Плагины

Закреплённый в углу виджет-кит для веб-GUI DSH — баланс, расход за день и стоимость за ход с тарифами пик/внепик, редактируемые всплывающие уведомления о балансе и дневном бюджете, построенная на модулях очередь собственных уведомлений со взвешенным выбором A/B и случайными строками или изображениями, более 30 шаблонов вендоров (OpenAI, OpenRouter, Kimi, SiliconFlow, Ark, Zhipu, MiniMax и др.) с балансом на модель и квотой подписки, а также звук завершения задачи, импорт аудио, пользовательские роли и менеджер ресурсов. Только локально, без телеметрии.

Стоимость API за сессию и за день, бюджет с процентом использования, официальный баланс, дашборд истории и синхронизация официальных цен в один клик с учётом пиковых/непиковых тарифов.

Глубокое чтение книг и статей в пяти режимах (быстрый, глубокий, карта знаний, по Фейнману, полная книга) с отчётами «утверждение — доказательство — данные», интеллект-картами Mermaid/XMind, пакетным сравнением, предварительной проверкой бюджета, прозрачным отслеживанием прогресса фоновых задач и экспортом в MD/HTML из URL, файлов или вставленного текста.

Плавающий DSH-десктоп-питомец с 12 авторскими анимациями состояний для запросов, инструментов, compaction, архивирования и улучшения промптов; живая заполненность контекста; постоянный Сквозной Журнал между сессиями; итоги по провайдеру/модели, почасовые тренды и виды на 7/30 дней; переключение тёмной/светлой темы; опциональные оценки стоимости (по умолчанию выключены) с визуальным редактором цен и оповещением месячного бюджета; клиентский импорт скинов ZIP; экспорт использования в JSON/CSV; панельные чтения только снимков с фоновой инкрементной индексацией; и подключаемое по запросу улучшение промптов с редактируемым предпросмотром и отправкой в композер DSH.

Пакетный исполнитель для DeepSeek Harness в непиковые часы: пользователи задают задачи в часы нагрузки — промпт, стратегию, приоритет, рабочее пространство, заблокированные файлы — и отпускают их вручную; затем плагин автоматически выполняет пакет в заданные пользователем внепиковые окна. Каждый запуск проходит пять предварительных проверок (рабочее пространство, git HEAD, sha256 заблокированных файлов, попадание в окно, дневной бюджет), поддерживает четыре стратегии выполнения (однократная / итеративная / выборка / ревью) и три уровня автономности (L1 для задачи, L2 для пакета, L3 полный автомат), а также замыкает цикл утренним отчётом с диффами, фактическими расходами и экономией из дневного журнала, согласованного с официальной тарификацией пиковых/внепиковых часов.

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.

Бюджеты размышления на запрос, бэкенд компактификации и вкладка настроек для локальной линейки Qwen3.8 (llama.cpp или NInfer).

Локальная observability токенов по четырём категориям: постоянные панели по сессии/провайдеру/модели/дню, тренды, сигналы бюджета и аномалий, оценки публичных тарифов, безопасный агрегированный экспорт и анализ использования или траектории сессии с явным согласием.

MCP-сервер финансовых данных китайских акций A: 11 инструментов fin_data__* (котировки/свечи/финансы/календарь/специальные данные/объявления/EDB/сверка/фонды/индексы) на бесплатном официальном REST THS (основной) + AKShare (резерв) + Wind (эксклюзивные домены), с наблюдаемой деградацией, сжатием бюджета контекста (-72,2% измерено на стороне результатов) и офлайн-озером рыночных данных за 10 лет. BYOK.

Командный мультиагентный режим по ролям для DeepSeek Harness. /team собирает до 12 субагентов (продукт, архитектор, исследования, UI, backend, frontend, БД, безопасность, ревьюер, QA, DevOps, docs) и ведёт пайплайн из 9 фаз с гейтами (уточнение, исследование, проектирование, ревью спеки, утверждение плана, реализация, ревью, тест, сдача) поверх общих артефактов (SPEC, PLAN, TASKS, STATE, REVIEW, TEST). Гейты качества обеспечивает код, а не промпты: незавершённую задачу нельзя отметить выполненной, находки разрешает ревьюер или QA, а пробелы покрытия или переработка видны в реальном времени в оверлее и /team status. В комплекте оверлей (фазы, состав с моделями, DAG задач, артефакты, кнопки решений), постоянный режим команды и учёт токенов и времени. Ноль зависимостей в рантайме, без сборки.

Бюджеты использования и лимиты затрат для каждого плагина в llm/stream waterfall: учёт использования по моделям, сессионные и месячные бюджеты с переходами warn/block, окна задержки и оценка углеродного следа.

Недорогой инструмент понимания видео: video_understand преобразует ссылку Bilibili / BV / локальное видео в информационный слой AVIS (ASR + структура сцен + отслеживание объектов + YOLO-метки) и возвращает summary + Q&A. Есть динамическая маршрутизация между слоями, управляемая вопросами (L0 ASR / L1 отслеживание объектов / L2 VLM по ключевым кадрам), повторное использование семантического слоя для повторяющихся вопросов и лимит бюджета на каждый вопрос. Python-движок: для базового слоя нужны faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); опциональный семантический слой добавляет ~2GB torch / transformers / ultralytics. Встроенный doctor --fix настраивает venv и устанавливает оба набора.

MCP-сервер финансовых данных A-share Китая для harness: 11 инструментов fin_data__* (котировки/K-линии/финансы/календарь/спецданные/объявления/EDB/сверка/фонды/индексы) поверх бесплатного официального REST THS (основной) + AKShare (резервный) + Wind (эксклюзивные домены), с наблюдаемой деградацией, сжатием бюджета контекста (измерено -72,2% на стороне результата) и оффлайн-озером рыночных данных за 10 лет; BYOK.

Читает файлы, на которые ссылается AGENTS.md через импорты @path, и внедряет их содержимое в контекст модели при старте сессии, с лимитами в байтах, повторным засевом при компакции и карточкой настроек на шести языках.

Глубокое исследование как режим агента: один проверенный цикл, который планирует, исследует в адаптивных параллельных раундах, управляемых пробелами, которые сами исследователи объявляют, синтезирует процитированный отчёт, а затем рецензирует его adversarial-методом, вместо скрипта, который модель переписывает при каждом вызове. Вопросы, до которых бюджет раундов не добрался, называются в отчёте, а не отбрасываются.

Локально-ориентированный счетчик использования и стоимости для веб-интерфейса DSH: кнопка composer с живыми значениями стоимости сеанса и баланса; панель со stacked-графиком по моделям за день/7 дней, тарифицируемым по эффективным интервалам прайс-листа (официальная страница цен синхронизируется ежедневно), месячными уровнями использования с canvas-картой для шаринга, предупреждениями о давлении контекста на 30/50/85% с /compact в один клик, уведомлениями о бюджете и проверкой обновления npm прямо в панели с обновлением в один клик.

Отслеживание расходов с ценообразованием из онлайн-каталога (models.dev + OpenRouter, более 8000 моделей, каждый вызов оценивается по мгновенному тарифу): строка стоимости за ход, вкладка «Стоимость» с распределением затрат на вывод инструмента / вывод модели / системный промпт / команды, бюджет, месячный прогноз, ~166 валют по актуальному курсу и инструмент агента bill_stats.

Управляемая долговременная память для DeepSeek Harness: журнал свидетельств только с добавлением и защитами записи, утверждениями 7 уровней авторитетности, цепочками замещения и бюджетной инъекцией перед шагом с квотами по доменам.

Долговременная межсессионная markdown-память со структурой LLM-Wiki и персоной SOUL.md, внедряемая в начале сессии (по умолчанию только после первого сообщения и только в активной), процессы remember/recall/consolidate/forget, встроенный навык памяти, миграция pack/unpack и напоминание в простое голосом компаньона. Даёт хранилищу наблюдаемость и уход: бюджет boot-блока на файл против обрезки индекса; автоштамповка last_access для затухания значимости; дашборд здоровья памяти (размер, свежесть, lint-parity); компилятор индекса (страницы объявляют summary:); интерактивный граф памяти; структурированные запросы (tag/type/salience/hot/stale); перекрёстные ссылки; отчёт `checkup` со списком действий по приоритету. Boot-полезная нагрузка сокращена на ~23%.

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).

HUD-панель в углу для DeepSeek Harness: одним взглядом показывает нагрузку токенов сессии, стоимость по каждой модели и использование за день/месяц, с редактируемым бюджетом и балансом, который сам отслеживает расходы. Постоянная панель Token в правом нижнем углу: смотрите нагрузку сессии и оценку расходов по модели в реальном времени; бюджет и баланс меняются одним кликом, а расход за каждый день и месяц всегда под рукой.

Обзор использования и затрат для DeepSeek Harness: агрегирует реальное потребление токенов из существующих журналов сессий, фиксирует стоимость каждого расхода по цене на момент события и показывает траты за месяц и за сегодня относительно бюджета в карточке боковой панели или в пилюле панели ввода.

Ревью от advisor, сходящиеся за несколько раундов, инженерный режим, записи в котором требуют design-токена, эскалация задачи на более сильную модель и параллельная мультимодельная консультация; страница настроек редактирует маршруты моделей, тайм-ауты и бюджеты.

Исправление компакции для шлюзов qwen3.8-27b, размещённых на NInfer: отключает режим рассуждения при вызовах компакции контекста и заголовка сессии в dsh, чтобы рассуждения xhigh перестали сжигать весь бюджет вывода; та же идея применима к другим способам запуска, но этот пакет рассчитан только на NInfer.