Плагины

Memory Body: именованные, межсессионные, изолированные, монтируемые ячейки памяти

Один репозиторий, три части: runtime-инжектор для пакетов плагинов DSH (внедрение, горячая перезагрузка, выгрузка, вывод на передний план инструмента разработки, самовосстанавливающаяся маршрутизация, а также менеджер плагинов на странице настроек, который перечисляет, выгружает и перетаскивает папки для интернализации), agent preset — маршрутизатор режимов рассуждения с учётом задачи (router-standard / router-spec / router-react) и многоуровневый двухступенчатый протокол задач, шесть инструментов которого (commit_star, lock_stage, revise_do, edit_plan, mark_task, redteam_verdict) фиксируют состояние задачи на диске. Реализация инжектора поставляется прямо в дереве, поэтому установка несёт собственное поведение, а не список зависимостей.

Пакет, состоящий только из конфигурации, который подключает Ouroboros через MCP-клиент DSH, предоставляя в DSH 36 инструментов для интервью, Seed, выполнения, оценки и эволюционных рабочих процессов.

LoopX — провайдер-нейтральное, локально-ориентированное ядро состояния и контрольная плоскость для агентов с длинным горизонтом: хранит состояния Goal, Todo, gate, evidence, quota, recovery и handoff поверх DeepSeek Harness, а плагин обеспечивает бутстрап CLI и навыков, допускает ограниченное продолжение в рамках той же сессии и добавляет петлевой GoalBar для точного ограниченного цикла.

LoopX — нейтральное к провайдеру, local-first ядро состояния и control plane для агентов с длинным горизонтом: хранит состояния Goal, Todo, gate, evidence, quota, recovery и handoff поверх DeepSeek Harness; плагин инициализирует CLI и skills, допускает ограниченное продолжение в той же сессии и добавляет loopback GoalBar для точного bounded loop.

iPolloWork HyperFrames Video Studio и 27 редактируемых видеошаблонов в виде нативного окна диалога DeepSeek Harness.

Заменяет провайдеры файловой системы и bash на виртуальное рабочее пространство mirage: файловые инструменты и команды оболочки выполняются над подключёнными ресурсами (RAM, S3, Redis, Slack, Gmail, Notion, Postgres) вместо диска хоста, с режимами чтения/записи/выполнения для каждого подключения, маршрутизацией песочницы для каждой команды (monty, pyodide, quickjs — в процессе; docker, e2b, daytona — удалённо), а также установленными CLI (git, gh, slack, linear, ntn, gws или зарегистрированным вами) в качестве начальных слов виртуального терминала.

Подключает DeepSeek Harness к локальной самосовершенствующейся персональной базе знаний ReMe: автоматически сохраняет завершённые беседы главного агента как пользовательскую Markdown-память, ищет беседы и исходные материалы через reme_search с BM25, опциональными эмбеддингами и раскрытием wikilinks, а также планирует ежедневную консолидацию памяти.

Подключает DeepSeek Harness к локальной саморазвивающейся персональной базе знаний ReMe: автоматически сохраняет завершённые диалоги основного агента как принадлежащую пользователю память в формате Markdown, выполняет поиск по диалогам и исходным материалам через reme_search с BM25, опциональными эмбеддингами и раскрытием вики-ссылок, а также планирует ежедневную консолидацию памяти.

Подключает IM-ботов к DeepSeek Harness через QR-коды или учётные данные бота (9 каналов: Feishu, WeChat, DingTalk, WeCom, QQ, Slack, Telegram, Discord и WhatsApp).

Защитный барьер перед выполнением для ИИ-агентов программирования. Блокирует разрушительные команды Git и файловой системы, а также типичные попытки доступа к конфиденциальным файлам до вызова инструмента. Поддерживает Amp Code, Antigravity CLI, Claude Code, Codex, Cursor, DeepSeek Harness, Gemini CLI, GitHub Copilot CLI, Grok Build, Hermes Agent, Kimi Code, OpenClaw, OpenCode и Pi.

Набор методов программной инженерии для агентов кодирования: навыки планирования на основе базовой линии, систематической отладки, гигиены промптов, проверки перед завершением и отслеживания исправлений/вывода из эксплуатации.

Выполняет локальные аудиты безопасности ретрансляторов AI API и прокси LLM из DeepSeek Harness, формируя Markdown-отчёты по внедрению промптов, признакам подмены модели, переписыванию вызовов инструментов, утечке ошибок, целостности потока и рискам Web3, контролируемым профилем.

Подключает dsh к локальной среде выполнения SandBase Harness через stdio MCP для управления агентами и сессиями, потоковой передачи ходов, проверки артефактов и отмены задач.

Нативная диалоговая генерация изображений для DeepSeek Harness: попросите агента создать изображение, и он выполнит генерацию и сохранит результат прямо в диалоге.

Память восстановления после сбоев: поиск и запись уроков восстановления после сбоев из реальных инженерных сессий, с поиском BM25 + семантическим RAG и базой знаний уроков.

Постоянная память для AI-агентов под управлением LLM — графовое воспроизведение, знания между сессиями, единый бинарник. Работает с DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw и любой другой средой выполнения агентов.

Использование подписок ChatGPT (Codex), Claude и Grok в качестве провайдеров LLM для DeepSeek Harness, с логином в настройках, каталогами моделей, использованием, а также инструментами image_generate, video_generate и x_search.

Возможности DeepWatch, устанавливаемые в существующий профиль DeepSeek Harness

Community-дистрибутив: TUI, десктоп и Web UI в одном бандле с послойной установкой.

Живой iOS Simulator или подключённый по USB iPhone внутри разговора: 22 agent tools для запуска, сборки, управления UI по accessibility identity или OCR-тексту, действий по строкам списка и hot reload превью SwiftUI, плюс потоковая боковая панель, по которой можно нажимать и перетаскивать.

Исследование архитектуры AGI с белым ящиком: метакогниция (петля самопознания), непрерывное обучение (маховик знаний), модель мира (пространство условий, пространственно-временной граф памяти), самосовершенствование (дисциплина начальной загрузки), конвейер белого ящика без LLM и проверяемые ограничители доверия.

Плагин DSH для создания художественных текстов, коротких драм, интерактивных игр и видеорезюме.

Постоянные мультимодельные отряды, настраиваемые в разделе «Настройки» и выбираемые в Composer, с политиками модели и инструментов для каждого участника. По умолчанию ведущий Agent сам выполняет простую работу и делегирует только тогда, когда нужен сохранённый отряд; делегированная работа идёт как ограниченный DAG с необязательной проверкой и исправлением. Run Center отслеживает повторы и токены по каждому участнику из официальных событий использования Harness.