Плагины

Память проекта для dsh с нативной интеграцией с task-system: session todos и чтения файлов автоматически сворачиваются в кросс-сессионные записи задач (связи task↔file), так что рабочие процессы можно переключать и возобновлять без повторного контекстуального прогрева. Память на чтении (без предварительного скана): извлекает code symbols, суммирует docs и связывает docs↔symbols; опциональное семантическое усиление TS (включается автоматически при наличии TS). Experience notes автоматически дедуплицируются. Каждый recall содержит отслеживаемую цитату. Pure JS, одна зависимость, работает сразу, тихо, без накладных расходов.

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.

Автономный второй мозг для DeepSeek Harness — автоматически захватывает устойчивые диалоговые знания в локальное хранилище Markdown (пользовательская дедупликация, поиск CJK, совместимость с git), с графической базой знаний и интерактивным графом знаний (фильтр легенды, цветовая кодировка по временному измерению, выделение рамкой, слияние, удаление, экспорт/импорт PNG).

Навык мемов-барражей, полученный из 22 771 реального сообщения в стриме 6657: подшучивание в стиле wanjiqi, кросс-мемы CS и DOTA, подколки игроков и комментарии трансляции.

Пресет экспертного режима DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): координатор + 17 субагентов-экспертов с автоделегированием. Функции: taskboard (автомат pending/ready/running/done/failed, DAG зависимостей, атомарный захват, повтор, восстановление), контроль качества (конвейер 5 этапов: требования, реализация, проверка, рецензия, интеграция; 2 доработки), Five-Anchor (рецензия/сходимость/анти-дрейф/сотрудничество/ресурсы), Near-distance (шаблон идентичность/задача/вывод), прогрессивное раскрытие (~28% экономии токенов), персистентность, P2P-шина, перекрёстная рецензия, пул опыта, быстрый путь, авто-повтор. 17 экспертов: данные, копирайтинг, юрист, PM, frontend, UI/UX, архитектор, соцсети, growth, квант. финансы, backend, DevOps, БД, QA, безопасность.

Локальная RAG-база знаний по литературе для DSH: гибридный поиск BM25 + векторный по индексу SQLite, переранжирование кросс-энкодером, ответы со ссылками и происхождением на уровне раздела и страницы, обновление только метаданных и фоновая загрузка с опросом прогресса.

Превращает локальные документы в формате markdown и текстовые документы в запрашиваемую базу знаний с гибридным семантическим и ключевым поиском, проверкой цитат и внедрением источников.

Мост ShiGuang Memory Engine (SGME): общая долговременная память для нескольких агентов через HTTP — дистилляция L0/L1/L1.5/L2, внедрение по сценарию, единый поиск и проактивные сигналы заботы (memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack), устанавливается как `dsh-sgme`.

Подробная статистика использования моделей и анализ затрат: статистика использования по сессиям и запросы использования для GLM, MiniMax, OpenCode Go, DeepSeek и других.

Интеграционный слой DSH для механизма памяти Minta: компонует официальную строку dsh-mcp-client, регистрирует skill minta-memory-governance плюс предварительный прогрев памяти при старте сессии и поставляет пресет агента Minta; требует отдельно развёрнутый механизм Minta (Python/Docker) для предоставления 19 инструментов MCP — без него непригоден.

UI harmonizer для DeepSeek Harness: нормализует незавершённый или внутренне противоречивый официальный UI, устраняет конфликты стилей между установленными плагинами и унифицирует визуальный язык через официальные дизайн-токены — с настраиваемыми в реальном времени шириной чата, размером шрифта markdown, масштабом рабочего пространства, набором шрифтов UI и округлой карточкой центральной колонки из Настройки → Общие; клиентский dsh-бандл, нулевая стоимость модели, без хостовой части, удаляется без следов.

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.

Локальный граф знаний кода для агентов программирования: 10 инструментов MCP для многослойного сжатия контекста, планирования DAG, инкрементальной индексации AST, межсессионного цикла навыков, диагностики и импорта/экспорта артефактов графа.

Навык проверки кода на основе шаблонов: пятиэтапный процесс ревью, градация серьёзности (критическая/средняя/незначительная), четырёхмерная оценка (качество, безопасность, производительность, поддерживаемость), двойной вывод отчётов в текстовом и HTML-формате и справочная база знаний по запросу.

Предоставляет локальные и удалённые базы знаний с поиском в области проекта и сессии, контролируемой обратной записью и встроенной веб-консолью управления.

Покомпонентная оплата кэша в всплывающем окне счётчика контекста: текущие итоги шага, раунда и сессии с токенами и суммами попаданий / промахов / вывода, автоматические пекинские тарифы для рабочего времени пик / вне пика, ставки по моделям и оплата сторонних ретрансляторов.

Отображает fences кода Mermaid как SVG-диаграммы с поддержкой streaming, переключением между диаграммой и кодом, fullscreen zoom and pan, экспортом SVG и встроенным runtime same-origin.

Сворачивает завершённые ходы к их итоговым выводам, отделяет размышления от текста разделителем и позволяет переходить между ходами через закрепляемую слева или справа панель с линиями или точками, опциональным кольцом и сводками при наведении; может скрывать TurnNavigator у правого края хоста, загружать более раннюю историю и открывать заранее заполненное диагностическое issue.

Обнаруживает установленные плагины DSH с тегами, определением пересечений и совместимости, включением/выключением в один клик, диагностикой сбоев и проверкой обновлений.

Движок для написания веб-новелл для DeepSeek Harness: параллельное черновое написание, составление плана и мозговой штурм с отдельным ключом DeepSeek, управление лором и предвестиями сюжета, семантический векторный поиск, библиотека корпуса, журнал использования, механическая корректура и локальный план сериализации.

Инструмент оболочки Git Bash для Windows: выполняет команды через bash, поставляемый с Git for Windows, с тайм-аутом, песочницей, усечением вывода и фоновыми заданиями, заменяя медленный инструмент pwsh и инструмент bash только для WSL.

Слой доработки Web UI для DeepSeek Harness: приводит в порядок незавершённый или противоречивый официальный интерфейс, устраняет конфликты стилей между установленными плагинами и объединяет визуальный язык через официальные дизайн-токены; ширина чата, размер шрифта markdown, масштаб рабочего пространства и шрифт интерфейса настраиваются в реальном времени.

Набор стилей css-in-js (styled / Token / Styling) для форкнутого UI разговоров: использует официальные токены дизайна --dsw-*, поэтому этап предварительной компиляции CSS Modules не требуется.

Режим работы red team: отправьте название целевой организации, и сессия планировщика запускает команду из пяти ролей (разведка, триаж активов, поиск уязвимостей, эксплуатация, внутренний пивот) с максимум тремя параллельными агентами, после проверки skill и ресурсов и с предварительным запросом недостающих ключей или VPS; находки попадают в локальную базу фактов SQLite с метками времени и отображаются в постоянной консоли справа (карта активов с лентой, список агентов, состояние сессий/туннелей, пятиэтапная цепочка атаки, цели скоринга, отчёт с обоснованием каждого балла —действия, точные команды, происхождение учётных данных, команды туннеля— и база знаний POC/EXP по категориям); включает 13 нативных skill, 53 инструмента redteam_* и самообновление одной командой.