Плагины

Vendor-based usage dashboard: per-provider token/cache/output KPI, a 53-week heatmap, trend chart with hourly "today" view, model drilldown, cost estimation, CSV export, and health cards (TTFT, generation speed, peak context, error rate).

Adds a "用量" section to the DSH Settings page that shows your MiniMax Token Plan usage (5h and weekly windows with reset countdowns), per-model breakdown, and video bonus credits; fetches `/v1/token_plan/remains` via a trusted plugin that holds the API key, auto-hides when no key is configured. MIT.

Official-style composer model trigger with a floating reasoning-effort slider popup.

Folds each DSH Web turn's thinking, tool calls and context into bordered process boxes cut at every piece of model text; a collapsed box shows its latest two items, the stacked lines above its border open that one box, the border itself folds it back, and user dialogue, interactive questions and model text stay outside.

Инструмент структурированного запуска тестов (test_run): автоопределение Vitest/Jest/pytest/node:test, запуск тестов, разбор сводок сбоев для модели.

Закрепляйте ответы ассистента через панель действий веб-интерфейса и возвращайте их в следующий ход модели (`/pin` `/recall`, с опциональным пробуждением).

Захватывает каждый payload API вышестоящей модели в JSON (отладка и наблюдаемость).

Двухуровневый маршрутизатор моделей для DeepSeek Harness — маршрутизация через LLM-судью, цепочки резервных моделей, отказоустойчивость с экспоненциальной задержкой и оркестрация на уровне задач (адаптация pi-shift-router для DSH)

Математический плагин manim для deepseek harness

Плагин DeepSeek Harness: переключатель режима размышления (enable_thinking) для каждого запроса для моделей семейства Qwen3 на совместимых с OpenAI эндпоинтах

Провайдер веб-поиска на основе SearXNG для интерфейса веб-возможностей DeepSeek Harness (ctx.web) — самостоятельно размещённый метапоиск, без API-ключа, без хода модели на каждый поиск

Плагин повторяющихся/запланированных задач (轮询任务/定时任务) для DeepSeek Harness: задачи опроса на cron в виде реальных сессий, создание на естественном языке, инструменты модели (polling_create/list/edit/delete/trigger) и веб-интерфейс. Готов к использованию сразу после `dsh plugin add`.

Монитор использования DeepSeek для DeepSeek Harness: запрос баланса аккаунта и сводка использования токенов в виде инструментов, вызываемых моделью.

Плагин DeepSeek Harness: инструмент reload_plugin, доступный модели, перезапускает одну запись Cordis Loader (по id записи, имени модуля или MCP serverName), не затрагивая соседние записи — перезапускает процессы серверов mcp-client

Набор плагинов DeepSeek Harness: инструменты qwen_vision (понимание изображений через Qwen-VL) и qwen_generate (text-to-image через Qwen-Image) для текстовых моделей

Просмотр и управление актуальной цепочкой инструкций и навыками проекта текущей сессии dsh с созданием и редактированием на месте — что видите, то и получает модель

Профилировщик контекста запросов для DeepSeek Harness — покажет, что изменилось между запросами к модели и как при этом изменилось повторное использование кэша.

DeepSee: зрение для DeepSeek Harness, маршрутизация между несколькими моделями и визуальная самопроверка через Gemini перед выдачей результата

Подключаемое зрение для текстовых моделей DeepSeek Harness (dsh): инструмент `vision` со встроенными дешёвыми/бесплатными пресетами VLM, пакетным анализом нескольких изображений, приёмом изображений через вставку и веб-страницей настроек с горячей перезагрузкой.

Голосовой ввод через Web Speech API браузера: без сервера, без ключей, без загрузки моделей (Edge=Azure, Chrome=Google speech).

Переиспользуемые профили промптов в Markdown для DeepSeek Harness с выбором модели для каждого хода, подстановкой аргументов и восстановлением состояния.

Бэкенд телеметрии, экспортирующий ходы, шаги модели и вызовы инструментов в yiTrace.

Память между сессиями для модели: полнотекстовый поиск по всем прошлым сессиям (SQLite FTS5 через ctx.sessionQuery) и возврат наиболее релевантных фрагментов в текущий контекст.

Speaks your agent's reports in a voice you choose, compressing long reports before speaking. Character voices need no training - a 3-10 second reference clip clones one, and community-trained models work too - and no 6.4 GB GPT-SoVITS install: the plugin installs its own runtime and voice. An existing GPT-SoVITS can be used instead, and it is the same voice model.