Плагины

QA по соответствию дизайну для текстовых моделей: инструмент `deepseek_vision` заимствует «глаз» из любого OpenAI-compatible vision route, чтобы модель могла определить, соответствует ли реализация макету; вместе с бенчмарком, стоящим за этим суждением (четыре fixture, 23 внедренных дефекта, raw transcripts) и дисциплиной вопросов, на которой это основано.

Настраивает contextWindow для моделей, зарегистрированных в dsh, чтобы длинные сессии больше не ошибочно считались переполнением контекста.

OMK — Observe. Measure. Know. Подтверждённые доказательствами изменения знаний для приложений ИИ.

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.

Трёхуровневый агентский memory harness: всегда включённый CLAUDE.md L1, индекс L2, детальный каркас L3 с шаблонами, шлюз, блокирующий запись в защищённые файлы без одноразового токена одобрения, безоценочное логирование событий, еженедельная дистилляция и skill цикла выполнения TDD.

Запускает 3 или 5 кандидатов кодинг-агентов в отдельных Git worktrees, проверяет их патчи командами проекта, ранжирует только прошедших и требует отдельного одобрения перед применением победителя.

Плагин режима обучения по методу Фейнмана: цикл teach → teach-back → judge → re-explain, отображаемый в виде наглядных HTML-карточек урока (диаграммы mermaid + подсветка кода shiki).

Resumes an agent turn that ended after narrating its next action without calling a tool: the guard replays the turn log on agent/turn-stopping, asks a judge model one true/false question, and steers the same turn to run one more step.

Независимый субагент одобрения оценивает каждую эскалацию песочницы, с настраиваемой моделью и журналом аудита.

Automatic approval and review for tool calls that need approval: keyword buckets match red lines without context, then a judge model classifies what was requested and sends it to allow, reject or a human according to the matching row and risk level; a judgment that never ran always goes to a human, and rejections tell the model why.

Peak / off-peak rate badges for the model selector (every row) and the composer tool row, judged per provider by its own time zone and schedule; the live catalog is served from the host over a fenced route.

Commitment write-gate: operator-authored rules enforced before a tool call runs — a deterministic guard tier plus an LLM-judge tier, fail-closed by default, every block written to a contradictions log.

Self-learning habit engine for the DeepSeek Harness — detects user-correction signals, judges habits with a low-cost model on threshold, settles candidates behind a two-level human gate

Codex-style approval autopilot for DeepSeek Harness: ordered glob rules (allow/ask/deny) plus an AI risk judge (low/medium/high) mapped through a risk tolerance, as an approval answerer.

Autonomous permission classifier for the auto preset: tool-scoped allow/deny rules, an LLM semantic judge, and git checkpointing for unattended sessions.

Destructive-command interception gate for dsh: parses shell semantics, judges risk against 41 built-in rules, and holds irreversible rm -rf, git reset --hard, and git push --force style commands at a confirmation gate.

Двухуровневый маршрутизатор моделей для DeepSeek Harness — маршрутизация через LLM-судью, цепочки резервных моделей, отказоустойчивость с экспоненциальной задержкой и оркестрация на уровне задач (адаптация pi-shift-router для DSH)

Cross-project experience recall for DeepSeek Harness: when the running work matches something your memory store already learned elsewhere, that lesson is injected before the next step. Runs fully locally, judged by a local small model.

DeepSeek Harness plugin bundle: grill_tree, a fixed-policy design-space search tool. Expands one decision per node, fans out independent proposers, has a separate judge prune the branches, beam-limits each depth, and ends with complete designs or an infea

DeepSeek Harness plugin for CVE impact retesting: fingerprint a target, judge it against a CVE's affected range, gather passive evidence, and report a verdict with confidence and limitations.

Resume screening plugin for HR in DeepSeek Harness: ingest up to 100k Word/PDF/Excel resumes into one searchable library with skills / coarse categories / ingest time, auto-ingest & de-dupe new resumes, then screen by plain-language criteria — rule pre-filter in the database plus LLM fine-judge on the shortlisted few, CSV export.

Shared toolkit for authoring DeepSeek Harness plugins, published as @perrylink/dsh-plugin-kit: a pluggable provider registry seam, fail-closed approval and session-event gates, shared sanitize/pricing/judge modules and a new-plugin skeleton.

Multi-role parallel argumentation for DeepSeek Harness: runs the real Codex and Claude CLIs in parallel, has the DSH model (Judge) write a third-party verdict back into the conversation, plus Obsidian-style single-agent direct chat and per-role model config.

DeepSeek Harness 插件：生成前注入「人味」风格约束 + AI 味检测报告（纯代码、零 token、结果可复现）。dsh plugin: human-flavor style injection + AI-flavor detection report, judged by code.