Плагины

Добавляет в диалог файлы правил из `$DSH_HOME/rules` и `<cwd>/.dsh/rules` на первом agent pre-step и повторно внедряет их после сжатия.

Инструменты программирования и пресеты агентов в стиле Codex для GPT-моделей в DeepSeek Harness: exec_command, write_stdin, apply_patch, view_image; маршруты OpenAI Chat Completions и Responses API связаны с нативными plan, ask, approval и compaction DSH. Долгие команды становятся фоновыми jobs DSH с ограниченным head/tail-выводом, доступным через job_output. Для каждого типа субагента можно закрепить preset, provider, model и reasoning effort.

Управление контекстом DeepSeek Harness: сокращение вывода инструментов с учетом содержания, очистка старых логов, закрепление требований пользователя и текущей работы, архивирование перед компактизацией с журналом аудита.

Плавающий монитор GPU для Web UI DSH: компактная перетаскиваемая полоса с точным именем, загрузкой, VRAM, температурой и потреблением каждой дискретной GPU из nvidia-smi. Видна поверх боковых панелей и карточек; показывает процессы с максимальным VRAM, если это сообщает драйвер. Без драйвера NVIDIA отображает n/a.

Сворачивает цитаты кода в поле ввода DSH Web UI: вставка заголовка `path:line` с последующим кодом превращается в компактную встроенную цитату. При отправке хук `agent/pre-step` передаёт модели полный вставленный снимок отдельным контекстным сообщением. В 0.5.x также сворачиваются большие выделения файлов из боковой панели, вставляющие только `path:lines`; код берётся из cwd сессии, а обработка срабатывает раньше перехвата Ctrl+V.

Ограничивает параллельные запросы каждого провайдера в потоке `llm/stream`: избыточные запросы ждут в FIFO-очереди DSH, чтобы основной агент, субагенты и сжатие работали по очереди на локальном однопоточном сервере (`llama.cpp --parallel 1`) без тайм-аутов. Параметры: `maxConcurrent` / `maxQueued` / `queueTimeoutMs`.

Переносит slash-команды других агентов для программирования (setup, connect, install, trust, browse, doctor, status, model, memory, compact, resume, review, mcp, init, suggest, improve, refactor), включает статический анализатор исходников плагинов без зависимостей и встроенный каталог проверенных карточек плагинов с указанием файлов и строк-доказательств.

Компактная панель кошелька DSH для любых сторонних сайтов баланса, совместимых с Sub2API. Использует /v1/usage с долгоживущим API Key, автоматически находит настроенные provider и показывает баланс и расход за день.

Введите @ в поле ввода, чтобы сослаться на другой диалог: выберите историческую сессию и вставьте её сжатый контекст в текущий запрос.

Детектор качества компактификации / галлюцинаций: когда фрагмент разговора компактифицируется, проверяет по двум осям, что ключевая информация сохранилась — ТОЧНОСТЬ (утверждения в сводке должны дословно встречаться в исходных листовых событиях, иначе помечаются как сфабрикованные) и C

Зонд наблюдения шага 0 для dsh-compaction-audit: логирует каждое событие сессии compaction/* и проверяет, разрешаются ли shadowedSeqs в читаемые события в session.events. Только наблюдение; никогда не инъектирует, никогда не блокирует.

Плагин DeepSeek Harness (dsh) для @tabilo/ai-code-review: регистрирует инструмент ai_code_review (review | context), который переиспользует движок на Node.js для сбора диффов, запуска тестов/покрытия, анализа влияния и подачи пакетных навыков модели.

Веб-поиск DSH и нативная V2-компакция Responses для GPT-моделей, проксируемых через Sub2API или ретранслируемых через NewAPI.

Навык мониторинга мировых новостей: отслеживает мировые события и анализирует влияние на отрасли, валюты и сырьевые товары.

Adaptive Reversible Context (ARC) для DeepSeek Harness — управление контекстом с учётом провайдера и кэша с обратимым восстановлением.

Многоуровневая маршрутизация моделей для DeepSeek Harness: уровни think/build, делегирование зрения (визуальная модель только описывает изображения, рабочая модель действует), генерация изображений и защита от высокого воздействия.

Плагин в стиле Колумбины из Genshin Impact для DeepSeek Harness Web: готовые и свои фоновые изображения с полупрозрачной маской, палитры для светлой и тёмной схемы и особое свечение заголовка активного диалога.

Бандл одной командой из трёх плагинов AgentFrame: memory-director, compaction и aura-scheduler вместе.

Кодировщик синестезии для DSH: модель зрения переводит изображения в компактный структурированный пространственный текст (холст/элементы/координаты в процентах), давая текстовым LLM понимание изображений на уровне пикселей через инструмент `mm_vision`.

Направляет изображения из чата в фиксированную OpenAI-совместимую модель зрения, возвращает фактические наблюдения выбранной основной модели и переиспользует наблюдения в рамках сессии при повторах, сжатии и перезапусках.

Доска фокуса для агентов DeepSeek Harness: долговечные заметки, которые ведёт модель, в workspace сессии — они фиксируют цель, ограничения и решения сквозь сжатие контекста и сессии, с автоматическим внедрением в контекст, архивацией при очистке и опциональной web-панелью.

Плагин автоматического сжатия контекста на уровне сессии: проверяет использование контекста перед каждым шагом хода и по его завершении; при превышении порога сессии автоматически выполняет compact, после чего сводка внедряется в контекст и работа продолжается естественным образом (DeepSeek Harness / DSH)

Когда превышен лимит контекста и встроенная compaction сдаётся, система автоматически сжимает ещё раз, а затем повторяет попытку. Если снова неудачно, исходная сессия оформляется в handoff-пакет для продолжения в новой. Без смены движка и UI; возобновление сессии по умолчанию требует явного запуска, исходная сессия только для чтения.

Долговременная память между workspace: общее локальное хранилище, компактный индекс в начале сессии и инструмент поиска подробностей.