Плагины

Регистрирует локально определённых пользовательских агентов как вызываемых субагентов в dsh: основной диалог вызывает любого агента по имени через use_agent, каждый работает как настоящий субагент dsh со своей персоной. Поддерживает возобновление с контрольной точки для прерванных запусков.

Управляемый идентификацией доступ Tailscale к Web GUI при dsh, по-прежнему привязанном к loopback: прокси 127.0.0.1, опубликованный через tailscale serve, принимает запрос только когда проштампованный им логин Tailscale разрешён, с опциональным списком разрешений на устройство, так что привилегированные методы /api за проверкой loopback — Settings, Models, Plugins — отвечают без указания dsh доверять удалённому хосту.

Канбан-доска на основе агента: одна доска на рабочее пространство, сессии агента на каждую задачу и защищённый рабочий процесс человек/агент (Backlog → To Do → In Progress → Review → Done).

Планировщик автономных задач на стороне хоста: запускает одноразовые задачи агента или команды shell по расписанию cron, с интервалом или однократно, с сохраняемым состоянием диспетчеризации не более одного раза, политиками перекрытия/пропуска срабатывания и ограниченной историей запусков.

Создаёт и проверяет рабочие пространства RecoWork для локальных проектов агентов с помощью двух ограниченных DSH-инструментов и веб-карточки рабочего пространства.

Управляемый рой из шести специализированных агентов DSH — оркестратор, планировщик, мост к базе знаний, разработчик и два рецензента — превращает требование в строгий конвейер фаз, где каждая поставка должна доказать себя структурированными доказательствами до начала следующей фазы; рецензенты работают только на чтение, слияние кода возможно только после прохождения review, а журнал событий только на добавление даёт полное воспроизведение и аудит на живой канбан-доске. Его дизайн вдохновлён канбаном Hermes Agent.

Просматривайте публичный каталог skillhub.cn из настроек и устанавливайте выбранные наборы SKILL.md в ~/.dsh/skills.

Встроенный сервер MCP, позволяющий внешним агентам (Hermes, Claude Code и др.) управлять DeepSeek Harness по StreamableHTTP: синхронное и асинхронное выполнение задач, трёхуровневая песочница файлов, мост подтверждений на базе Web, управление сессиями и поиск, а также файловые инструменты с ограничением по пути.

Правая панель виджетов для DeepSeek Harness Web UI: статистика сеанса в реальном времени, виджеты задач/контекста/тепловой карты/цитат, квота OpenCode Go, многоколоночные сеточные макеты (1/2/4 колонки) с длинными плитками 2x4, непрерывная волна увеличения и размер под каждый экземпляр; виджеты можно устанавливать, переупорядочивать и изменять их размер в Настройки > Компоненты.

Навигатор вопросов внутри сессии для DSH Web UI: точечная миникарта на краю беседы (слева или справа, настраивается в settings), одна точка на каждый вопрос пользователя — при наведении показывается полный текст вопроса, при клике переход к нему.

Управляйте Git-поддерживаемыми рынками плагинов DSH, установленными навыками агента и опциональными хуками Codex со страницы веб-настроек.

AI может написать текст резюме, но шаблоны могут выглядеть неправильно, страницы переполняться, оставаться лишние пробелы, а небольшие правки нарушать макет. dsh-resume предоставляет сквозной DSH-процесс для правдивой доработки содержания, выбора шаблона, настройки макета A4, визуальной проверки и версий резюме под разные сценарии поиска работы.

Управляйте телефоном HarmonyOS из веб-интерфейса DSH с ИИ: живая зеркализация экрана H.264, касания мышью и системные клавиши, поток hilog и агентные инструменты, которые позволяют модели читать экран, находить элементы UI, затем нажимать, долго нажимать, нажимать клавиши или вводить текст.

Переносите MCP-серверы, навыки, инструкции, память и историю сессий из Codex (OpenAI Codex CLI / Desktop) в DeepSeek Harness с помощью визуальной панели или CLI, с предпросмотрами пробного запуска и секретами, перенесёнными как есть.

Переписывает китайскую копию установленного с маркета плагина на английский с помощью модели, уже настроенной в harness, — автоматически при установке плагина, затем с горячей перезагрузкой. Каждый файл переводится за один полный проход, проверяется реальным парсером, где он есть (node --check для JavaScript, иначе парсеры JSON и YAML), и возвращается модели с ошибкой до трёх попыток исправления; файлы свыше 48 КБ или те, что не парсятся, переходят на проход по диапазонам строк, сверяющий каждую возвращённую строку с оригиналом на структуру. Триггерные фразы и таблицы локалей можно по желанию сохранить, а не переводить, и нетронутый оригинал хранится рядом с файлом как .zh.bak.

Защитный guard для mcp__omni__parse в DeepSeek Harness: слушатель tools/pre-execute, который запрещает URL-адреса частных/зарезервированных хостов (SSRF), применяет allow-list или запрос (согласие) и закрывается при пустом allowedRoots.

Реестр именованных подагентов: управляйте записями ролей (модель, персона, фильтр инструментов, глубина, фоновый режим) со страницы настроек с горячей перезагрузкой; модель выбирает одного через list_subagents и отправляет по id с помощью delegate — в переднем плане, в фоне или с возможностью продолжения.

Глубокое исследование как режим агента: один проверенный цикл, который планирует, исследует в адаптивных параллельных раундах, управляемых пробелами, которые сами исследователи объявляют, синтезирует процитированный отчёт, а затем рецензирует его adversarial-методом, вместо скрипта, который модель переписывает при каждом вызове. Вопросы, до которых бюджет раундов не добрался, называются в отчёте, а не отбрасываются.

Управляемые конфигурацией хуки жизненного цикла, включая инъекцию контекста: объявите event, handler и outcome в YAML, где handler — это in-harness инструмент (включая MCP), команда shell или HTTP-эндпоинт, а outcome — это model-visible context, denied tool call или fire-and-forget.

Направляет web_search на самостоятельно размещённый экземпляр SearXNG вместо штатного маршрута: разбивает на страницы, пока не будет удовлетворён maxResults, и сообщает о сниженном покрытии при сбое движков, чтобы тонкий набор результатов не читался как тонкий веб.

Защищённый локальный fetch-провайдер для шва ctx.web — серверный dsh не поставляется для собственного инструмента web_fetch. Каждый переход перенаправления заново разрешается и проверяется по немаршрутизируемым диапазонам, с потоковым ограничением размера и списком разрешённых типов содержимого.

Выбираемый бэкенд SearXNG, Brave, Tavily, Gemini Search Grounding или Wikipedia для нативного инструмента web_search, с веб-настройками и без неявного fallback.

Cue Omni Reader для DeepSeek Harness: регистрирует проверенный MCP-сервер omni-reader-mcp, чтобы его инструменты парсинга URL/файлов отображались как mcp__omni__ (parse, get_parse_status, read_result, read_outline, save_result, discard_result, cancel_parse).

Прогрессивное раскрытие инструментов: отложенная группа инструментов занимает одну строку каталога вместо своих полных схем, пока модель не загрузит её с помощью tool_search, с одним переключателем на группу в Settings, и каждая группа измеряется относительно активного registry.