Плагины

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.

Писательская рабочая среда для романов в DSH: пресет авторства, управление планом и персонажами, аннотации рукописи, рабочие процессы рецензирования и управляемый локальный Python-бэкенд.

Локальное скачивание счетов IMAP, OCR, архивирование и сводки возмещения расходов в Excel для DeepSeek Harness.

Кросс-агентный, локально-ориентированный плагин постоянной памяти для DeepSeek Harness (DSH) на основе Mnemon. Он совместно использует долговременную память между агентами с поддержкой Mnemon и добавляет память времени выполнения, документы проекта с возможностью поиска, семантическое воспроизведение, граф знаний и боковую панель UI.

Мнемонический слой.

Локальная доска задач на SQLite в виде нативной оверлей-страницы: проекты, задачи, комментарии, связи, вложения и автоматизация workflow со статусами backlog → todo → in_progress → in_review → done; инструменты агента `taskboard_*` могут отправлять работу только в in_review, плюс headless JSON CLI и упакованный skill.

Терминальное рабочее пространство для DeepSeek Harness с локальным импортом тем JSON/JSONC из VS Code, наследуемыми фоновыми эффектами терминала, выделением текста мышью, структурированными представлениями инструментов и diff, управлением Session/Profile/plugin и обозревателями Skill/MCP.

Маркетплейс плагинов и навыков на основе тем GitHub: страница настроек, позволяющая просматривать автоматически собранный реестр (весь топик dsh-plugin плюс индекс навыков, обновляемый CI каждые 2 часа) с установкой в один клик, определением типа, подтверждениями безопасности для установочных скриптов и скрытых зависимостей хоста, управлением ключами окружения и спецификацией распознавания STANDARD.md.

Трёхуровневая плоскость управления памятью для DeepSeek Harness: персистентный контекст выполнения, поисковые проектные документы, подключаемая долговременная память, умная маршрутизация, контролируемые рабочие процессы агентов, WebUI и headless-инструменты.

Память, которая видит сны — межсессионная память для DeepSeek Harness: вспоминает вас между сессиями, автоматически консолидируется во время своего «сна» (autoDream), замораживает конфликтующие воспоминания для вашего просмотра и ведёт воспроизводимый журнал аудита. Локальный офлайн-семантический поиск поверх SQLite с редактируемыми вручную Markdown-зеркалами, графом сущностей, интерактивной панелью памяти, а также внешним API и CLI.

Локальная загрузка счетов по IMAP, OCR, архивирование и сводный пакет Excel для DeepSeek Harness

Управляемое моделью сжатие контекста (Active Context Pruning) для DeepSeek Harness: модель сама решает, когда и что сжимать.

Память, которая видит сны — межсессионная память для DeepSeek Harness: вспоминает вас между сессиями, автоматически консолидируется во сне (autoDream), замораживает конфликтующие воспоминания для вашей проверки и ведёт воспроизводимый журнал аудита. Локальный семантический поиск offline-first поверх SQLite с редактируемыми вручную Markdown-зеркалами, граф сущностей, интерактивная панель памяти, а также внешний API и CLI.

Память, которая видит сны, — межсессионная память для DeepSeek Harness: помнит вас между сессиями, самоконсолидируется во сне (autoDream), замораживает конфликтующие воспоминания для вашей проверки и ведёт воспроизводимый аудит-след. Локальный семантический поиск offline-first поверх SQLite с редактируемыми вручную Markdown-зеркалами, граф сущностей, интерактивная панель памяти, а также внешний API и CLI.

Добавляет вход в аккаунт, настройку API и пользовательского Provider, переключение моделей, запасной вариант изображения для текстовых моделей, а также распределение токенов/затрат в DeepSeek Harness 47f.

Проактивная ассоциативная память для DSH: внедряет recall без запроса на фиксированной границе, с трёхслойной автоконсолидацией, кристаллизацией skills и управлением контекстом в стиле Astra. Включает журналы передачи и доску PLAN, которые переживают переключения окна контекста, а также определение уровня с автоматически обнаруживаемым окном модели. Локальное хранение в Markdown, не зависит от модели, без зависимостей; лексический нижний предел 0 ГБ с опциональными семантическими слоями.

Панель управления плагинами: включение/отключение установленных плагинов в один клик плюс магазин GitHub dsh-plugin с подробностями и установкой в один клик.

Центр управления DeepSeek Harness для официального мониторинга баланса, затрат и токенов по каждой сессии, суммарных токенов сторонних сервисов, оповещений о завершении, официального пополнения, гибких макетов и управления сессиями с помощью агента.

Панель управления рантаймом только для чтения для официального MCP-клиента DSH: статус подключения, зарегистрированные инструменты, ошибки и число переподключений через команду /mcp и вкладку настроек, с очищенным отображением и предложениями патчей для включения/отключения.

Agent Context Editor — кросс-агентный плагин для ручного исключения, редактирования и выборочного сжатия контекста ИИ-диалогов. Также поддерживает поиск, фильтрацию, выбор, скрытие, восстановление и отмену изменений разговора с сохранением исходной сессии.

Плагин агента рабочего процесса проектирования harness/loop, управляемый навыками.

Межсессионный движок памяти для DeepSeek Harness: хранилище SQLite + редактируемое человеком зеркало в Markdown, консолидация autoDream, офлайн-семантический поиск (локальная векторизация/переранжирование/кластеризация), временная шкала сущность-атрибут, режим Sleep Mode, autoSummarize с пользовательской моделью и 7 инструментов памяти.

Инфраструктура экосистемы: лёгкая консоль в браузере для управления официальными плагинами репозитория (без патчей) и навык make-dsh-plugin для пошаговой разработки плагинов.

Глубокое чтение книг и статей в пяти режимах (быстрый, глубокий, карта знаний, по Фейнману, полная книга) с отчётами «утверждение — доказательство — данные», интеллект-картами Mermaid/XMind, пакетным сравнением, предварительной проверкой бюджета, прозрачным отслеживанием прогресса фоновых задач и экспортом в MD/HTML из URL, файлов или вставленного текста.