Плагины

Поддерживает доступность локального сервера модели TinyTitan из харнесса: обновляет маршрут llm-pi-ai на основе установленных моделей и подключает бэкенд компакции, работающий без рассуждений.

Заменяет веб-запуск dsh, позволяя привязку к 0.0.0.0, защищённую входом по имени пользователя/паролю: подписанные сессионные куки, защита маршрутов /api, вкладка аутентификации в панели настроек и CLI сброса, ротирующий ключ подписи для аннулирования всех сессий.

Провайдер моделей Tencent CodeBuddy для DeepSeek Harness, выполняющий вход через OAuth в браузере вместо API-ключа: выводит каталог моделей CodeBuddy с возможностями контекста, вывода, вызова инструментов, reasoning и изображений каждой модели, хранит несколько аккаунтов с автоматическим переключением на следующий рабочий, показывает в композере остаток квоты с панелью использования token и кредитов и выполняет по каждому аккаунту автоматизируемые задания роста CodeBuddy с журналом выполнения. Установка из npm командой `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-codebuddy`.

Вход с аккаунтом ChatGPT в DeepSeek Harness через OAuth-поток в браузере Codex без API-ключа и без выбора workspace: подписывает логин на провайдер Codex от pi-ai, позволяет задать глобальные Codex-модель и reasoning effort по умолчанию для новых сессий, обновляет список моделей из собственного catalog-endpoint вошедшего аккаунта и показывает в композере окна использования за пять часов и за неделю.

Тема Bloom Morandi: десять вариантов (mist, cinnabar, petal, ripple, sage, stone, lapis, amber, aurora, lavender) на основе OKLCH, благодаря чему светлый и тёмный режимы остаются перцептивно сбалансированными, переключаются из верхней панели; все 20 пар переднего плана и фона соответствуют WCAG AA или выше.

Проверка качества данных для DeepSeek Harness — профилирование, очистка и верификация в конвейерах со структурированными отчётами.

База знаний по разработке плагинов DSH в качестве навыка агента по требованию: официальные ограничения, рабочие процессы задач, справочник API и подводные камни сообщества, устанавливается вместе с пакетом, чтобы агент мог искать информацию при создании плагина.

Удалённый DeepSeek Harness с полным серверным доступом к API (`settings.*` / `credentials.*` / `host.listDirectory`). Обратный прокси с защитой по токену, сессии для каждого устройства, QR-код приглашения по телефону, самопроверка ограждения (fence), опциональное подтверждение / CIDR / тайм-аут простоя / локальный TLS, WebSocket/SSE.

Квантовый R&D-набор инструментов для DeepSeek Harness — 59 инструментов в шести доменах: рыночные данные, индикаторы, оценка факторов, walk-forward ML validation, риск (VaR/CVaR/просадка/Beta с Kupiec POF), опционы, облигации, FICC и моделирование фондов, с end-to-end конвейером исследований PDAT→PET.

lowtide: конвейер пакетных задач в непиковое время с участием человека-арбитра для dsh (с учётом пиковых/внепиковых цен)

Настройка уровней усилия рассуждения и значений по умолчанию субагента для пользовательских моделей DSH.

MCP Connector для DeepSeek Harness: менеджер MCP с единой панелью для подключения серверов, настройки авторизации, поиска инструментов по всем подключениям и диагностики сбоев. Просматривайте постоянно обновляемый каталог из более чем ста коннекторов; фильтруйте по подключению/серверу/статусу, изучайте читаемые параметры и время последнего успешного кэша, заново находите инструменты. Поддерживаются OAuth 2.0 PKCE, ключи API, stdio/HTTP и импорт JSON mcpServers. Поддерживается Qichacha/QCC.

AI-workflow для найма, для HR и хедхантеров: уточнение стандартов вакансии, поиск и первичный отбор кандидатов по двум каналам (Boss Zhipin и Liepin), обзор рынка талантов, оценка резюме, назначение собеседований, реестр кандидатов и ежедневные отчёты. Можно установить как плагин Claude Code или как плагин DeepSeek Harness (dsh) — последний включает готовую к использованию панель «Recruiting Browser». Также работает с любым AI-ассистентом для программирования, читающим AGENTS.md.

«Чтение» изображений для текстовых моделей: уменьшение масштаба + снижение глубины цвета + отпечатки структуры/цвета преобразуются в текстовые сетки, возвращаемые в диалог, что позволяет модели самостоятельно масштабировать, сэмплировать и распознавать текст (OCR), как мультимодальная модель; полностью локально, без зависимости от внешних моделей, поставляется с навыком методологии чтения изображений и опциональным PaddleOCR.

Портирует все 38 тем opencode (33 TUI + 4 desktop 2.0 + system) в DeepSeek Harness: конвейер на основе данных (JSON → color resolve → DSH override), сохранение настроек отдельно для каждого браузера, выбор моноширинного/пропорционального шрифта, пять шрифтов кода и системный fallback, сохраняющий только типографику.

Автоматически приостанавливает и возобновляет задачи в заданные пользователем временные окна, чтобы избежать затрат на API в часы пик; включает отображение баланса аккаунта и столбчатую диаграмму расходов с 10-минутной детализацией.

Веб-доступ для агентов DSH: получение JS-рендеренных или защищённых страниц в виде чистого markdown, агрегированный поиск по 14 поисковым системам и интерактивные сессии с сохранением состояния (клик, ввод, прокрутка, eval, скриншот) через размещённый или самостоятельно размещённый браузерный движок на Rust. Каждая сессия возвращает URL живого просмотра, чтобы человек мог наблюдать за работой агента и перехватить управление мышью.

QA-конвейер в виде 10 навыков агента: анализ требований, тестовая стратегия, написание и ревью кейсов, E2E (Playwright) и автоматизация API, исследовательское тестирование, область регрессии и анализ багов на основе общей базы знаний с правилами формата, моделью рисков и валидаторами схем.

Инструменты read / edit / batch_edit / undo_last_edit на основе хешей: каждая строка получает уникальный 3-символьный хеш содержимого, правки нацелены на хеши вместо номеров строк, а проверка предоставленного состояния отклоняет устаревшие диапазоны со свежими якорями.

Мост Feishu/Lark для локальных агентов кодинга — одна группа, один диалог, один закреплённый рантайм. Объединяет dsh, CLI-агентов (traex/codex), окно IDE или произвольного агента за единым шлюзом.

Настраивает contextWindow для моделей, зарегистрированных в dsh, чтобы длинные сессии больше не ошибочно считались переполнением контекста.

Локальная память проектов без встроенных зависимостей среды выполнения и внешних сервисов: JSON как единственный источник истины плюс генерируемый PROJECT_MEMORY.md, ограниченная по токенам и замороженная по сессии Hot Memory для стабильности кэша префиксов промптов, кешированный кросс-проектный BM25-отзыв, доверенное происхождение сессий/ходов, объяснимое управление дубликатами/конфликтами перед записью, редактируемый жизненный цикл важности/закрепления/тегов/замены/архивации, настраиваемая дистилляция по завершении хода верхнего уровня и двуязычный веб-GUI для поиска, просмотра, диагностики и настроек в реальном времени.

OpenCues для DeepSeek Harness — альтернативы словам от LLM и автозаполнение по символу «_» в композере dsh.

Устанавливает четыре многоагентных пресета для математических исследований в DSH: v2 (пайплайн на основе вероятностей с дебатами нескольких проверяющих), v3 (база знаний в стиле статьи на Markdown с агентом-планировщиком и переиспользуемой библиотекой методов), v4 (постоянные самоорганизующиеся резиденты, которые переписываются и встречаются) и v5 (исследовательский институт с академиком, который разбирает и распределяет работу, голосующими исследователями, временными работниками, групповым чатом и таск-бордом compare-and-set); все четыре поддерживают возобновление с чекпоинта, вмешательство человека и необязательный переключатель формальной верификации Lean (off/encourage/require), прошедшее доказательство которого превращает голосование в проверку точности Lean-утверждений.