Плагины

Бейдж квоты в заголовке и вкладка мониторинга использования: текущий баланс/остаток квоты и обратный отсчёт до сброса для каждого провайдера; запросы, токены (input/output/cache-read/cache-write), доля попаданий кэша, расчётная стоимость и средняя задержка отслеживаются по сессии, провайдеру, модели и клиенту, хранятся локально в SQLite с импортом/экспортом между устройствами.

Недорогой инструмент понимания видео: video_understand преобразует ссылку Bilibili / BV / локальное видео в информационный слой AVIS (ASR + структура сцен + отслеживание объектов + YOLO-метки) и возвращает summary + Q&A. Есть динамическая маршрутизация между слоями, управляемая вопросами (L0 ASR / L1 отслеживание объектов / L2 VLM по ключевым кадрам), повторное использование семантического слоя для повторяющихся вопросов и лимит бюджета на каждый вопрос. Python-движок: для базового слоя нужны faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); опциональный семантический слой добавляет ~2GB torch / transformers / ultralytics. Встроенный doctor --fix настраивает venv и устанавливает оба набора.

Магазин плагинов в настройках, работающий с любым локальным профилем, а не только с активным: установка, обновление и удаление в профилях web, headless и других, с предупреждениями об установочных скриптах, представлением установленных плагинов, охватывающим также внекаталожные зависимости профиля, и автоматическим перезапуском DSH при смене текущего профиля.

Цикл непрерывного самоусовершенствования: персистентная память, периодическое рецензирование и уточнение, общие знания между сессиями и автоматический откат через вызываемый моделью инструмент harness_refine.

Межсессионная память на основе файлов: файлы памяти в чистом Markdown с автоматической инъекцией извлечения, совместимые по формату с CLAUDE.md и файлами памяти Claude Code, поэтому миграция — это ручное копирование файлов.

Панель рынка Xueqiu (Snowball), закрепленная над композером: котировки и индексы A-акций/Гонконга/США, список наблюдения, свечной график K-line с объемом, скользящими средними и перекрестным тултипом, горячий список, поиск, новости 7x24, а также перетаскиваемый мини-бейдж индекса — без входа в систему.

Стабильное по кэшу прогрессивное обнаружение инструментов: фиксированная поверхность tool_search и tool_dispatch в каждом запросе, поиск по каталогу в памяти, вложенный диспетчер через пайплайн Harness и байт-стабильный список нативных инструментов на протяжении всего обнаружения.

Автономная библиотека литературы для DSH с опциональным экспортом в Zotero: получение полнотекстовых PDF (Unpaywall/arXiv/пользовательские шаблоны URL), гибкий поиск на базе Crossref, генерация цитат APA/GB-T 7714/MLA/Chicago, PDF-читалка в боковой панели с подсветками и заметками, а также Q&A/перевод с помощью ИИ, направляемые в текущий диалог.

AI Company Framework: одно предложение превращается в мультиагентную компанию — 15 плоских Skills (boss/pipeline/role-template/11 ролей/generic customer-memory), 7 шаблонов workflow, среда выполнения AgentTeams + панель активности, боковая панель сотрудников с изоляцией по сессиям, мост бота Feishu (бот-boss и боты по сотрудникам, маршрутизация групп, автономные пуши, шлюз решений человека, гайд по внешним контактам), SQLite-память по клиенту с трёхуровневой памятью (межгрупповое слияние), переключатель режима /company; без RAG.

Переносит опыт чата deepseek.com (веб/приложение) в DSH: редактируйте промпт и перегенерируйте ответы на месте, с постраничной навигацией версий <i/N> для каждого сообщения (древовидная модель, устойчивая между диалогами).

kimi-tide (月汐) — маршрутизатор моделей для DeepSeek Harness на основе пресетов и правил. Именованные пресеты и упорядоченные правила для изображений и групп ключевых слов направляют каждый шаг агента к любой подключенной паре provider/model (кандидаты берутся из полного каталога хоста, без списка разрешений).

Ищет плагины DSH в каталогах сообщества и GitHub/npm; ранжирует по релевантности, доверию, свежести и ограниченной популярности, а не только по звездам.

Сжатие контекста без потерь для DeepSeek Harness: самый старый фрагмент заменяется кратким изложением, а оригиналы остаются в журнале сессии.

Запрашивает китайскую Minecraft Wiki (API MediaWiki) и преобразует сырой вики-текст в чистый, читаемый ИИ вывод — поиск, вступление страницы, полный Markdown и случайная запись; шаблоны, ссылки, изображения и межъязыковые ссылки удаляются до попадания к модели.

Модульная дисциплина исполнения на передовой для DSH: маршрутизация на основе доказательств по 26 навыкам, планирование файлов в стиле Manus, гейты проверки, восстановление после серий неудач и интерактивная веб-панель.

Пошаговый model router: именованные пресеты с упорядоченными правилами групп изображений/ключевых слов направляют каждый шаг агента через всех подключённых провайдеров и моделей, добавляя потоки совместной работы для транскрипции изображений, защиту изображений, панель квот по нескольким тарифам и наблюдаемость решений на каждом шаге.

Шлюз аутентификации для веб-интерфейса DeepSeek Harness: охватывает страницы, /api, /plugins и WebSocket-апгрейды, с хешированием PBKDF2, сессионными cookie HttpOnly SameSite и блокировкой входа по IP; регистрация по коду приглашения; 2FA через TOTP или passkey (несколько ключей на аккаунт, регистрация телефона по QR, вход без имени пользователя и step-up перед добавлением или удалением факторов); панель управления пользователями (свой профиль, свои TOTP и passkey, добавление и удаление пользователей, сброс паролей, приглашения, очистка passkey утерянных устройств); защита настроек моделей и API-ключей только для администраторов; изоляция по пользователям в REST/list-API и потоках событий WebSocket; сессии сохраняются между перезапусками; журнал аудита JSONL и fail-closed-шлюз. …

Перемещение сессий между рабочими пространствами перетаскиванием с истинной миграцией на месте; восстановление потерянных или незарегистрированных сессий; перенаправление устаревших рабочих пространств после переименования папок. Идентификаторы и история сохраняются, с резервным копированием и откатом на каждом шаге.

Перемещение, архивирование, восстановление, переносимое резервное копирование/экспорт и импорт сессий между рабочими пространствами в веб-интерфейсе DeepSeek Harness.

Децентрализованный флот из нескольких устройств: обнаружение в LAN через mDNS, сопряжение ключей и прямая SSH-выводка через сети.

Межсессионная Markdown-память LLM-Wiki/SOUL.md. По умолчанию вводится после первого сообщения лишь в активной сессии. remember/recall/consolidate/forget, skill, миграция pack/unpack, личные воспоминания в простое. Лимит файла защищает индекс от обрезки; last_access обеспечивает спад значимости. Только чтение: размер/свежесть/lint. Индекс summary:, граф страниц/тегов с перетаскиванием и масштабом, фильтры tag/type/salience/hot/stale, рекомендации связей, checkup с приоритетными действиями. Skill по запросу сокращает стартовый payload ~23%. Свой значок и отзыв в репозиторий. Нужен формат DSH v4, официальный DeepSeek Harness 0.1.7+; источник сообщений plugin:memory.

Децентрализованный многоустройственный флот: обнаружение LAN через mDNS, спаривание ключей и прямое выполнение через SSH между сетями.

Разговорные операции Grafana: проверяйте актуальные данные дашборда по именованным источникам, затем вносите безопасные, проверяемые изменения в дашборд с подтверждением и проверкой версий.

Многоуровневые звуковые уведомления в тематике Perlica (Arknights: Endfield): тоны готовности плана, завершения задачи, необходимости вашего ввода и ошибки; тишина для обычного чата, воспроизведение на системном уровне (работает в фоне), кроссплатформенно (Windows/macOS/Linux), пользовательские звуки TTS.