Плагины

Поддерживаемый форк feibi-mochi/deepseek-harness-control-center, не обновлявшийся с 2026-09-09. Тарифы берутся из официального списка моделей, а не по жёсткому префиксу, поэтому DeepSeek V4.1 Flash (`deepseek-flash`) учитывается и показывает пиковые/непиковые часы. Страница официальных цен разбирается структурно, поэтому переименование или снятие модели не останавливает синхронизацию. Добавлен английский интерфейс к китайскому. Остальные функции прежние: баланс, стоимость и токены по сессиям, 24-часовой график пиковых периодов, квота Z.ai и локальный журнал; тема следует светлому/тёмному режиму хоста.

Удерживает вызовы моделей DeepSeek до конца заданного пикового окна вместо отправки, чтобы они тарифицировались по непиковым ставкам. На время ожидания приостанавливает активные goals и показывает баланс аккаунта с графиком расходов за 8 часов.

Учитывает расход API-токенов и оценочную стоимость по цене модели для каждого маршрута, поддерживает необязательные группы биллинга, синхронное отображение CNY/USD, отчёты сессий, сумму composer и кликабельный итог за день в боковой панели.

Показывает использование и остаток активной модели в заголовке сессии: скользящие/недельные/месячные лимиты OpenCode Go с месячным пределом выбранной модели; окна Command Code на 5 часов и неделю с остатком кредитов; баланс аккаунта DeepSeek.

Отслеживает суммарное использование токенов DeepSeek Harness с разбивкой по моделям и дням, панелью в настройках и каталогом данных, который можно менять на ходу.

Выражения, нативные для ИИ, в двустороннем чате: люди видят изображения, а текстовые модели читают фиксированные значения. Есть выбор, собственные выражения, импорт/экспорт и два визуальных стиля.

Задачи по расписанию для текущей сессии: внедряют промпт через задержку, в заданное время или с интервалом, чтобы запустить модель. Управление через панель над composer, команду /schedule или семь инструментов модели. При закрытии DSH таймеры замораживаются и не возобновляются автоматически; пауза сохраняет остаток времени.

Событийная память Hypatia для DSH: автоматически записывает диалоги по событиям сессии, объединяет в фоне сводки фрагментов и рабочие единицы через отдельный маршрут модели и внедряет извлечённые воспоминания. В основной сессии нет модельной обработки на каждый вызов.

Инспектор LLM на уровне протокола: перехватывает тела raw HTTP-запросов и ответов провайдеров и связывает их с сессией через поток llm/stream. Запрос отображается сворачиваемым деревом с размером узлов (в одном измерении 98,6% занимал массив из 973 элементов); ответ собирает OpenAI-подобные SSE-фрагменты в reasoning/content/tool calls/usage. Есть вкладка Conversation View и loopback-просмотрщик.

Автоматический выключатель быстрого повторного заполнения контекста для компактизации DeepSeek Harness. Отказывает в бесполезной компактизации, если контекст заполнился менее чем за N ходов инструментов M раз подряд (это не обнаруживает неограниченный триггер step-pressure). Вместо вызова сводки на каждом шаге сообщает причину и совет — обычно слишком большой одиночный read или вывод инструмента. Состояние и повторная активация через /compaction-breaker; внедряет раздел prompt, который модель передаёт пользователю. Сессии host-plane получают его через bundle профиля; для обычных сессий нужно заменить строку в agent preset.

Вход через аккаунт ChatGPT и просмотр использования подписки Codex в настройках моделей DSH Web; OAuth через браузер или код устройства.

Добавляет кнопку со звёздочкой слева от выбора модели в composer: переписывает черновик в более ясное и полное задание, заменяет его на месте и позволяет отменить одним нажатием. Пять стилей; кнопка неактивна при наличии файловых/командных чипов.

Нативное управление компьютером Windows для DeepSeek Harness: два инструмента управляют любым desktop-приложением и считывают его. Один пакетный вызов выполняет find/click/type/key/read/wait/screenshot за один проход движка; при заранее известных шагах достаточно одного обмена с моделью. read возвращает текст окна, не изображение. Ввод и захват предпочитают UI Automation, сообщения Win32 и Offscreen PrintWindow, не затрагивая фокус и указатель пользователя.

Используйте модели DSH в [Libre WebUI](https://github.com/libre-webui/libre-webui) для чата, Work в песочнице и учёта использования; учётные данные провайдера остаются в DSH. Требуется Libre WebUI 0.37.0 или новее.

Ручная проверка моделей для DeepSeek Harness: во вкладке Session View выберите provider, тип API, модель и маршрут; отправьте один реальный raw HTTP-запрос через openai-completions, openai-responses или anthropic-messages, со streaming или без. На одном экране показаны задержка, TTFT, HTTP status, расход токенов и трёхуровневая диагностика (API request/model response/strict check); ошибки объясняются простым языком.

Сжатие контекста DeepSeek Harness под управлением модели: агент решает, когда и что сжимать, и фиксирует долговременные замены в журнале сессии. Сжатие результатов инструментов обратимо; восстановление по хэшу точно до байта.

Показывает баланс DeepSeek внизу боковой панели с кнопкой обновления. Во всплывающем окне — баланс, дневные графики токенов и оценочной стоимости за 7/30 дней, таблица по моделям и ссылка на официальную страницу использования. Баланс берётся из официального `/user/balance`; использование агрегируется из локальных журналов сессий DSH и оценивается по опубликованным пиковым/непиковым тарифам CNY, поэтому обозначено как оценка с указанием охвата.

Заменяет выбор модели в чате на сворачиваемый список по провайдерам; зеркальные провайдеры vision-bridge объединяются с исходными, а объявленные в настройках модели параметры reasoning-effort сохраняются. Проверено только в DSH Desktop; веб-версия DSH не тестировалась.

Полноэкранная консоль из боковой панели с 8 вкладками: обзор; список сессий из сервиса sessions (название, каталог, состояние, обновление, фильтры); установленные пакеты и записи Loader из pluginInventory/pluginManager с переключателем для каждого; каталог публичных репозиториев `topic:dsh-plugin` через GitHub Search API; редактор моделей/провайдеров пишет в настройки llm-pi-ai через `remote.settings.mutate`, переключает модель сессии, добавляет/изменяет провайдеры и модели, сохраняет API-ключи через `remote.credentials` и сохраняет скрытые от формы поля профиля; MCP; skills; статистика из loopback хоста `/api/dsh-usage/overview`. Сервисы объявлены через `ctx.inject`; при отсутствии сервиса консоль не монтируется, а не падает.

Открывает в локальной сети доступ ко всем моделям, уже настроенным в DeepSeek Harness, через совместимые с OpenAI и Anthropic конечные точки. Есть API-ключи, лимиты запросов для каждого ключа, автомат защиты от сбоев, фильтры моделей и отчёты об использовании.

AlphaRSI — цикл самоулучшения из трёх ролей для развития рецепта обучения моделей альфа-последовательностей. Operator выполняет walk-forward, Evaluator оценивает по OOS RankIC, Refiner предлагает гиперпараметры через байесовский поиск TPE; сохраняются только строго лучшие рецепты. Офлайн-запуск одной командой, комплект данных со сверкой sha1, автоопределение GPU. В комплекте одна skill.

Сразу после сохранения переносит провайдеров и модели cc-switch в DeepSeek Harness, а в поле ввода и карточке настроек показывает периоды тарифного плана, баланс или пользовательский скрипт использования каждого провайдера.

Продолжение simon300000/dsh-auto: профиль разрешений Auto Approve в DSH Web UI проверяет каждый запрос одним вызовом модели вместо субагента-рецензента. Автоматически одобряются только прошедшие проверку действия, остальные требуют одобрения человека. Подтверждённые решения запоминаются в списках разрешений/запретов проекта и глобально; справа показывается история одобрений.

Предотвращает сбой вызова из-за лишнего аргумента повышения уровня sandbox. pwsh, bash, write и edit объявляют весь enum `sandbox_permissions`, но DSH принимает только уровень строго шире текущего; повтор текущего уровня отклоняется до выполнения и может потратить ход на повторы. Плагин регистрирует один waterfall-listener tools/execute и только при документированном отказе и наличии поля повышения один раз повторяет тот же вызов без этого поля. Это безопасно: отказ происходит до выполнения («ничего не запущено»), а исправленный вызов больше не соответствует условию — цикла нет. Проверено: до исправления isError=true и команда не запущена; после — реальный вывод, isError=false, по одному tool/call и tool/result. Зависимостей нет.