Плагины

Постоянные мультимодельные отряды, настраиваемые в разделе «Настройки» и выбираемые в Composer, с политиками модели и инструментов для каждого участника. По умолчанию ведущий Agent сам выполняет простую работу и делегирует только тогда, когда нужен сохранённый отряд; делегированная работа идёт как ограниченный DAG с необязательной проверкой и исправлением. Run Center отслеживает повторы и токены по каждому участнику из официальных событий использования Harness.

Улучшение промптов в один клик (5 режимов, цепочка памяти, запасной вариант нескольких моделей) плюс распознавание речи (облачный Qwen3-ASR / офлайн SenseVoice, авто-остановка при тишине) для композера, с перезапуском службы DSH в один клик.

Мультимодельный совет для DeepSeek Harness: независимые ответы, анонимные взаимные рецензии и проверяемое итоговое решение.

Подключает OAuth-аккаунты Google Antigravity к DeepSeek Harness, разумно распределяет квоты между аккаунтами, маршрутизирует запросы к разным LLM и генерирует изображения с Nano Banana 2.

Настраиваемая модель по умолчанию для делегирования субагентам через settings.yaml, с одно- и мультимодельными стратегиями по кругу или случайно.

Менеджер кастомных режимов / ассистентов: задайте каждому режиму собственный системный промпт на странице настроек — кастомный промпт это обычный файл, который агентный цикл перечитывает перед каждым шагом модели, так что правка применяется к запущенной сессии на следующем шаге — и создайте его на основе официальной композиции standard / PTC / minimal / Cordis, переключая монтируемые строки плагинов по одной (своя композиция плагинов на режим) и переименовывая как угодно. Несколько ассистентов сосуществуют со своими промптами, так что на одной машине могут жить помощник для кодинга, чат-компаньон и ролевая (RP) персона — мультиагентная настройка, выбираемая под каждую новую сессию. Нетронутые строки остаются байт-в-байт идентичными поставляемым, включая условия платформы.

Проактивный плагин мультимодельной диспетчеризации: приём мультиисточниковых сигналов с дедупликацией и ранжированием срочности, движок решений из четырёх направлений (выполнить/отложить/отклонить/спросить пользователя), генерация DAG-планов с параллельным выполнением моделей, рефлексия качества с автоматическим повтором и сменой модели, долгосрочная память о паттернах задач и уроках, эволюция стратегии через генетические алгоритмы с песочничной оценкой и канареечным развёртыванием.

Ревью от advisor, сходящиеся за несколько раундов, инженерный режим, записи в котором требуют design-токена, эскалация задачи на более сильную модель и параллельная мультимодельная консультация; страница настроек редактирует маршруты моделей, тайм-ауты и бюджеты.

Мультимодельный оркестратор: главный мозг декомпозирует сложные задачи и распределяет подзадачи между субагентами GLM / Kimi / Qwen по сильным сторонам каждой модели, с учётом токенов по моделям.

Плагин мультимодельной маршрутизации для DeepSeek Harness: доверьте профессиональные задачи профессиональным агентам — настраивайте специализированных агентов (зрение/перевод/голос/субагент и т.д.) и привязывайте их к независимым моделям; вход в мультимодальные аккаунты в один клик, маршрутизация по состоянию пула аккаунтов и статистика использования в реальном времени.

Вызываемый агентом vision-инструмент, который описывает локальные изображения через любой настраиваемый OpenAI-совместимый vision endpoint, с опциональной перекрёстной проверкой несколькими моделями и без встроенных ключей.

Плагин круглого стола для DeepSeek Harness: несколько настроенных ИИ обсуждают одну тему раундами, со своими persona и общим context. Судья взвешивает шесть критериев: агрессивность, логика, соответствие persona, интерес, стратегия и глубина. Эффективность затрат отдельно показывает реальный ledger dsh-cost-meter. Выводит отчёт Markdown и docx.

Локальное распознавание речи несколькими моделями для поля ввода DSH Web: пользователь выбирает Whistle или Voz, загрузка каждой модели отложена. Поставляется как DSH bundle.

Профилирование возможностей по моделям для DSH: преобразует локальную историю сеансов в панели мониторинга по моделям с количеством сеансов, использованием инструментов, частотами ошибок и основными сигнатурами ошибок, с фильтрами по временным диапазонам и сравнением нескольких моделей.

Для DeepSeek Harness: регистрация моделей, помощь с портретами и выбор модели Agent из каталога без секретов.

Передаёт задачи реализации от основной модели исполнительным моделям и собирает их отчёты.

Рабочая среда из трёх окон для dsh web: чат, конструирование и проверка только для чтения рядом для каждого workspace, с hooks для каждого окна. Анонимная проверка несколькими моделями спрашивает перед запуском, группирует замечания по проблемам и выдаёт Markdown-отчёт.

Экран сессии Live2D с голосом в реальном времени: непрерывный голосовой ввод, потоковый TTS, перевод субтитров, каталог нескольких моделей и отдельный вход.

FreeDSH: маршрутизация между моделями с приоритетом бесплатных вариантов, безопасные обновления ядра и поддержка pt-BR/Windows для DeepSeek Harness. Устанавливаемый bundle DSH: `dsh plugin add`. Неофициальный проект.

Управляет доступом к нескольким моделям DSH, месячными кредитами, ручной/качественной/кредитной/автоматической маршрутизацией, переключением при сбое и аудитом использования.

Плагин DeepSeek-Harness для оркестрации нескольких моделей: рекурсивное разбиение задач, динамическая маршрутизация, контроль качества, восстановление после сбоев и отчёты KPI.

Перетаскиваемый талисман приглашает сыграть в сянци (китайские шахматы), пока ИИ думает, со встроенным движком, экспортом записи ходов и опциональной мультимодельной комментаторской поддержкой.

Чипы ревью и цитирования сообщений в диалогах: кросс-ревью несколькими моделями (код/ответ) с градацией по серьёзности и сводками, история ревью и настройки, сохраняемые на host.

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)