Плагины

Счётчик использования, стоимости и баланса в реальном времени для DeepSeek Harness: баланс официального API, точность стоимости в пределах ¥0.02, журнал затрат по ходу/сессии/модели, скорость токенов в реальном времени с цветовой градацией и закреплённое всплывающее окно в один клик.

Трёхуровневый агентский memory harness: всегда включённый CLAUDE.md L1, индекс L2, детальный каркас L3 с шаблонами, шлюз, блокирующий запись в защищённые файлы без одноразового токена одобрения, безоценочное логирование событий, еженедельная дистилляция и skill цикла выполнения TDD.

Телеметрия времени выполнения для DSH без вмешательства: каждая сессия автоматически записывает задачу, уровень модели, инструменты, сбои, длительность и статус в удобочитаемый журнал со статистическим разделом (чистый наблюдатель — без инструментов, без вызовов LLM, без внедрения).

Переключатель моделей для DSH: направьте его на любой совместимый с OpenAI эндпоинт, с подобранными бесплатными/дешёвыми пресетами провайдера DeepSeek и автоматическим резервным вариантом, если бесплатный уровень ограничивает частоту запросов.

Шестислойная локальная память для dsh: записывает ходы, проводит их через буфер L2 и формирует сводки DL3 с помощью промежуточной модели; на каждом ходу добавляет стабильный блок памяти и заменяет историю чата заполнителями. В комплекте пять инструментов памяти и страница настроек.

Бесплатные модели OpenCode Zen для DeepSeek Harness: анонимный доступ без API key, OpenAI-совместимый shim на loopback и реальные gate-инструменты bash/read.

Автодополнение model channel в DeepSeek Harness: после добавления provider channel не нужно вручную задавать для каждой модели contextWindow, maxTokens, мультимодальный ввод [text, image] и уровни reasoning effort {low, high, max}. Автозаполнение при сохранении, страница Settings UI и резервные копии с временной меткой.

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.

Заменяет список reasoning-effort перетаскиваемым слайдером с фиксацией. 13 canvas-эффектов в пяти семействах (thrust, fluid, fantasy, tech, texture) открываются на трёх уровнях по мере роста усилия. Режим Custom сочетает 10 форм частиц и 8 траекторий; 9 акцентов и hex picker перекрашивают эффекты. Необязательные звуки клавиш: два голосовых клипа, синтезированный утиный писк, механический щелчок и локальный аудиофайл.

Нативный элемент управления уровнем рассуждений для композера: полоса уровней от синего к фиолетовому со звёздным полем и пробегающим блеском. Он владеет местом модели и управляет официальным сервисом каталогов моделей, поэтому лестница уровней берётся из собственного объявления модели о рассуждениях, и другие плагины не нужны.

Набор провайдеров поиска SearXNG и многоуровневого получения данных Scrapling для ctx.web в DeepSeek Harness, с защитой SSRF и преобразованием в Markdown.

Очистка системного диска Windows (C:) для DSH: проверка по правилам, пять уровней безопасности, staging-зона с журналом отката, повышение прав UAC и перенос на другой диск. Доступно как инструмент модели и панель Web GUI.

Набор для создания изображений и видео в DeepSeek Harness. Изображения: удаление фона по уровням качества, локальная ретушь inpainting, композиция заголовков/логотипов, пакетный экспорт в размеры платформ и отчёты QA. Видео: AI-вырезание объекта и замена фона (RVM ONNX или chroma key), анимированные титры с эффектами fade/slide/typewriter/karaoke, 53 стилизованных перехода, световые и цветовые пресеты с LUT, инвентаризация, точная нарезка, вшивание субтитров, сведение музыки и экспорт по требованиям платформ. Встроенный bootstrap script устанавливает локальный Python runtime.

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.

Менеджер уровней усилия рассуждений для пользовательских API-моделей плюс межсессионная память предпочтений: встроенные переключатели low/medium/high/max в Настройки → Модели, с атомарной записью настроек.

A consent-gated personal profile store: people are indexed by name, entries by person and key, and no profile record is read before the current session is authorised. Sensitive entries come back masked unless the user authorises that tier separately; credential-like values are refused at write time. Ages and next birthdays are computed at read time, so asOf restores the answer for a past date, and facts that rot (height, weight, address) carry freshness warnings. Five profile_* tools plus a settings page to browse, edit, delete and revoke grants.

Long-term memory for dsh with defense-in-depth hardening. Two tiers (project `.dsh-memory/` and user `$DSH_HOME/memory/`), each a plain hand-editable JSON file with bounded entries and tags. Writes are atomic (unique temp file + rename, previous revision kept in a bounded history/) and serialized across processes by a per-tier lock with stale reclaim; a disk-revision check refuses lost updates instead of silently overwriting another writer. Memory text is wrapped in explicit untrusted-data boundaries (forged wrappers stripped on write) to blunt prompt injection from remembered content, load-time validation rejects out-of-bounds stores, and symlink escapes out of the tier directory are refused with MEMORY_STORE_ESCAPE. No content-heuristic filtering and no confirmation step, so headless auto-consolidation stays intact. Install: dsh plugin --profile web add github:RocoFish/deepseek-memory.

Улучшение промптов в 4 уровня для веб-интерфейса dsh: base / standard / professional / system. Уровень system всегда создаёт Markdown-промпт в структуре LangGPT; рабочая среда iterate переписывает редактируемую base с учётом необязательного требования.

Сжатие контекста в стиле кифу для длинных сеансов DSH: на каждом шаге новые ходы сворачиваются в DAG (узел = позиция, ребро = попытка исправления). На fixture из 2000 рёбер уровня L5 добавляется только активный список примерно на 415 tokens, а также память о сбоях и обнаружение повторяющихся позиций.

Запускает облачные ComfyUI workflow RunningHub как фоновый пул задач: отправляет пакет, распределяет в пределах лимита параллельности, опрашивает каждую задачу, скачивает все результаты на диск и будит сессию после опустошения пула. Общий журнал хранит пакеты, затраты, уровни инстансов, время отправки/завершения и пути сохранения каждого файла; справа есть живая панель.

Плавающая панель кураторской подборки Bilibili для DSH: изучает интересы по вероятностному графику и ослабляет их по периоду полураспада. Выбирает видео в бюджете токенов, рассчитанном из дневного денежного лимита, и уведомляет только при превышении порога соответствия. Комментарии по умолчанию выключены; после включения доступны черновик с подтверждением или автоматический режим с самопроверкой в пределах дневной квоты. Комментарии о политике, правительстве и передовых науках запрещены; перед публикацией из текста удаляются идентификаторы аккаунта. Вход через ваши cookies Bilibili; рекомендуется отдельный аккаунт для публикаций.

Подключает собственный шлюз Magpie с отдельным маршрутом провайдера для каждого upstream-владельца. В стандартном списке моделей появляются группы Magpie (Claude), Magpie (Codex) и другие; есть автоматическое переключение между несколькими строками, карточки использования только для чтения, effort по умолчанию для каждой модели, быстрый переключатель приоритетного уровня в сессии и необязательный Cloudflare Access.

Нативный Mixture-of-Agents во время генерации: на каждом ходу модели-референсы параллельно готовят черновики на одном контексте сессии, а агрегатор выполняет ответ с полным набором инструментов. Есть рецепты конфигурации как модели, представления F mirror/R trimmed, обязательный шлюз субагентов с двойной индексацией сессии, производное зрение для каждого рецепта (визуальные референсы передают чтение изображений текстовому агрегатору), ступенчатый темп с отдельными списками steering/patrol и фиксированным повторным использованием между beat, фильтр вырожденных ответов референсов и сокрытие провайдера в уведомлениях об ошибке.

Добавляет в поле ввода DSH уровни рассуждения (normal/strict/max). В эксклюзивном режиме loop три уровня запускают 3/5/8 раундов самопроверки; к любому режиму можно добавить встречную проверку. Модель получает уровень через инструменты clarify_tier и forge_level.