Плагины

Ночное самоулучшение вашего агента DeepSeek Harness: офлайн-сбор прошлых сессий, повторное выполнение регулярных задач за счёт вашего API-бюджета и консолидация проверенных навыков за отложенным контрольным барьером. Добавляет в dsh движок SkillOpt-Sleep от microsoft/SkillOpt как нативные инструменты и встроенный навык — без обучения весов. Требуются Python 3.10+ и движок SkillOpt-Sleep (pip install skillopt).

Полноценная локальная доска задач, встроенная в веб-GUI DSH: представления Kanban / список / Gantt / workflow / dashboard, AI-чат для каждой задачи, вложения и метки, автоматическое взятие todo-задач через dsh-routines — данные хранятся в локальном SQLite (`dsh plugin add @ttmouse/dsh-taskboard`).

Google Antigravity CLI (agy) в качестве продуктового субагента DSH: делегируйте задачи агенту кодирования Gemini с вашим логином Antigravity (без API-ключа), с продолжением разговора, потоковой передачей прогресса в фоне, анализом изображений по пути и всплывающим окном входа.

GPT планирует DAG зависимостей, DeepSeek worker выполняет задачи с адаптивной параллельностью, а опциональный GPT reviewer аудирует инкрементальные Git diff и запускает раунды исправления.

Добавляет устойчивые контракты выполнения, рекурсивные графы работ, критические уточнения и шлюзы доказательств для длинных или недостаточно специфицированных задач Harness.

Порт TaskPlane для DSH: запускает волны, упорядоченные по зависимостям, в параллельных ветках git-worktree, с пакетами задач, межмодельной проверкой и восстановлением после сбоев.

Более быстрый, эффективный и точный пресет агента-программиста. На 100 сложных задачах SWE-bench Pro, отобранных по многомерным критериям сложности, среднее затраченное время снизилось на 36%, среднее число входных токенов на задачу — на 17%, а точность выросла на 5 процентных пунктов.

Планирование проекта в виде интеллект-карты с защитой от блокирующих отклонений: планы, модули и задачи как DAG зависимостей с топологическим порядком выполнения, маркер позиции агента, шлюз подтверждения человеком при каждом изменении доски, перекрёстные проверки через git и завершение задач только при наличии доказательств.

Мультиагентные команды во главе с капитаном, которые разбивают цель на задачи и распределяют их по цепочке выполнения между участниками, работающими в собственных подсессиях, каждый со своей моделью.

Записи памяти в SQLite, календарь с напоминаниями о сроках и cron-задачи агента по расписанию, с 13 инструментами модели и двуязычным интерфейсом zh/en.

Канвас-таскборд, портированный из CodexFF: иерархические задачи родитель/потомок с границами, выравниваемые по сетке перетаскиваемые панели на вкладке вида беседы, а также агентные инструменты `board_*` / `task_*` и навык синхронизации.

Панель запланированных задач для управления crontab агента DSH и системными crontab, с вводом на естественном языке и журналами выполнения.

Запланированные задачи DeepSeek Harness Agent с обязательными сквозными тестами, историей запусков и двунаправленной доставкой через девять мессенджер-каналов.

Оркестрация рабочих процессов в стиле супервизора над сессиями верхнего уровня: пакетная отправка с подтверждением, командные потоки задач, управление выполняемыми задачами, сбор ожидающих простоя и обнаружение маршрутов моделей в реальном времени по 11 инструментам task_* и команде /tasks.

Плагин ограничения скорости для DeepSeek Harness, предотвращающий ошибки API 429 при длительных задачах, с ретроспективами задач.

Набор пресетов агента для управления желаниями и задачами: создание желаний или задач из беседы, отметки в благоприятные дни, микро-действия, а также хранилище памяти и графики прогресса в веб-интерфейсе.

Разговорный голосовой фронтенд-агент для dsh: говорите естественно через ByteDance Duplex, делегируйте запросы фоновым задачам и слышите их асинхронные результаты, сообщаемые голосом.

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.

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.

Нативный A2A (Agent-to-Agent) сервер для dsh: предоставляет этот dsh как вызываемого агента через HTTP с задачами JSON-RPC.

Предоставляет рабочее пространство DSH как HTTP API: просмотр, поиск и чтение файлов, а также выполнение задач агента на естественном языке с ответами, содержащими цитаты.

team-task для DeepSeek Harness: долгосрочные многоагентные задачи — ведущий планирует проверенный DAG, долговечные участники выполняют, журнал событий является единственной истиной, а резидентный реконсилятор переживает падения и перезапуски.

Автоматически выключает Windows после завершения задач DeepSeek Harness — плавающая кнопка arm и отменяемый баннер обратного отсчёта (shutdown /a), без runtime-зависимостей.

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.