Плагины

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

Поиск более чем по 65 600 документам API с 20 китайских открытых платформ через пять инструментов только для чтения и навык времени выполнения.

Редактирование документов с адресацией по блокам: MCP-сервер, предоставляющий geml_get / geml_set / geml_check и подобные функции, благодаря чему агент читает или переписывает один адресованный блок документа Markdown или GEML вместо всего файла целиком. Поставляется с навыком написания GEML и навыком графа кода, который строит и позволяет перемещаться по графу вызовов проекта в виде карт кода GEML.

Работа с документами, ориентированная на агентов, для DSH — адресуемые блоки позволяют агенту читать и редактировать один раздел вместо всего файла. Поставляется с MCP-сервером geml, а также навыками написания и графа кода.

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.

Многомерная оценка качества для плагинов DeepSeek Harness, которая оценивает репозиторий или npm-пакет по успешности установки, активности сопровождения, полноте документации, проверке безопасности и соответствию протоколу на основе реальных CLI-доказательств и формирует отчёт таблицы лидеров в JSON или Markdown.

Режим чтения документации DSH.

Совместимый с Grok веб-поиск с сохранённой разбивкой источников по страницам, поиском по документации Context7 и Exa, ограниченным извлечением страниц, картой сайта, офлайн-планированием исследования и диагностикой только для чтения.

Получает актуальную документацию и примеры кода библиотек с привязкой к версии с context7.com для агентов DSH через инструменты context7_search и context7_get_docs.

Направляет каждую задачу одной модели, а её проверку — другой, с подтверждением квалификации, отказоустойчивым переключением и надёжным журналом.

Предустановка агента технической документации для DeepSeek Harness: шаблонно-управляемое написание с самообучающейся библиотекой шаблонов, удаление ИИ-привкуса для технических документов и набор инструментов обеспечения качества (аудит документов, междокументная согласованность, перенумерация, синхронизация версий, экспорт в PDF и Word, автоматизация скриншотов).

Веб-поиск, совместимый с Grok, с сохранением пагинации источников, поиском документации Context7 и Exa, ограниченным извлечением страниц, картированием сайтов, планированием офлайн-исследований и диагностикой только для чтения.

Пакет клинической документации и справочных материалов для медицинских работников: дневники наблюдения SOAP/APSO, поступительный H&P, передача SBAR/I-PASS, выписные эпикризы, деидентификация Safe Harbor, читаемость инструкций для пациентов, проверки полноты и поиск с источниками по этикеткам FDA, MedlinePlus, PubMed и ClinicalTrials.gov. Только черновики с защитой от утечки PHI; не является медицинским изделием.

Мост MCP Context7: даёт модели актуальную документацию библиотек с привязкой к версиям и примеры кода через сервер MCP Context7, по умолчанию без ключа.

Навык создания каркаса документации проекта: вопросно-ориентированная настройка стандартов проекта, рабочих процессов взаимодействия с ИИ и дисциплины памяти в DSH, Reasonix, Claude Code и Codex.

Офлайн-зеркало официальной документации DeepSeek Harness в виде навыка dsh: 168 страниц сайта (EN/zh) и 52 справочных документа только из репозитория, с навигацией по темам и полнотекстовым поисковым индексом для разработки плагинов.

Keeps a project's documentation in step with its decisions on DeepSeek Harness: the same append-only decision log and derived design snapshot, kept fresh in-process instead of by a hook process.

Provides a skill for the LinShang LS125 UV irradiance meter and its UVALED-X3 probe: the reverse-engineered 9600 8N1 link (28-byte frames, CRC-16/MODBUS, poll and clear commands), a capture and decode toolchain, and a verified STM32F103 host firmware that reads the probe without the original meter. All code and documentation written by an AI agent (DeepSeek Harness).

Review-first batch automation for DeepSeek Harness: three reviewed samples, a full preview, one approval, then a safe apply across many files.

Генерирует README.md для репозиториев плагинов dsh на основе package.json + cordis.patch.yml + структуры исходного кода — разделы install/CLI/tools/dev/license, детерминированно, нулевые зависимости времени выполнения, доступ только для чтения по умолчанию. CLI плюс вызываемый агентом инструмент readme_forge.

Генерирует llms.txt для репозиториев плагинов dsh на основе package.json + README — файлы обнаружения, читаемые ИИ, нулевые зависимости времени выполнения, доступ только для чтения по умолчанию. CLI плюс вызываемый агентом инструмент llms_forge.

Навык автоматической генерации документации для DeepSeek Harness — README, документация API, списки изменений

Keeps a redundant sandbox-escalation argument from failing a tool call. Escalating tools (pwsh, bash, write, edit) advertise the full sandbox_permissions enum, but DSH only accepts a level strictly wider than the one already in effect — a check its own source calls 'deliberately not a schema constraint'. A model that reflexively passes the argument therefore picks the level it is already at and the call dies before running with 'sandbox escalation to "workspace-write" is not strictly wider than this call's current "workspace-write" mode', costing some models a whole turn of retries. This plugin registers one tools/execute waterfall listener and, only on that documented rejection and only when the arguments really carried an escalation field, re-issues the identical call once without it. Safe by DSH's own documentation: the rejection precedes any execution ('nothing has run'), and the corrected call cannot match again, so the retry is loop-free. Reproduced and verified end to end — before: isError true, the command never ran; after: the command's real output, isError false, one tool/call and one tool/result. Zero dependencies.

Automatically orchestrates complex DeepSeek Harness requests. It detects when delegation is useful, builds a dependency-aware plan, assigns bounded researcher, architect, backend, frontend, tester, and documentation workers, collects structured evidence, and sends the results to a final reviewer. The bundle atomically enables the workflow engine and model-facing subagent tools; disabling the plugin disables its complete tool group as well.