Плагины

ClearAI: эпистемический цикл, нативный для DSH.

Независимая от харнесса инфраструктура надёжности для агентов ИИ-программирования: обратимые разрушительные действия, редактирование перед выдачей, доказательства восстановления и общий Decision Protocol с опциональными нативными адаптерами.

Семантический поиск, управление ресурсами, автоматическое восстановление (раздельные пространства пользователя и агента) и память сессии для DeepSeek Harness: memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob по URI viking://, управление ресурсами memadd/memremove, статус наблюдателя memqueue, захват сессии memcommit и создание плейбуков навыков memlearn.

Панель анатомии для органов Agent-Body: предоставляет живую панель показателей жизнедеятельности по адресу /anatomy внутри самого харнесса — органы, сердцебиение, журнал исцеления, счётчики самообучения и реальный поток пульса — считываемые напрямую из файлов среды выполнения, а не вводимые заново. Только хост, без клиентского бандла и без этапа сборки.

Движок контекста Zero-residence: большие полезные нагрузки инструментов вытесняются из активного контекста в доступное для запросов хранилище, и остаются только детерминированные указатели, поэтому число токенов запроса на каждый ход перестаёт расти вместе с транскриптом. Любое замаскированное содержимое восстанавливается дословно из журнала сессии по запросу — по идентификатору вызова инструмента или seq сессии.

Ядро органов Agent-Body: плагины как единое тело. Каждая команда становится нервным импульсом, который детерминированно активирует нужный орган и называет используемую способность; пульс с переменным интервалом (быстрее при тревоге, медленнее в покое) разносит директивы оператора, проприоцепцию и предупреждения гомеостаза по системе; рефлексы срабатывают без вызова модели; сбои идут через детерминированную атрибуцию (инструмент/аргументы/права/тайм-аут/сеть), предписание и цикл перепроверки, а ошибки аргументов никогда не повторяются сами. Отсутствующий орган компенсирует орган с наибольшим пересечением способностей, а схемы инструментов фильтруются по текущему намерению (измеренное сокращение 84,7 %, воспроизводимо в репозитории). Это ядерный пакет плагинов в репозитории agent-body.

Орган памяти Agent-Body: после 2 минут тишины он переходит в лёгкий сон, а через 5 минут — в глубокий, где детерминированные правила перегоняют реальный опыт в карточки памяти (подводные камни, плейбуки, горячие точки, нерешённые проблемы, факты). Входящие команды находят связанные карточки по ключевым словам и внедряют их в контекст; давно неиспользуемые карточки затухают по периоду полураспада и архивируются, а не удаляются. Также он убирает шум общесистемных предупреждений гомеостаза: повторы внутри окна считаются вместо повторной печати, а предупреждение, которое повторяется и не устраняется, сходится к известному смещению устойчивого состояния и замолкает. Консолидация и вспоминание не делают вызовов модели.

Просматривайте все сообщения, отправленные в текущей сессии: полный список истории с сортировкой от новых к старым, текстовый фильтр, копирование одним кликом и переход к сообщению (автоматически подгружает более раннюю историю, если цель ещё не загружена).

Резидентный на хосте cron-движок с веб-доской задач и инструментом timer_agent: запускает реальные сессии агента по расписанию, продолжая закреплённую сессию для контекста или начиная новые в выбранном рабочем пространстве проекта.

Управление жизненным циклом целей для dsh с интерактивной канбан-доской: цели, критерии, попытки и обзоры живут в рабочем пространстве, управляются инструментами graph_*, а доска с двумя дорожками отображается в представлении диалога.

Порт DietrichGebert/ponytail v4.9.0: всегда включённый режим ленивого сеньора с лестницей из 7 ступеней (от YAGNI до минимального кода), 6 skills для review, audit, debt, gain и help, без пустых инструментов.

Устанавливайте наборы из любого git-репозитория маркетплейса Claude Code, Codex, Cursor, Kimi или agent-plugins.org — навыки, MCP-серверы, хуки и слэш-команды внедряются в сессии DSH во время выполнения, со страницей маркета в веб-интерфейсе.

Пакет прокси-аутентификации по паролю с отказом в доступе по умолчанию (fail-closed) для веб-профиля DeepSeek Harness

Набор веб-приложения iKanban с управлением с клавиатуры для DeepSeek Harness

Отслеживает релизы DSH и плагинов, повторно тестирует точные опубликованные артефакты в одноразовых раннерах, публикует машиночитаемые доказательства совместимости и согласовывает управляемые проблемы после исправлений.

Подключает DeepSeek Harness к приложениям и сервисам, управляемым OOMOL, с постепенным обнаружением и выполнением Connector Action, а также встроенной панелью для управления подключениями Provider.

Независимый магазин плагинов сообщества для DeepSeek Harness: находите, устанавливайте и публикуйте проверенные плагины, инструменты и расширения.

Слой координации плагинов: плагины объявляют свои возможности, команды маршрутизируются к плагину-владельцу без вызова модели, схемы инструментов загружаются по требованию, экономя токены промпта, история запусков консолидируется в долговременную память в простое, а сбои классифицируются до любого повтора.

Навык исследовательского рабочего процесса AI-for-Science для DeepSeek Harness, для исследователей и аспирантов, использующих агентский ИИ: многоугольный обзор литературы с файлами по углам, дизайн экспериментов со списком оговорок, чтение рисунков и статей; каждое задание возвращает файлы плюс бриф кросс-проверки для второй модели. Ноль зависимостей, MIT.

Контентно-ориентированный редуктор результатов инструментов: 13 редукторов сокращают избыточный вывод по смыслу на этапе tools/post-execute (неудачные тесты сохраняются, контекст diff удаляется, JSON и CSV семплируются, проблемы lint группируются по правилу, кадры стека зависимостей сворачиваются, переполненные каталоги подсчитываются), а полные оригиналы выгружаются на диск с локатором.

Многосистемный веб-поиск для агентов-программистов — единое ядро SearchBoost (объединённый поиск, fetch, X) с адаптерами MCP (Cursor, Codex, Claude Code, Grok Build, Antigravity), расширением pi и бандлом DeepSeek Harness

Перетаскивание в стиле Codex: перетащите любой файл в веб-интерфейс DSH, он попадает в ~/.dsh-dropbox, а путь вставляется в поле ввода как единый синий чип.

Командный мультиагентный режим по ролям для DeepSeek Harness. /team собирает до 12 субагентов (продукт, архитектор, исследования, UI, backend, frontend, БД, безопасность, ревьюер, QA, DevOps, docs) и ведёт пайплайн из 9 фаз с гейтами (уточнение, исследование, проектирование, ревью спеки, утверждение плана, реализация, ревью, тест, сдача) поверх общих артефактов (SPEC, PLAN, TASKS, STATE, REVIEW, TEST). Гейты качества обеспечивает код, а не промпты: незавершённую задачу нельзя отметить выполненной, находки разрешает ревьюер или QA, а пробелы покрытия или переработка видны в реальном времени в оверлее и /team status. В комплекте оверлей (фазы, состав с моделями, DAG задач, артефакты, кнопки решений), постоянный режим команды и учёт токенов и времени. Ноль зависимостей в рантайме, без сборки.

Модульный пакет навыков для исследований/инженерии ИИ, устанавливается через dsh plugin add — регистрирует 27 навыков (аудит безопасности, чтение/написание статей, рисование графиков, рабочий процесс разработки, анализ хранилищ) в ctx.skills.