Плагины

Предоставляет DeepSeek Harness настоящую офисную среду. Плагин Univer Office объединяет электронные таблицы, документы, слайды, канвасы, реляционные таблицы и многое другое в едином runtime — с связанными данными, валидацией, версионируемыми изменениями и изолированными ворктри для совместной работы нескольких агентов.

Визуальное нелинейное рабочее пространство диалогов для DeepSeek Harness — сессии, продолжения и ветки становятся просматриваемой картой диалогов.

Поставщик веб-поиска и вертикального поиска в реальном времени на базе AnySearch для DeepSeek Harness.

Кросс-агентный, локально-ориентированный плагин постоянной памяти для DeepSeek Harness (DSH) на основе Mnemon. Он совместно использует долговременную память между агентами с поддержкой Mnemon и добавляет память времени выполнения, документы проекта с возможностью поиска, семантическое воспроизведение, граф знаний и боковую панель UI.

Регистрирует локальный MCP-сервер flowix-cli, чтобы агент мог искать, читать, создавать и редактировать заметки и артефакты ментальных карт Flowix.

Постоянная память для AI-агентов под управлением LLM — графовое воспроизведение, знания между сессиями, единый бинарник. Работает с DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw и любой другой средой выполнения агентов.

Использование подписок ChatGPT (Codex), Claude и Grok в качестве провайдеров LLM для DeepSeek Harness, с логином в настройках, каталогами моделей, использованием, а также инструментами image_generate, video_generate и x_search.

Океанский скин в реальном времени на WebGPU с быстрым управлением волнами, дневным светом, прозрачностью стекла и автоматическим суточным циклом.

Официальный плагин billion-context: плагин сжатия контекста для небольших контекстных окон (контекста 100K достаточно), экономия токенов (в 5 раз меньше токенов) и месячные единичные сессии (миллиарды токенов).

Мнемонический слой.

Регистрирует локальный MCP-сервер flowix-cli, чтобы агент мог искать, читать, создавать и редактировать заметки Flowix и артефакты интеллект-карт.

Плагин памяти жизненного цикла MemOS Cloud для DeepSeek Harness

ThoughtDAG для DeepSeek Harness: превращает текущую сессию DSH в редактируемый граф мыслей на бесконечном холсте.

Стоимость API за сессию и за день, бюджет с процентом использования, официальный баланс, дашборд истории и синхронизация официальных цен в один клик с учётом пиковых/непиковых тарифов.

Неофициальный провайдер LLM Command Code: регистрирует маршрут `commandcode` с актуальным каталогом моделей и поддержкой reasoning-effort.

Пакет навыков HarmonyOS NEXT для DeepSeek Harness с автономными справочниками по API и рекомендациями по автоматизации DevEco, HDC и эмулятора.

Получайте доступ к DeepSeek Harness из приложения Android или мобильного браузера с защищёнными LAN- и удалёнными подключениями, постоянным сопряжением устройств и настраиваемым мобильным интерфейсом.

Десктопный питомец в стиле QQ-pet: парит в углу экрана, его можно перетаскивать, кормить и играть с ним.

Локальная доска задач на SQLite в виде нативной оверлей-страницы: проекты, задачи, комментарии, связи, вложения и автоматизация workflow со статусами backlog → todo → in_progress → in_review → done; инструменты агента `taskboard_*` могут отправлять работу только в in_review, плюс headless JSON CLI и упакованный skill.

Community-дистрибутив: TUI, десктоп и Web UI в одном бандле с послойной установкой.

MCP-сервер рыночных данных без ключа (bundle dsh): 5 MCP tools для котировок A-акций/HK/US, отраслевых рейтингов, фьючерсов, потока денег и новостей 24/7, с трёхуровневым fallback к upstream.

Межсессионная долговременная память + фоновая самоэволюция (5 направлений: память/осведомлённость о ветках git/эволюция навыков).

Живой iOS Simulator или подключённый по USB iPhone внутри разговора: 22 agent tools для запуска, сборки, управления UI по accessibility identity или OCR-тексту, действий по строкам списка и hot reload превью SwiftUI, плюс потоковая боковая панель, по которой можно нажимать и перетаскивать.

Исследование архитектуры AGI с белым ящиком: метакогниция (петля самопознания), непрерывное обучение (маховик знаний), модель мира (пространство условий, пространственно-временной граф памяти), самосовершенствование (дисциплина начальной загрузки), конвейер белого ящика без LLM и проверяемые ограничители доверия.