Плагины

Создаёт проверенные автономные интерактивные диаграммы архитектуры, рабочих процессов, последовательностей, потоков данных и жизненного цикла на основе репозиториев или описаний систем.

Опциональный DeepSeek Harness-бандл, содержащий только skill Archify для архитектурных диаграмм.

Панель аналитики контекста DSH: панель Context + команда /context + браузер Context — комплексное управление жизненным циклом контекста с категоризированным составом, деталями содержимого, трендами изменений, событиями сжатия/внедрения и статистикой.

Передаёт статусы жизненного цикла, ошибки и запросы на подтверждение DeepSeek Harness локально запущенному настольному компаньону OpenPets.

Плагин анализа безопасности для DeepSeek Harness: 33 инструмента в шести областях безопасности, для работы с доказательствами, отчётами и утилитами, а также с жизненным циклом дел, маршрутизацией и журналом инструментов. Включает привязанный к сессии процесс ведения дела, цепочку доказательств, проверку E-id и воспроизводимые находки; 362 справочных материала по запросу; три переключаемых профиля персонажа; и рабочую область с четырьмя вкладками (armor / case / intercept / about), восстанавливающую состояние дела после сжатия контекста.

Плагин памяти жизненного цикла MemOS Cloud для DeepSeek Harness

Нативный маркетплейс скинов и менеджер жизненного цикла, который находит скины сообщества, показывает превью и статус совместимости, а также предлагает проверенные способы установки в один клик или вручную.

Консоль управления активами для самостоятельно размещаемой ИИ-инфраструктуры. Вносит в единый ledger MCP-серверы, skills, agents, ИИ-приложения, каналы моделей, SaaS-коннекторы и NAS-хранилище; включает машину состояний жизненного цикла, точки RBAC для каждого инструмента, распределение затрат отдел × agent × skill, топологию зависимостей и журнал аудита append-only. Самостоятельное размещение, MIT, без облачного тарифа и контракта.

DSH Knit сортирует Markdown/код/изображения/видео по диалогу в sidebar; Context Pack через knit_docs. BM25/IDF по умолчанию локально сравнивает недавние сообщения с title/summary/body: без модели/сети, данные не уходят; индекс сохраняется между рестартами/сессиями. Есть evidence/preview; атрибуция фиксируется при чтении, pin/exclude до поиска обратимы. v0.23: опциональный hybrid OFF; нужны embeddings Ollama/OpenAI-compatible, настроенные пользователем. Передаются только query+title/summary (Markdown: первый абзац ≤60 символов; код: относительная папка; медиа: имя), не полный текст/absolute path; loopback = локально. v0.24 связывает незакоммиченные изменения через read-only git status (fixed argv, без shell, env allowlist), OFF. Реального теста нет; улучшение не заявлено.

Локальная память проектов без встроенных зависимостей среды выполнения и внешних сервисов: JSON как единственный источник истины плюс генерируемый PROJECT_MEMORY.md, ограниченная по токенам и замороженная по сессии Hot Memory для стабильности кэша префиксов промптов, кешированный кросс-проектный BM25-отзыв, доверенное происхождение сессий/ходов, объяснимое управление дубликатами/конфликтами перед записью, редактируемый жизненный цикл важности/закрепления/тегов/замены/архивации, настраиваемая дистилляция по завершении хода верхнего уровня и двуязычный веб-GUI для поиска, просмотра, диагностики и настроек в реальном времени.

Преобразует события жизненного цикла сессии, цикла агента, LLM и инструментов в трассировки и метрики OpenTelemetry GenAI, экспортируемые по стандартному OTLP/HTTP в любой совместимый бэкенд, с отключённым по умолчанию захватом содержимого.

Управление жизненным циклом целей для dsh с интерактивной канбан-доской: цели, критерии, попытки и обзоры живут в рабочем пространстве, управляются инструментами graph_*, а доска с двумя дорожками отображается в представлении диалога.

Создавайте и управляйте изолированными JavaScript-инструментами с редактором Monaco и жизненным циклом инструментов, управляемым моделью.

Интеграционный слой DSH для механизма памяти Minta: компонует официальную строку dsh-mcp-client, регистрирует skill minta-memory-governance плюс предварительный прогрев памяти при старте сессии и поставляет пресет агента Minta; требует отдельно развёрнутый механизм Minta (Python/Docker) для предоставления 19 инструментов MCP — без него непригоден.

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.

Межсессионная память с детерминированным восстановлением без токенов (bigram-Jaccard, объединённый с FTS5 BM25 через RRF, с учётом китайской токенизации), усилением, которое укрепляет повторяющиеся наблюдения, и процедурами, кристаллизованными в файлы SKILL.md, редактируемые на месте через жизненный цикл active-stale-archived с обратимым архивированием и откатом. Для ingest и disposal задаётся выбираемый пользователем уровень автономности; конфликты и записи высокой важности всегда отправляются на проверку человеком, и ничего никогда не удаляется автоматически. Требуется Node 22.5+.

Интерфейс управления жизненным циклом для провайдера моделей llm-pi-ai: создание, редактирование, удаление, включение и отключение провайдеров с пользовательскими заголовками и ключами API, зашифрованными AES-GCM; безопасное при удалении восстановление припаркованных провайдеров, обнаружение удалённых моделей с пакетной записью, интеллектуальная маршрутизация по пяти стратегиям, композиции объединения/пересечения, тесты связности по каждой модели и наблюдаемость запросов.

Хуки жизненного цикла на основе конфигурации: объявления событие→команда в cordis.patch.yml, с уведомлениями-карточками Feishu и созданием бота по QR-скану.

Упаковывает набор навыков презентаций ppt-master как устанавливаемый плагин DeepSeek Harness: навыки включены без изменений байт-в-байт, есть три инструмента жизненного цикла (ppt_master_info, ppt_master_check_env, ppt_master_setup_deps), необязательная изоляция интерпретатора venv и карточка настроек на странице Plugins. Требуются python3 >= 3.10 и pip-зависимости, установленные через ppt_master_setup_deps.

Автоматически классифицирует сеансы DeepSeek Harness с помощью моделей принятия решений Jev или инструментов Agent и добавляет эмодзи-статус к заголовку (в работе 🚧, заблокирован ⏸️, проверка 👀, готово ✅, план 💡, ошибка 🐛). Включает плавное восстановление жизненного цикла, необязательный инференс Jev (требуется API-ключ Jev), обслуживание инструментов модели и наглядную панель настроек.

Маршрутизатор ленивой загрузки для серверов MCP: автоматически обнаруживает совместимые MCP и держит в каталоге инструментов только общий маршрутизатор, показывая схемы сервера, когда они нужны ходу, и снова скрывая их в конце хода — так множество установленных MCP перестают стоить контекста при каждом запросе. При любой неопределённости переключается на обычную видимость, а исходный MCP сохраняет владение выполнением, разрешениями и жизненным циклом процесса. Также поддерживает явные ленивые подключения с тёплым переиспользованием, ограниченным переподключением, stdio и Streamable HTTP.

Биомиметическая система памяти для DeepSeek Harness: единое хранилище SQLite (node:sqlite, WAL), дерево Markdown которого хранится как зеркало только для чтения; инструменты памяти, внедрение замороженного снимка при запуске сессии, ступенчатое одобрение по шлюзам, извлечение текущей сессии по запросу, слияние почти дубликатов, жизненный цикл архивирования и замены, метаболизм памяти (dream), закрепления памяти, семантическое извлечение по локальным эмбеддингам, а также команда /memory.

60-кадровая монохромная анимация ныряющего кита с адаптацией под тему и реактивной водой для статуса хода DSH Web: встроенные ресурсы, бесшовное зацикленное воспроизведение, PNG-заглушка при сниженной анимации и аккуратное удаление по жизненному циклу.

Инструмент отслеживания происхождения данных: связывает весь жизненный цикл данных для соблюдения требований к законности источника.