Плагины

Автопамять в стиле Claude Code, нативно: типизированные файлы памяти (user/feedback/project/reference) с индексом MEMORY.md, автоматически внедряемым в системный промпт (нулевой след, пока пусто); memory_write/read/list/delete следуют правилам записи Claude Code (дедупликация с обновлением, абсолютные даты, перекрёстные ссылки); уровни в области workspace и пользователя, межпроцессная блокировка файлов с восстановлением осиротевших блокировок, обычный Markdown на диске, без внешних сервисов, без эмбеддингов.

Список компонентов общей библиотеки Semi Design для плагинов DSH от tnnevol. Кнопка `Semi UI` в заголовке беседы открывает 35 компонентов и страницу примеров для нескольких аккаунтов. Они распределены по семи группам боковой панели: поля ввода, формы, селекторы, деревья, таблицы, карточки, оверлеи и обратная связь. Каждый компонент отображается в реальном времени с однострочным описанием и планом страницы. Доступен предпросмотр в светлой, тёмной теме и с настройкой по системе. Установка через npm: `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-semi-ui-showcase`.

Удалённое управление dsh web из браузера телефона: плагин добавляет панель Settings в Harness (вкладки облачного/самостоятельно размещённого режима, вход в аккаунт, запуск/остановка моста, обратная связь) с маршрутами реле /dsh-remote того же origin; desktop-мост и самостоятельно размещённый relay-router из этого репозитория туннелируют локальный dsh web в телефонный PWA с аутентификацией по ключу доступа, списком устройств в реальном времени и необязательными квотами трафика.

Управляйте dsh web с телефона откуда угодно без публичного IP: облачный relay по 4G или собственный router. Одна команда устанавливает настольный мост и панель настроек (cloud/self-hosted/WeChat, вход, управление мостом, отзывы). E2EE телефон↔ПК; QR/одноразовая ссылка выдаёт доступ без повторного ввода пароля. Есть HTTP/WebSocket, access key, список устройств и необязательный лимит трафика. Бот WeChat по QR сообщает о завершении/ошибке/остановке задачи; ответ цифрой одобряет/отклоняет решение и продолжает работу. Сообщения WeChat идут только между Tencent ilink и локальным мостом, не через relay.

Чеклист компонентов общего пакета Semi Design, используемого плагинами DSH от tnnevol, открывается кнопкой `Semi UI` в заголовке диалога: 35 компонентов плюс страницу сценариев с несколькими аккаунтами, сгруппированных в семь разделов сайдбара — от полей ввода, форм, селекторов и деревьев до таблиц, карточек, оверлеев и обратной связи, каждый отображается вживую с однострочным описанием и планом страницы, с предпросмотром светлой, тёмной темы и режима «как в системе». Установка из npm командой `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-semi-ui-showcase`.

Межсессионная Markdown-память LLM-Wiki/`SOUL.md`. По умолчанию внедряется при старте только после первого сообщения пользователя и только в активную сессию. Есть remember/recall/consolidate/forget, skill и pack/unpack. Бюджет boot-block для файла защищает индекс, записывается `last_access`; есть панель здоровья только для чтения, декларативный индекс, граф, фильтры и `checkup`. Требуются формат сессии v4 (официальный DeepSeek Harness 0.1.7+) и source kind производителя `plugin:memory` в сообщениях. v0.13 объявляет `engines.dsh` совместимым с официальной серией 0.2.1-rc.5 и отклоняет старые хосты. Review now сразу отправляет один growth recap (`growth-now`) через `POST /api/memory/control`, соблюдая общий speech floor.

Набор мобильных улучшений веб-интерфейса DeepSeek Harness: панель активных сессий в стиле Chrome, полноэкранная боковая панель со свайпом, наложенная панель, недавние элементы в свернутом виде, переключение сессий без фокуса ввода, адаптация viewport/клавиатуры IME, отклик на касание, внутренняя прокрутка кода и таблиц, скрытие меню разрешений, полноэкранные настройки с запоминанием вкладки, композиторная пульсация статуса и защита от случайного перетаскивания — всего 14 функций. Каждая отдельно включается в Настройки → QoL с мгновенным эффектом и сохраняется в localStorage данного браузера. Только клиентские CSS/JS; мобильные правила действуют при ширине до 768px и не затрагивают ПК.

Выделяйте элементы браузера прямо во время Vibe Coding и отправляйте структурированную визуальную обратную связь агенту DeepSeek Harness.

Ревью плана с привязанными аннотациями и структурированной обратной связью, возвращаемой агенту.

Память опыта и рефлексия для агентов DSH: после задач автоматически предлагает уроки и извлекает в подходящих следующих задачах только проверенные пользователем уроки. Есть происхождение источников, поиск в рамках проекта, обработка конфликтов, обратная связь об использовании и проверка срока действия. Сбор и извлечение управляются отдельно; запись в AGENTS.md требует предварительного просмотра и явного применения. В панели настроек открывается руководство из 4 шагов.

База знаний по паттерну Karpathy LLM Wiki для DSH: навыки wiki-write/wiki-search, конвейер без зависимостей (lint/индекс/синхронизация памяти mnemon/обратная связь по качеству), минимальный плагин жизненного цикла, внедряющий схему и предпросмотр знаний, семантическое вспоминание SiliconFlow через Ollama-совместимый прокси.

Воспроизводимая научная рабочая среда: ячейки под управлением агента, встроенные рисунки с обратной связью/перезапуском, происхождение по манифесту, снимки окружения и навыки создания фигур публикационного уровня (9 инструментов bio_* + интерфейс рабочей среды).

Проверка ответов агента для DeepSeek Harness: отдельная LLM повторно оценивает каждый финальный ответ по шкале 1–100; при результате ниже порога агент получает конкретные замечания и продолжает работу. Оценка показана меткой в строке действий (зеленая — пройдено, красная — нужно доработать); число повторов и причина видны при наведении. Настройки доступны во вкладке Reviewer 配置, через HTTP-сервер 127.0.0.1 или дополнительную боковую вкладку dsh-better-sidebar.

Добавляет инструмент снятия скриншота и две опциональные точки автоматического захвата, помещая экран в диалог как блок изображения; требует модель с поддержкой изображений.

Четыре навыка рабочих процессов GitHub для триажа PR, обратной связи по рецензированию, диагностики GitHub Actions и безопасной публикации черновиков PR, с повторным использованием существующих возможностей DSH и резервными вариантами gh/git.

Сопоставляет локально проанализированный системный звук с музыкально-реактивными эффектами беседы, оценками ритм-игры, отзывами о счёте и комбо и опциональными полосами RGB-спектра в DSH Web.

Долговременная память DSH в Markdown. Ежедневно сохраняет реальные диалоги пользователя и assistant без вызова модели; затем LLM обобщает их в system prompt каждого хода. Локальный поиск CJK bigram + BM25 в 3 уровнях (индекс/сводка/полный текст) извлекает только нужное. Записи P0 и пользователя не меняются автоматически; забывание ставит stale, не удаляя запись, аудит хранится в status.md. Шесть инструментов: recall/write/status/extract/feedback и библиотека skills. Готовая группа предлагает карточку в конце хода; нажатие создаёт SKILL.md, установка только после одобрения. Обучение включено по умолчанию и использует модель беседы. Главный переключатель останавливает LLM, но не сбор. Ошибки видны в prompt и status.md. Чистый JavaScript; только зависимости Harness.

Звуковая обратная связь для веб-интерфейса DSH: нажатия кнопок классифицируются по смыслу (normal, primary, toggle, send, close, danger, link), а переходы задачи текущей сессии (started, finished, failed) и ожидающие взаимодействия сопровождаются сигналом. Для каждого сценария есть отдельный выбор сигнала и переключатель на странице настроек. Все 78 сигналов и 12 наборов звуков синтезируются в браузере с помощью Web Audio API, поэтому пакет не содержит аудиофайлов и не отправляет сетевых запросов. Это порт dsh-plugin-uisfx на DSH 0.2.0, созданный сообществом; изменения зафиксированы в PROVENANCE.md.

Матрица-рой субагентов, которая маршрутизирует разнородные задачи к наиболее подходящей модели через gateway в стиле OpenRouter плюс cfgpu.com/llm/square, отправляет каждую задачу через in-process subagents или прямые вызовы LLM и отслеживает потребление токенов по моделям с feedback-driven рейтингом.

RAG с двойным графом знаний для заметок Markdown с half-life затуханием памяти: графы предпосылок и сходства (обход P/S-Agent), разбиение на абзацы, гибридный поиск n-gram/embedding и явный цикл обратной связи по весам — нативный плагин Cordis, устанавливается через npm как @eqman00003/knowlp-rag.

Персонажи, связанные с model, и общий мир для DeepSeek Harness: редактируемые persona/memory, необязательные AI-дневники и консолидация сна, китайские/английские настройки, desktop-питомцы по задачам, темы и статистика; обновления сохраняют настройки. Windows/Linux/macOS; требования ОС — в guide. Дневники/консолидация расходуют токены. Рекомендуется закрыть видимых desktop-питомцев/bubbles перед установкой/обновлением (открытые файлы могут помешать). Запросы аккаунтов Codex/OpenAI API проверены пользователями; прочие источники ждут проверки/feedback.

Панель источников в беседе DSH Desktop: текущая chat model запускает циклы LLM-поиска, кандидаты отображаются в карточках с поддержкой GitHub; keep/exclude, избранное и выбранные источники хранятся в этой беседе.

Команда сборки памяти для DeepSeek Harness: каждое сообщение запускает пятиэтапный цикл (judge, retrieve, assemble, feedback, calibrate) с subagent в ролях judge, retriever, archivist, advocate, editor и scribe. BM25-поиск, материалы в хронологическом порядке и сборка LLM создают полезные пакеты для linghun. Работает с dsh-linghun.

Нативный плагин DeepSeek Harness: отправляет каждый prompt в локальный конвейер сбора agent-feedback-loop и добавляет скомпилированные повторяющиеся правила в контекст.