Плагины

Один репозиторий, три части: runtime-инжектор для пакетов плагинов DSH (внедрение, горячая перезагрузка, выгрузка, вывод на передний план инструмента разработки, самовосстанавливающаяся маршрутизация, а также менеджер плагинов на странице настроек, который перечисляет, выгружает и перетаскивает папки для интернализации), agent preset — маршрутизатор режимов рассуждения с учётом задачи (router-standard / router-spec / router-react) и многоуровневый двухступенчатый протокол задач, шесть инструментов которого (commit_star, lock_stage, revise_do, edit_plan, mark_task, redteam_verdict) фиксируют состояние задачи на диске. Реализация инжектора поставляется прямо в дереве, поэтому установка несёт собственное поведение, а не список зависимостей.

LoopX — провайдер-нейтральное, локально-ориентированное ядро состояния и контрольная плоскость для агентов с длинным горизонтом: хранит состояния Goal, Todo, gate, evidence, quota, recovery и handoff поверх DeepSeek Harness, а плагин обеспечивает бутстрап CLI и навыков, допускает ограниченное продолжение в рамках той же сессии и добавляет петлевой GoalBar для точного ограниченного цикла.

LoopX — нейтральное к провайдеру, local-first ядро состояния и control plane для агентов с длинным горизонтом: хранит состояния Goal, Todo, gate, evidence, quota, recovery и handoff поверх DeepSeek Harness; плагин инициализирует CLI и skills, допускает ограниченное продолжение в той же сессии и добавляет loopback GoalBar для точного bounded loop.

Набор методов программной инженерии для агентов кодирования: навыки планирования на основе базовой линии, систематической отладки, гигиены промптов, проверки перед завершением и отслеживания исправлений/вывода из эксплуатации.

Ваш ИИ-спутник в обучении: помогает планировать занятия, разбираться в понятиях и создавать проекты, чтобы освоить предмет.

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.

Плагин прямого реального времени DSH x Blender v1.0 — позволяет ИИ-модели управлять Blender по прямому TCP-каналу: кадры вьюпорта, рендеры под произвольным углом, поиск во внутреннем цикле, профилирование рендера, безопасная децимация, headless-разгрузка, запуск GUI одним вызовом (15 инструментов + blender_rt_plan: 28 семейств / 183 операции). Сопутствующий skill: sixtysevenlf/dsh-skill-blender-modeling

Регистрирует маршруты Ark Agent Plan, Coding Plan и postpaid model в нативном селекторе моделей DSH.

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.

Плагин провайдера Volcengine Ark для DeepSeek Harness (DSH): регистрирует маршруты Agent Plan, Coding Plan и постоплаты на нативном адаптере pi-ai, чтобы модели Ark появлялись в средстве выбора моделей.

Superpowers для DeepSeek Harness: навыки TDD, отладки, планирования и совместной работы, адаптированные из obra/superpowers, устанавливаются как плагин Cordis и регистрируют 14 навыков без рантайм-зависимостей.

Режим red team: запускает пять ролей для целевой организации (разведка, активы, уязвимости, эксплуатация, внутреннее перемещение; параллельность по умолчанию 3, меняется сразу). Есть предварительные проверки, вводный сценарий, серверная оценка по 8 категориям/25 баллам, дедупликация и исключение самостоятельно созданных аккаунтов; результаты с временем сохраняются в SQLite. Консоль из 9 вкладок показывает активы, агентов, сессии, находки, цепочку атак, скриншоты доказательств и отчеты с командами воспроизведения. Включено 14 навыков разведки/оценки, 56 инструментов redteam_* и обновление одной командой. Навыки атак и автоустановщик поставляются отдельно от npm.

Панель биллинга в боковой панели: фактическое использование, агрегированное из журналов сессий (вызовы/токены/кэш по моделям и дням), стоимость в CNY по актуальному мульти-провайдерскому каталогу цен, маршруты подписок (coding/token/agent) исключены, индикаторы состояния по провайдерам.

Добавляет маршрут модели, в котором Lead планирует и проверяет, а Sidekick вносит изменения в код.

Канал бота Lark/Feishu для DeepSeek Harness: каждый чат управляет собственным агентом, а подтверждения инструментов, вопросы модели и проверки плана возвращаются в виде карточек, на которые можно ответить кнопкой или сообщением. Переключайте рабочее пространство и модель прямо из чата (`/cd`, `/model`, `/new`) и запускайте несколько ботов с отдельными сессиями, которые могут передавать ход друг другу в пределах одной группы.

Персональный ассистент для DeepSeek Harness, превращающий разговорные обязательства в межсессионные планы, напоминания и проверяемую панель управления

Плоскость уведомлений и удалённого управления DSH: единый API `notify()` для 28 исходящих каналов, шесть входящих каналов управления, подтверждения/вопросы/управление задачами с телефона, нативный UI DSH Notify & Control, горячее применение исходящих настроек, маршрутизация между агентами и нулевые runtime-зависимости.

Удалённое управление dsh web из мобильного браузера, откуда угодно (без публичного IP): облачный ретранслятор работает через 4G, либо разместите маршрутизатор сами; одна команда устанавливает десктопный мост и эту панель настроек внутри харнесса (вкладки облако/собственный хостинг, вход в аккаунт, запуск/остановка моста, обратная связь); плоскость данных туннеля зашифрована сквозным шифрованием (E2EE телефон↔десктоп) с выдачей десктопного доступа через QR/одноразовую ссылку, чтобы не вводить пароль повторно, с пробросом HTTP/WebSocket, аутентификацией по ключу доступа, живым списком устройств и опциональными квотами трафика.

Устанавливает четыре многоагентных пресета для математических исследований в DSH: v2 (пайплайн на основе вероятностей с дебатами нескольких проверяющих), v3 (база знаний в стиле статьи на Markdown с агентом-планировщиком и переиспользуемой библиотекой методов), v4 (постоянные самоорганизующиеся резиденты, которые переписываются и встречаются) и v5 (исследовательский институт с академиком, который разбирает и распределяет работу, голосующими исследователями, временными работниками, групповым чатом и таск-бордом compare-and-set); все четыре поддерживают возобновление с чекпоинта, вмешательство человека и необязательный переключатель формальной верификации Lean (off/encourage/require), прошедшее доказательство которого превращает голосование в проверку точности Lean-утверждений.

Напоминания и уведомления для DSH через настольный оповещатель: системное всплывающее сообщение, звук и отметка в заголовке вкладки сообщают, что агент ждет ввода (подтверждение, проверка плана, вопрос) или завершил фоновую задачу. В настройках доступны общий переключатель, звук и громкость, настройки по событиям и язык zh/en.

Полный порт obra/superpowers для DeepSeek Harness: 14 методологических навыков через нативный SkillProvider (ранг 550), охватывающих мозговой штурм, планирование, TDD, отладку, параллельных агентов и другое, с локализованной на китайский язык документацией и установкой без сборки.

Система инженерных процессов для AI-агентов программирования — обязательное планирование, TDD, верификация, ревью и интеллектуальный графовый анализ кодовой базы.

Рабочее место для чтения статей: библиотека + читалка PDF + компаньон-наставник. Ответы ссылаются на кликабельные номера страниц, которые возвращают к PDF и подсвечивают точный фрагмент; вопрос по выделению, не покидая статью; встроенный пресет строгого наставника (план чтения, коучинг по разделам, градуированные тесты с отслеживанием между сессиями); переключение оригинал ↔ китайский прямо на месте (babeldoc, ничего устанавливать заранее не нужно). Локальная транскрипция и поиск — документы никогда не покидают ваш компьютер.

Локальный граф знаний кода для агентов программирования: 10 инструментов MCP для многослойного сжатия контекста, планирования DAG, инкрементальной индексации AST, межсессионного цикла навыков, диагностики и импорта/экспорта артефактов графа.