Плагины

Инструменты для карт и маршрутов: построение маршрутов для автомобиля, общественного транспорта, пешком и на велосипеде, геокодирование и поиск POI по бесплатным данным OSM/OSRM по умолчанию, с необязательным ключом Amap (高德) для лучшего покрытия в Китае.

Плагин мультимодельной маршрутизации для DeepSeek Harness: доверьте профессиональные задачи профессиональным агентам — настраивайте специализированных агентов (зрение/перевод/голос/субагент и т.д.) и привязывайте их к независимым моделям; вход в мультимодальные аккаунты в один клик, маршрутизация по состоянию пула аккаунтов и статистика использования в реальном времени.

Объединяет текстовые, зрительные и генеративные API изображений в одну Mix-модель с автоматической маршрутизацией: текстовые запросы идут в чат-модель, изображения пользователя и скриншоты агента — в зрительную модель, продолжения используют то же изображение сессии, а агенты могут генерировать или редактировать изображения с историей вызовов в рамках сессии.

Нативный vision-мост провайдера LLM: изображения, вставленные в чат, описываются vision-моделью (Qwen3-VL через pi-ai/llama.cpp), а текстовое описание передаётся текстовой модели DeepSeek для ответа — приём изображений, маршрутизация и сжатие идут через нативные механизмы harness, с LRU-кэшем описаний и повтором при 503.

Неофициальный FreeCodeGo для DeepSeek Harness: управляемый шлюз бесплатных моделей и каталоги провайдеров, генерация изображений и видео за одним переключателем настроек, маршрутизация движков DeepSeek/Codex/Claude, независимый рецензент-советник, ревью кода, графы кода, память проекта и инструментальная цепочка инженерной команды.

Адаптер DeepSeek Harness для Context Mode: внутрипроцессные инструменты ctx_* для выполнения кода в песочнице и база знаний FTS5, плюс рекомендации по маршрутизации контекстного окна.

Привязывает каждый запрос к нативному уровню максимальных усилий и добавляет панель глубины рассуждений по модели/режиму со слайдером способностей 0–20, изолированные профили Velocity/Apex и офлайн-наборы инструментов рассуждения. Распространяется обфусцированной сборкой; коммерческое использование разрешено, реверс-инжиниринг запрещён.

Автоматизация рабочего стола Windows для DeepSeek Harness: цикл observe/act с приоритетом доступности и 30 стандартными инструментами (цели-элементы/координаты, маршрутизация стратегии auto/a11y/event), семантика безопасности с заменёнными наблюдениями и запретом повторного воспроизведения, постоянный переключатель остановки, защита от устаревания RuntimeId/rect-drift, карточки чата и плавающая панель (живые операции, стена кадров, настройки автоопределения окружения), мозаичное описание зрения для моделей с низким разрешением, журнал аудита JSONL и список разрешённых pid. Требуется Windows 10+ и Python 3.9+ с uiautomation и pillow (устанавливаются со страницы настроек).

Преобразует документы Office и PDF (включая отсканированные) в структурно форматированный Markdown через конвейер OCR с маршрутизацией с приоритетом CPU (RapidOCR/SLANet/FormulaNet).

Telegram-мост для DeepSeek Harness: двунаправленные сессии, управление ходом диалога, маршрутизация по домашнему каналу и голосовые заметки TTS, отправляемые как аудиосообщения Telegram.

Плагин DeepSeek Harness: вход в провайдеры, каталог моделей и маршрутизация выбора через доступный только на loopback канал /model-hub

Управление архивированными сессиями, уведомления о остановке задач, проверка обновлений, маршрутизация моделей (правила по ключевым словам + model_route с allowlist), многозадачные запланированные триггеры (heartbeat и задачи по фиксированному времени) и навигация по прокрутке сообщений в стиле DeepSeek для веб-GUI dsh.

Единая маршрутизация моделей для DeepSeek Harness: один логический ModelID поверх нескольких провайдеров с failover по первому token и cooldown, ранжированием кандидатов с учётом их состояния, тремя уровнями (tier1/tier2/tier3), автоматически выбираемыми по назначению, усилием рассуждения для каждого кандидата и панелью управления на странице настроек.

Автоматическая маршрутизация Flash/Pro для вызовов субагентов DeepSeek Harness: лёгкие задачи выполняются на недорогой модели (например, V4 Flash), тяжёлые остаются на мощной модели — с переопределением для каждого вызова и режимами сессии /delegate.

Матрица-рой субагентов, которая маршрутизирует разнородные задачи к наиболее подходящей модели через gateway в стиле OpenRouter плюс cfgpu.com/llm/square, отправляет каждую задачу через in-process subagents или прямые вызовы LLM и отслеживает потребление токенов по моделям с feedback-driven рейтингом.

Адаптивная маршрутизация моделей: классификация сложности каждого запроса с автоматическим выбором провайдера.

Graph runtime capabilities for the DeepSeek Harness: register LangGraph compiled graphs as DSH tools, plus a graph-driven routing agent.

Task-to-skill pairing meta-skill with a laziness ladder for minimal loading, a user-editable routing table, and a quarantine, SkillSpector scan, human-approval install flow.

Session-affinity routing for LLM gateways: injects the session ID into every request sent to NewApi-style gateways so the gateway can pin requests per session and raise prompt-cache hits; takes over the official pi-ai routing on install and restores it on uninstall.

FreeDSH — free-first multi-model routing, safe core updates and pt-BR/Windows support for DeepSeek Harness. Installable as a DSH bundle (dsh plugin add). Unofficial project.

Live token cost for every chat in the DSH Web UI: the chat, its subagents and the whole session tree, priced from a bundled models.dev snapshot of seven providers and 139 priced models, with cache read and write rates wherever the provider publishes them and DeepSeek from its own peak and off-peak table. Every finished answer carries its own price in the transcript, and a chat that is not currently open is priced from the log instead of disappearing. Spend is costed per interval from an append-only JSONL ledger in the project folder, so logged work keeps the tariff it was billed at. On top of it: budget-aware work plans packed against a money limit, routing scenarios that show which models are worth connecting, a generated plan document in English, Chinese or Russian, and a warning when spend belongs to no plan unit.

Tiered persistent memory (user/env/project) with per-tier char budgets and semantic query routing; full layers refuse writes instead of silently evicting.

Automatic model-tier routing for DeepSeek Harness: one user instruction enters, one tier decision comes out — complex intent is planned on the strong tier and implemented on the cheap tier, simple intent stays cheap throughout, with a deterministic guard and a TTL escalation fallback.

dsh plugin: SYSTEM proxy (env) + LLM traffic-splitting proxy via a process-global undici routing dispatcher