Плагины

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.

Добавляет предустановку разрешений `auto` между workspace-write и danger-full-access: классификатор один раз предоставляет рутинные повышения прав песочницы, а опасные или неоднозначные запросы по-прежнему направляются человеку.

Мост к устройствам HarmonyOS: цикл автоматизации hdc — скриншот/установка/лог/крэш/UI-автоматизация — с read_image, официально-приоритетными версионированными знаниями API (SDK .d.ts + офлайн-документация в комплекте) и линией сборки/подписи/линтинга через DevEco CLI.

Автоматизация браузера (Playwright) с живым просмотром, MCP-сервером, открывающим агентов DSH для любого MCP-клиента, и инструментами для просмотра issue/PR/webhook GitHub.

Автосжатие сначала создаёт заметку передачи: когда сессия приближается к порогу токенов, просит модель сохранить checkpoint проекта в workspace, а затем может запустить новую сессию с инструкцией продолжить и отложить старую. Заметка должна быть записана в текущем цикле сжатия, а раздел conclusions — действительно измениться, чтобы не прошёл устаревший или лишь затронутый файл.

Постоянный ИИ-компаньон для DSH: исследует Bilibili, взаимодействует с контролем разрешений и развивается благодаря основанным на фактах воспоминаниям, меняющимся интересам, смоделированным эмоциям, социальным отношениям и самостоятельным задачам.

Установка mcp-unity в один шаг для DeepSeek Harness: встроенный MCP-сервер без ручной настройки позволяет агенту управлять редактором Unity через 34 инструмента — сцены, игровые объекты, трансформации, материалы, префабы, пункты меню, режим игры, тесты и журналы консоли — с автоматическим переподключением.

Сопоставляйте модели и token budgets с каждой ролью, а затем позволяйте DSH делегировать специализированные subagents по типу задачи. Охватывает архитектурный анализ, UI/UX, реализацию кода, изучение codebase и исследование документации, с автоматической настройкой плюс reasoning effort и правами на инструменты для каждой роли.

Автономный второй мозг для DeepSeek Harness — автоматически захватывает устойчивые диалоговые знания в локальное хранилище Markdown (пользовательская дедупликация, поиск CJK, совместимость с git), с графической базой знаний и интерактивным графом знаний (фильтр легенды, цветовая кодировка по временному измерению, выделение рамкой, слияние, удаление, экспорт/импорт PNG).

Набор для исследовательского агента: управление долгосрочными целями с проверяемыми цепочками доказательств, планирование по cron, команды экспертов из нескольких агентов, самоэволюционирующая исследовательская память (воспроизведение FTS5 + RRF), рабочие пространства проектов и кастомный UI рабочего пространства.

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.

Управление плагинами: новые/обновлённые плагины сначала попадают в зону кандидатов, затем горячо монтируются после запуска — успех продвигает, сбой автоматически отключает, повторные сбои замораживают, безопасный режим в один клик, панель диагностики в боковой панели (npm: dsh-my-guardian).

Надёжность задач: авто-повтор при тайм-аутах/сбоях модели, автопродолжение незавершённых задач, проверка завершения, прерывание циклов размышления, возобновление после сна или перезапуска, режим автопилота и удалённая точка запуска (npm: `dsh-task-reliability`).

Покомпонентная оплата кэша в всплывающем окне счётчика контекста: текущие итоги шага, раунда и сессии с токенами и суммами попаданий / промахов / вывода, автоматические пекинские тарифы для рабочего времени пик / вне пика, ставки по моделям и оплата сторонних ретрансляторов.

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.

Автоматическое сжатие контекста для DeepSeek Harness: сжимает выводы инструментов до того, как они попадают в модель, и сохраняет каждое сжатие с потерями обратимым через инструменты CCR.

Помощник ввода DSH для предсказания следующего сообщения, автодополнения черновиков и улучшения/переписывания промптов. Подсказки действуют только в сессии; Tab вставляет их в черновик без отправки. Нужна настроенная модель; вызовы могут тарифицироваться. Исходный код доступен; для изменений требуется предварительное письменное разрешение.

Предоставляет локальный GitHub CLI (`gh`) как инструменты агента для pull request, issues, запусков Actions, поиска репозиториев и прямых вызовов API. Добавляет slash-команды `/gh status` и `/gh help` и две веб-панели: общий центр управления репозиториями и панель рабочего пространства сессии.

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

Мозг DeepSeek + автоматическая транскрипция изображений: прикрепляйте изображения в GUI, и каждое по умолчанию транскрибируется через официальную модель deepseek-v4-flash-vision-exp (чисто текстовый мозг V4-Pro тоже может видеть изображения), в качестве альтернатив — любая VLM, совместимая с OpenAI, или локальный Ollama.