Плагины

Полный порт obra/superpowers для DeepSeek Harness: 14 методологических навыков через нативный SkillProvider (ранг 550), охватывающих мозговой штурм, планирование, TDD, отладку, параллельных агентов и другое, с локализованной на китайский язык документацией и установкой без сборки.

Читает любую страницу как чистый основной контент: автоопределение кодировки (GBK/GB2312/UTF-8/Big5), удаление шума, компактный текст/Markdown, продолжение по смещению, опциональный рендеринг SPA, пакетное чтение и обход сайта.

StrataGate даёт DeepSeek Harness эволюционирующую долгосрочную память по принципу local-first для пользовательских предпочтений, проектных решений, диалогов и результатов инструментов между сессиями; она наслаивает историю с настраиваемым пользователем временным затуханием, укрепляет воспоминания через использование в реальных ответах, показывает учитывающие рабочее пространство счётчики использования и сохраняет извлечённые доказательства прослеживаемыми до исходных сообщений.

Непрерывная самоэволюция: версионируемое, проверяемое и безопасно откатываемое состояние harness (промпты, память, skills, спецификации субагентов), совершенствуемое по траекториям сессий, с контрольными точками ревью и горячей перезагрузкой skills.

Подключает DeepSeek Harness к Multisim MCP для генерации схем, симуляции, диагностики, оптимизации конструкции и экспорта отчётов об экспериментах.

Интеллектуальный краулер на базе ИИ и платформа обратной разработки JavaScript на основе DSH, Patchright/CDP и независимой семантической среды выполнения, восстанавливающая логику генерации параметров из данных браузера и предоставляющая верифицируемый решатель.

Долговременная память для DSH: разговоры автоматически дистиллируются в атомарные факты, сводки сцен и профиль персоны, а релевантные воспоминания внедряются перед каждым шагом модели. Работает без настройки — гибридный поиск BM25 + векторный, опциональные офлайн-локальные эмбеддинги, разделение семейств чат/работа.

ClearAI: эпистемический цикл, нативный для DSH.

Независимая от харнесса инфраструктура надёжности для агентов ИИ-программирования: обратимые разрушительные действия, редактирование перед выдачей, доказательства восстановления и общий Decision Protocol с опциональными нативными адаптерами.

Семантический поиск, управление ресурсами, автоматическое восстановление (раздельные пространства пользователя и агента) и память сессии для DeepSeek Harness: memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob по URI viking://, управление ресурсами memadd/memremove, статус наблюдателя memqueue, захват сессии memcommit и создание плейбуков навыков memlearn.

Панель анатомии для органов Agent-Body: предоставляет живую панель показателей жизнедеятельности по адресу /anatomy внутри самого харнесса — органы, сердцебиение, журнал исцеления, счётчики самообучения и реальный поток пульса — считываемые напрямую из файлов среды выполнения, а не вводимые заново. Только хост, без клиентского бандла и без этапа сборки.

Движок контекста Zero-residence: большие полезные нагрузки инструментов вытесняются из активного контекста в доступное для запросов хранилище, и остаются только детерминированные указатели, поэтому число токенов запроса на каждый ход перестаёт расти вместе с транскриптом. Любое замаскированное содержимое восстанавливается дословно из журнала сессии по запросу — по идентификатору вызова инструмента или seq сессии.

Ядро органов Agent-Body: плагины как единое тело. Каждая команда становится нервным импульсом, который детерминированно активирует нужный орган и называет используемую способность; пульс с переменным интервалом (быстрее при тревоге, медленнее в покое) разносит директивы оператора, проприоцепцию и предупреждения гомеостаза по системе; рефлексы срабатывают без вызова модели; сбои идут через детерминированную атрибуцию (инструмент/аргументы/права/тайм-аут/сеть), предписание и цикл перепроверки, а ошибки аргументов никогда не повторяются сами. Отсутствующий орган компенсирует орган с наибольшим пересечением способностей, а схемы инструментов фильтруются по текущему намерению (измеренное сокращение 84,7 %, воспроизводимо в репозитории). Это ядерный пакет плагинов в репозитории agent-body.

Орган памяти Agent-Body: после 2 минут тишины он переходит в лёгкий сон, а через 5 минут — в глубокий, где детерминированные правила перегоняют реальный опыт в карточки памяти (подводные камни, плейбуки, горячие точки, нерешённые проблемы, факты). Входящие команды находят связанные карточки по ключевым словам и внедряют их в контекст; давно неиспользуемые карточки затухают по периоду полураспада и архивируются, а не удаляются. Также он убирает шум общесистемных предупреждений гомеостаза: повторы внутри окна считаются вместо повторной печати, а предупреждение, которое повторяется и не устраняется, сходится к известному смещению устойчивого состояния и замолкает. Консолидация и вспоминание не делают вызовов модели.

Управляет научным построением графиков OriginLab Origin из ИИ-чата через MCP: 62 инструмента. Сторож модальных диалогов, предохранитель LabTalk, release/reconnect, подгонка с начальными/фиксированными/взвешенными параметрами, детальная правка графиков и листов, матричные инструменты, декларативный FigureSpec YAML (сравнимый по diff и воспроизводимый), снимок MCP Resources только для чтения, мост matplotlib-figure, сборка PowerPoint с подписями панелей, поиск шаблонов в Graph Gallery, экспорт в EPS, белый список доступа к файлам, базовая линия визуальной регрессии и редактируемый результат OPJU с детерминированной проверкой обратного чтения.

Просматривайте все сообщения, отправленные в текущей сессии: полный список истории с сортировкой от новых к старым, текстовый фильтр, копирование одним кликом и переход к сообщению (автоматически подгружает более раннюю историю, если цель ещё не загружена).

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.

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.

Устанавливайте наборы из любого git-репозитория маркетплейса Claude Code, Codex, Cursor, Kimi или agent-plugins.org — навыки, MCP-серверы, хуки и слэш-команды внедряются в сессии DSH во время выполнения, со страницей маркета в веб-интерфейсе.

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.

Общая kanban-доска, позволяющая людям и агентам DSH управлять задачами рабочего пространства через вкладку Board и инструменты kanban.

Подключает WeChat, QQ, DingTalk, Lark и Telegram к DeepSeek Harness с унифицированной конфигурацией, контролем доступа личного чата и групп, а также командами чата и сессии агента на стороне канала.

Пакет прокси-аутентификации по паролю с отказом в доступе по умолчанию (fail-closed) для веб-профиля DeepSeek Harness