Плагины

Механизм принятия решений Jev DSH｜Структурированный плагин принятия решений для Agent Harness. Нативная поддержка DeepSeek Harness, поддержка OpenCode и Codex Harness через iPolloWork.

Независимый магазин плагинов сообщества для DeepSeek Harness: находите, устанавливайте и публикуйте проверенные плагины, инструменты и расширения.

MCP-шлюз с постепенным раскрытием: ищет по большим удалённым каталогам через `mcp_search`, затем вызывает точные схемы через `mcp_call`, используя отложенные соединения и ограниченные кэши.

Оверлей danmaku в стиле Bilibili для области чата DSH Web: дорожки прокрутки, верхняя и нижняя, управляемые событиями агента, три набора пресетов, необязательные комментарии, генерируемые LLM, перетаскиваемый управляющий шар, пулы для каждой сессии с воспроизведением и карточка настроек.

Плагин 梁文谷 для DSH: справа в заголовке сессии (слева от кнопки экспорта логов) показывает текущий период смещения вычислительной нагрузки (в будни 09:00–12:00 и 14:00–18:00 — 梁文峰, всё остальное время, включая выходные, — 梁文谷) и в реальном времени отсчитывает оставшееся время; для периода 谷 расчёт переходит через сутки до 09:00 следующего рабочего дня. Совместим с dsh-v0.1.2-alpha.1 ~ rc.1.

Мелодии завершения для каждого рабочего пространства плюс звуки внимания для событий подтверждения, вопроса, проверки плана, блокировки цели и сбоя задачи, со встроенным синтезатором, голосом (TTS) и собственным звуком.

Интеграция Modellix для DSH: генерация изображений, видео и аудио на основе схем в разделённом рабочем пространстве Design, актуальный каталог моделей LLM и нативные провайдеры веб-поиска и загрузки по одному API-ключу.

Fronts stdio MCP servers with three router tools (list_capabilities, describe_tool, call_tool) so schemas load on demand instead of riding every request; shapes every tool result through a deterministic output ladder that archives the original first (retrieve_spill reads it back); prices tool groups in tokens and can hide built-in groups per agent. Bridges to a standard-library Python router, so Python 3.9+ is required.

DeepSeek Harness plugin for organizing AI discussions into research topics, traceable knowledge cards, and reusable research materials on an interactive graph

Экспериментальный agent preset для DeepSeek Harness: маршрутизация якорных ходов, повышение по epoch, постепенное открытие инструментов, исполнитель Git Bash в Windows и необязательное воспроизведение прогрева.

Нативный плагин DeepSeek Harness (dsh): гибридная локальная память и облачная память XMemo для агентов на базе Cordis.

Turn every idea into an image or video with Kling AI. In DeepSeek Harness, use natural language for text-to-image, image-to-image, text-to-video, image-to-video, reference-image creation, task tracking, and result previews.