Плагины

Спутник сессии из четырёх модулей: умный экспорт беседы (Markdown/PDF/JSON/длинное изображение PNG с редактированием конфиденциальных данных и пакетным ZIP), сводки передачи контекста с сохранением/импортом шаблонов, оптимизация стоимости API (актуальные официальные цены, планирование по пиковым/непиковым часам, дневные/месячные бюджеты, маршрутизация моделей) и глобальный поиск по беседам со встроенным поиском в чате (Ctrl+F, CSS Custom Highlight API).

Плагин режима обучения по методу Фейнмана: цикл teach → teach-back → judge → re-explain, отображаемый в виде наглядных HTML-карточек урока (диаграммы mermaid + подсветка кода shiki).

После хода модели LLM генерирует 3 критических предложения для продолжения, отображаемых как чипы для отправки одним кликом

Добавляет сторонним API DeepSeek Harness поддержку низкого, среднего, высокого и других уровней reasoning, с выбором модели для каждого вызова субагента.

Декларация возможностей по каждой модели для DeepSeek Harness: уровни усилий reasoning (написание для протокола) + модальности запроса (vision) для совместимых с OpenAI провайдеров. Раздел настроек, без рантайм-зависимостей harness, без YAML.

Плагин DeepSeek Harness, связывающий изображения сессии с подключаемыми vision API, сохраняя DeepSeek в роли основной модели.

Автоматические цепочки фолбэка провайдера/модели для агентов DeepSeek Harness при постоянных сбоях запросов LLM (исчерпаны повторы, ошибка авторизации, квота, лимит частоты запросов)

Аналог outputStyles из Claude Code — переключение стиля вывода во время выполнения для DeepSeek Harness

11 переносимых навыков рабочего процесса (handoff, triage, to-spec, to-tickets, wayfinder, teach, wait-what, dsh-mode-routing, ask-matt, overnight-execution, full-throttle) в виде устанавливаемого пакета навыков.

Отслеживание стоимости токенов по каждой модели с настраиваемыми ценами на попадание/промах кэша, вывод и пиковое окно, панель стоимости сессии в реальном времени и флаги ненастроенных моделей.

Переключатель моделей для DSH: направьте его на любой совместимый с OpenAI эндпоинт, с подобранными бесплатными/дешёвыми пресетами провайдера DeepSeek и автоматическим резервным вариантом, если бесплатный уровень ограничивает частоту запросов.

Двухуровневый предохранитель модели с отказоустойчивостью: отключает модель или всего провайдера после повторных сбоев запросов и направляет следующий запрос на настроенный резервный вариант.

Нативный vision-мост провайдера LLM: изображения, вставленные в чат, описываются vision-моделью (Qwen3-VL через pi-ai/llama.cpp), а текстовое описание передаётся текстовой модели DeepSeek для ответа — приём изображений, маршрутизация и сжатие идут через нативные механизмы harness, с LRU-кэшем описаний и повтором при 503.

Изображения, прикреплённые в composer, распознаются в текст vision-моделью, совместимой с OpenAI, прежде чем попасть к текстовым моделям DeepSeek.

Ограниченная локальная память с контролем полномочий CBDC: утверждения в SQLite + FTS5, целевая выборка с объяснимыми решениями use/verify/ignore и полным журналом аудита, команды /memory, внедрение ≤3 утверждений/1200 символов за вызов, без дополнительных вызовов модели.

Тепловая карта активности в сайдбаре DSH Web: сетка в стиле GitHub с ежедневными коммитами, расходом токенов и оценкой затрат, плюс строка статистики за сегодня с суммарными токенами по всем сессиям, долей попаданий в кэш и автоматически оценённой стоимостью по каждой модели.

World-model research toolkit: inspect frames, name 3D / pixel / latent routes, score pred vs GT, and RSI skills / wm.yaml.

DeepSeek Harness plugin: generate_ui — the model turns a request (+ data) into an A2UI document rendered as an interactive surface in the chat, generated through dsh's own model service (valuz-genui core)

OpenCode Zen free models provider for dsh

Migrate Codex CLI conversations, MCP servers, memories and project files into DeepSeek Harness sessions, workspaces and MCP registrations. 把 Codex CLI 的对话、MCP、记忆与项目文件迁移为 DSH 会话、工作区与 MCP 注册。

Rust dev domain plugin for DeepSeek Harness (dsh): verification pyramid fmt→clippy→build+test→miri+audit(+semver) as model-facing tools + graph-layer governance (anti-Goodhart 8 rules incl. #[allow] density / deleted tests, blind-spot via Cargo.toml & pub

Linux kernel dev domain plugin for DeepSeek Harness (dsh): verification pyramid L1-L4 as model-facing tools + graph-layer governance (anti-Goodhart / blind-spot / patch-conflict) + AGENTS.md contract as a system-prompt section. Plain JS, no build step.

DeepSeek Harness plugin: import models with capabilities from an OpenAI-compatible /v1/models listing (gateway capability extensions) and edit per-model capabilities (thinking, vision) on its settings page

Windows-adapted DeepSeek Harness coding-mode agent preset with a persistent PowerShell 7 shell.