персоны и развития для ИИ-агентов программирования. Только стандартная библиотека Python, без зависимостей, локальная работа по умолчанию; требуется Python 3.9+. Есть слоистая память гиппокамп/кора, кривые забывания, консолидация снов, нечёткое ассоциативное извлечение, система эмоций, защита персоны от дрейфа, база знаний, самостоятельно созданные навыки и локальная веб-панель. Поставляется как встроенный навык DSH. Отдельно устанавливаемый плагин cordis для внедрения при запуске автоматически добавляет сессии только если (Lingshu находится в ~/.dsh/skills/lingshu или настроен brainPy) и доступен Python 3. Необязательная проверка обновлений обращается к GitHub/Gitee.

Подключение аккаунта WHOOP за четыре шага (создайте собственное приложение разработчика WHOOP и вставьте Client ID/Secret). Автосинхронизация при посещении панели и графики восстановления, нагрузки, сна и тренировок в DeepSeek Harness.

Открывает ссылки на файлы из ответа чата DeepSeek Harness в IDE (семейство VS Code или JetBrains; по умолчанию Visual Studio Code), на указанной строке, в окне проекта и поверх остальных. Обновляется через GitHub.