Плагины

Порт ponytail: всегда активная персона кодинга ленивого senior-разработчика с уровнями интенсивности, сохранением уровня по умолчанию и навыками review, audit, debt, gain и help для DeepSeek Harness.

Навык Smart Charts: превращает файлы данных CSV/TSV/TXT/XLSX/XLS/JSON в автономный интерактивный HTML на ECharts — 32 типа диаграмм, включая офлайн-карты, 3 темы, без CDN. Профиль данных --profile (тип столбца, кардинальность, пропуски, примеры, статистика, гранулярность сущностей, сигналы инсайтов) позволяет агенту самому прочитать данные и выбрать диаграмму; каждая диаграмма содержит лист фактов (plot_stats + data_preview), числа из которого — единственные цитируемые значения. Код преобразования от LLM выполняется в ограниченной песочнице (чёрный список + белый список AST + безопасные встроенные функции); --doctor проверяет окружение Python. Полностью офлайн, ECharts в комплекте.

Порт из плагина ARS Claude Code (44k+ звёзд на GitHub): академические исследовательские скиллы для DeepSeek Harness — команда агентов глубокого исследования, конвейер написания статей, мульти-перспективная панель рецензирования и сквозной оркестратор, плюс шестнадцать команд /ars-*.

«Королевство» управления агентами для DeepSeek Harness: территории, привязки ролей (bind/unbind/session с идентификацией модели/агента) и цикл задач план→назначение→выполнение→проверка, где заявления Worker никогда не завершаются автоматически (Claim ≠ Fact), с локальной консолью управления GUI.

Полный набор продвигаемых навыков Matt Pocock (25 SKILL.md: grilling, writing-for-agents, wait-what, TDD, code review, wayfinder, роутер ask-matt), портированный в DSH.

Боковая панель с проводником файлов, терминалом и обзором Git для быстрого предпросмотра файлов.

Редактирование в стиле VSCode для DeepSeek Harness: центральный файловый редактор на базе Monaco (вкладки, быстрое открытие Ctrl+P, строка состояния) и интерактивный просмотр diff результатов правок/записей агента с Keep/Undo для каждого изменения, откатом и архивированием, сохраняемый между перезапусками.

Импортирует настройки Claude Code в DeepSeek Harness из нативного экрана настроек или CLI, с предпросмотрами пробного запуска для навыков, команд, агентов, хуков, правил разрешений и конфигурации MCP. Codex и OpenCode остаются поддерживаемыми в качестве вторичных источников, с применением без коллизий и проверками после переноса.

Проводник файлов проекта в колонке подробностей (множественный выбор, перетаскивание, загрузка, скачивание, переименование, корзина, открытие системным приложением) со вкладкой предпросмотра только для чтения для Markdown/HTML/JSON/CSV/notebook/PDF и подсветкой кода, живым индикатором пропускной способности модели и многострочной строкой GoalBar.

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.

Плагин проверки изменений сессии для DeepSeek Harness: отслеживает вызовы инструментов записи/редактирования по сессиям и отображает построчные различия с настраиваемыми цветами, с изоляцией сессий, агрегацией субагентов и живыми обновлениями через SSE.

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.

Студия изображений и видео на базе ИИ в виде плавающей панели DSH, чтобы творчество шло рядом с беседой, а не вместо неё: текст-в-изображение, изображение-в-изображение и композиция из нескольких изображений в 1K–4K при восьми соотношениях сторон; текст-в-видео и изображение-в-видео с управлением по первому кадру, 4–12 секунд; режим коротких драм, который импортирует сценарий (.txt/.md/.json), разбивает его на раскадровку для предпросмотра и пакетной генерации; рабочее пространство эксперта по промптам. Без зависимостей во время выполнения.

Автоматическое одобрение эскалаций песочницы DeepSeek Harness на основе правил, с опциональным LLM-рецензентом и встроенным резервным вариантом с участием человека.

Выделенные маршруты моделей, инструменты и системные рекомендации для зрения, уплотнения, обзоров, подагентов, заголовков и генерации изображений.

Плагин файлового менеджера для DeepSeek Harness: дерево файлов, предпросмотр, markdown, подсветка синтаксиса, редактирование прямо в панели, интеграция с VS Code — глобальный файловый менеджер для DeepSeek Harness.

Ревью плана с привязанными аннотациями и структурированной обратной связью, возвращаемой агенту.

Правая боковая панель веб-GUI DSH: проводник файлов в стиле VS Code и управление версиями (git status, stage/unstage/discard, commit, diff, граф коммитов, fetch/pull/push, ветки и удалённые репозитории, git init, переключение между несколькими репозиториями, цветовая маркировка статуса файлов, значки по типу файла), редактор, открывающий любой файл, найденный в чате, дереве файлов или системе контроля версий (просмотр Markdown/HTML/PDF/изображений, подсветка синтаксиса для 15 языков, правка diff по хункам, сохранение по Ctrl+S), файловые операции (создание/перемещение/копирование/удаление, показать в проводнике), сворачиваемая панель значков, нижний терминал с несколькими вкладками (ConPTY) и сообщения коммитов из подготовленного diff, сгенерированные настроенной на хосте моделью.

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.

AI-нативное браузерное рабочее пространство для DeepSeek Harness (DSH), объединяющее многовкладочный просмотр, живые аннотации страниц, лёгкое редактирование кода, предпросмотр рабочих пространств и итерации с помощью агентов в Web и на Desktop.

Десктопный питомец по официальному контуру кита, и для десктопного приложения, и для web UI: SVG-анимации и мимика отражают состояние агента (думает, работает, готово, ошибка, ждёт подтверждения), и он может следить за другими запущенными сессиями со счётчиком-бейджем; его можно тыкать, таскать, трясти до головокружения, сплющивать о край экрана или гладить курсором по голове; 7 палитр, 4 размера, синтезированные звуки, синхронизация светлой/тёмной темы и игровое web-превью.

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.