Плагины

Долгосрочная память для DeepSeek Harness в формате простого Markdown, один факт на файл, читаемая в любом редакторе. Индекс `MEMORY.md` имеет жёсткий лимит в 200 строк / 25 КБ, установленный `ctx.tools.guard()`: запись, которая увеличила бы индекс сверх лимита, отклоняется, а перезапись, уменьшающая его, всегда проходит, что позволяет пошагово уплотнять переросший индекс. Плагин никогда не пишет воспоминания сам — что сохранять, решаете вы и модель. То же хранилище используется Claude Code, Codex, Kiro и OpenClaw.

Курируемая файловая долговременная память для DeepSeek Harness — читаемые человеком markdown-заметки, единое хранилище в виде простого файла, общее для всех хостов (игнорируется git, если находится внутри репозитория проекта), и детерминированный предел индекса, обеспечиваемый ctx.tools.guard()

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.

Перехват поля ввода DSH Web (v0.3.0-beta.4 · пакет возможностей для сложных задач: 3D / нормали / взаимодействие / данные / конкурентность / детали производительности по пунктам + автоматизируемая приёмка + двуязычный китайско-английский · для dsh-0.1.6-alpha.1): перед отправкой отдельный ИИ (посредник) оптимизирует промпт в команду, готовую к отправке рабочему ИИ (четыре уровня интенсивности, длина процесса по сложности, изоляция по сессиям, предельно мини-окно).

Устанавливает мультиагентный пресет для написания романов для DeepSeek Harness: один агент-дирижёр распределяет задачи между пятью специализированными субагентами — построение мира, сюжет, управление персонажами, написание прозы и контроль качества.

Сохраняйте каждый повторяющийся, надоедливый шаблонный промпт — один щелчок мышью вставляет его в composer и избавляет вас от усилий. 🌹

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

Резидентный на хосте cron-движок с веб-доской задач и инструментом timer_agent: запускает реальные сессии агента по расписанию, продолжая закреплённую сессию для контекста или начиная новые в выбранном рабочем пространстве проекта.

Порт DietrichGebert/ponytail v4.9.0: всегда включённый режим ленивого сеньора с лестницей из 7 ступеней (от YAGNI до минимального кода), 6 skills для review, audit, debt, gain и help, без пустых инструментов.

Единый анкерный пресет агента для DeepSeek V4 Pro/Flash на официальном API и opencode-go: минимально-точный бутстрап первого запроса с двумя инструментами, зависящие от модели пути Pro/Flash и управление каталогом с учётом эпох для стабильности долгих сессий.

Единый привязанный пресет агента для DeepSeek V4 Pro/Flash в официальном API и opencode-go: минимально точный двухинструментальный бутстрап первого запроса, пути Pro/Flash с учётом модели и управление каталогом с учётом эпох для стабильности длинных сессий.

Навык исследовательского рабочего процесса AI-for-Science для DeepSeek Harness, для исследователей и аспирантов, использующих агентский ИИ: многоугольный обзор литературы с файлами по углам, дизайн экспериментов со списком оговорок, чтение рисунков и статей; каждое задание возвращает файлы плюс бриф кросс-проверки для второй модели. Ноль зависимостей, MIT.

Добавляет /pua, побуждая агента попробовать другой подход и проверить результаты, прежде чем объявить завершение; включает 15 корпоративных стилей, режимы персон, глобальные и поконверсационные настройки, а также необязательный цикл, который продолжается, пока проверочная команда не пройдёт, не будет достигнут предел итераций или пользователь не отменит выполнение.

Улучшение промпта в один клик в поле ввода: переписывает черновик в структурированный промпт (роль и цель, исполнимые шаги, формат вывода, критерии приёмки, крайние случаи) с предпросмотром до/после, вставкой обратно и отменой. Никогда не меняет намерение и не выдумывает требования.

Пресет агента в режиме обучения: агент кодирования, который обучает во время кодирования — конкретные сценарные объяснения, сократическое руководство и практические заготовки TODO(你), смоделированные по стилю вывода Learning Claude Code; устанавливается через dsh plugin add (dsh-learning-mode в npm).

Улучшение промптов для компоновщика: кнопка «✨ Enhance» переписывает черновик в более ясную и структурированную версию с использованием мышления от первых принципов, опираясь на контекст сессии, память и недавний разговор; при нехватке ключевой информации задаёт уточняющие вопросы в карточке и показывает результат перед применением к полю ввода.

Навык многоракурсного структурного анализа: adversarial-first анализ по 16 lenses в 4 категориях с 10 структурными инструментами, калибровкой уверенности и многоуровневым выводом, привязанным к фактам.

Улучшатель промптов для веб-интерфейса DSH с режимами basic/standard/expert: режимы standard и expert переписывают черновики с учётом контекста проекта и недавней истории сессии, изящно повторяют попытку, когда шлюзы отклоняют настройки reasoning-effort, и показывают проверку «до/после» с отменой.

Учится тому, что вы оставляете недосказанным в промптах, из запутанных ходов и ваших собственных исправлений, и внедряет выученные директивы в системный промпт каждого нового разговора; директивы редактируются в Настройках, а кнопка композера переписывает текущий черновик с их помощью.

Пресет агента Learning Mode: кодирующий агент, который обучает во время кодирования — конкретные сценарные объяснения, сократическое руководство и TODO(你) практические пропуски, смоделированные по стилю вывода Learning Claude Code; устанавливается через dsh plugin add (dsh-learning-mode в npm).

Контекстно-зависимые предложения следующего сообщения в композере DSH, с повторяющимся циклом триггера и явной проверкой пользователем перед отправкой.

Оптимизатор промптов с агентной структурой для DeepSeek Harness: переписывает черновики из композера в role/task/context/constraint/format с режимами normal, slim и expand, модальное окно подтверждения с оценкой, continue-optimize и движками local, hybrid, DSH или cloud-API.

Регистрирует навык fight-scene-director для проектирования боевых сцен AI-видео, портированный из одноимённого навыка Codex. Выдаёт структурированные китайские промпты для Seedance 2.0/2.5 и MiniMax H3, а также промпты изображений карты траектории и начальной позиции.

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.