Плагины

Подключает DeepSeek Harness к локальной самосовершенствующейся персональной базе знаний ReMe: автоматически сохраняет завершённые беседы главного агента как пользовательскую Markdown-память, ищет беседы и исходные материалы через reme_search с BM25, опциональными эмбеддингами и раскрытием wikilinks, а также планирует ежедневную консолидацию памяти.

Читает файлы сессий, которые уже записали тридцать три других кодинг-агента на этой машине — Claude Code, Codex, Cursor, VS Code Copilot Chat, opencode, OpenClaw, Hermes, Kimi, Cline, Zed и другие, — включая сессии до его установки: шесть инструментов (deja_recall, deja_session, deja_blame, deja_fix, deja_how, deja_remember), команда /deja и опциональный автоматический recall, добавляемый в runtime-контекст. Локальный индекс BM25, без LLM, без эмбеддингов, без сети (dsh plugin --profile web add dsh-deja).

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.

QA по соответствию дизайну для текстовых моделей: инструмент `deepseek_vision` заимствует «глаз» из любого OpenAI-compatible vision route, чтобы модель могла определить, соответствует ли реализация макету; вместе с бенчмарком, стоящим за этим суждением (четыре fixture, 23 внедренных дефекта, raw transcripts) и дисциплиной вопросов, на которой это основано.

Мозг DeepSeek + автоматическая транскрипция изображений: прикрепляйте изображения в GUI, и каждое по умолчанию транскрибируется через официальную модель deepseek-v4-flash-vision-exp (чисто текстовый мозг V4-Pro тоже может видеть изображения), в качестве альтернатив — любая VLM, совместимая с OpenAI, или локальный Ollama.

Бюджеты размышления на запрос, бэкенд компактификации и вкладка настроек для локальной линейки Qwen3.8 (llama.cpp или NInfer).

Отправка самодостаточных задач из DSH в 11 внешних CLI-агентов (Codex, Claude Code, TraeCode, OpenCode, Gemini, Cursor, Kimi, Qwen, Copilot, WorkBuddy, Grok): комплект только для хоста, регистрирующий инструмент conductor_dispatch и автоматически запускаемый навык conductor.

Голосовая AI-девушка для Web UI: микрофонный ввод через FunASR, голосовые ответы Qwen3-TTS, окно анимации компаньона и двусторонний QQ-чат (текст/голос/изображение push) через NapCat.

Принудительно сжимает контекст при запуске llama.cpp-моделей с малым контекстом, таких как Qwen3.8-27B, повышая эффективность модели и плавность использования, вместе с хорошо проработанными промптами сжатия.

Маршрут провайдера шлюза «зрение-язык»: вставленные изображения описываются настраиваемой VL-моделью (по умолчанию Qwen-VL) перед отправкой в DeepSeek.

Бесплатный мост зрения для текстовых моделей: понимание изображений, OCR, анализ интерфейса и отладка через бесплатных провайдеров (Qwen3-VL-Flash, Doubao, DeepSeek-OCR) с графическим интерфейсом настроек.

Используйте свою веб-ИИ с активным входом (DeepSeek, GLM, Kimi, Qwen, Doubao...) в качестве провайдеров моделей в DeepSeek Harness. Веб-модели отправляют вызовы инструментов, DSH выполняет их в рамках своей нативной системы разрешений, а результаты возвращаются в ту же веб-сессию. API-ключи не нужны.

Установка бесплатных моделей в один клик для веб-версии DSH, созданная для начинающих: установщик в один клик для Windows (install.bat) и macOS/Linux (install.sh, v1.7.0+); четыре постоянно бесплатных канала — Zhipu GLM (текст + изображения), SiliconFlow (Qwen3-8B и ещё 15+ моделей менее 9B), iFlytek Spark Lite и бесплатный пул OpenRouter, который маршрутизируется через openrouter/auto и выбирает из меняющегося со временем пула; подсказка по настройке в левом нижнем углу скрывается, как только подключена любая бесплатная модель; напоминание о пиковых/непиковых ценах DeepSeek в реальном времени; встроенный справочный центр для начинающих.

Сканирует более 20 ИИ-агентов на этой машине (Codex, Claude Code, cc-switch, Hermes, opencode, Gemini, Grok, Kimi, CodeBuddy, Trae, OpenClaw, Qoder, WorkBuddy, Zcode, Cursor, Windsurf, Cline, Roo Code, Qwen Code, ...) и в один клик синхронизирует, управляет и добавляет их MCP-серверы и навыки в DSH — глобально или для каждого рабочего пространства.

Индикатор и панель квот в правом нижнем углу, объединяющие квоты подписок на AI-платформах (Kimi Code, DeepSeek, Zhipu Coding Plan, BigModel, Qwen, Scnet, TokenRouter, SupaWriter), автоматически синхронизирующие API-ключи из домена credentials DSH и отображающие цветные полосы использования.

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-адаптер LLM для локально развёрнутых моделей Qwen за совместимым с OpenAI эндпоинтом vLLM, с переключателем мультимодальности для каждой модели, полностью настраиваемыми уровнями усилий рассуждения и веб-страницей настроек для изменения развёртывания из фронтенда.

Единый маршрутизатор генерации изображений для DeepSeek Harness (DSH): автоматически обнаруживает модели изображений на любом OpenAI-совместимом endpoint, предоставляет инструменты draw_image и draw_list_sources, поддерживает SenseNova, StepFun, Agnes, Qwen, Flux, SD, Imagen и другие.

Исправление компакции для шлюзов qwen3.8-27b, размещённых на NInfer: отключает режим рассуждения при вызовах компакции контекста и заголовка сессии в dsh, чтобы рассуждения xhigh перестали сжигать весь бюджет вывода; та же идея применима к другим способам запуска, но этот пакет рассчитан только на NInfer.

Показывает вставленные или загруженные изображения прямо в чате DSH Web и даёт зрение моделям только с текстом: вызываемый моделью инструмент visual_review сначала обращается к любой совместимой с OpenAI мультимодальной API, а при сбое переходит на локальный воркер Qwen3-VL.

Нативный vision-мост провайдера LLM: изображения, вставленные в чат, описываются vision-моделью (Qwen3-VL через pi-ai/llama.cpp), а текстовое описание передаётся текстовой модели DeepSeek для ответа — приём изображений, маршрутизация и сжатие идут через нативные механизмы harness, с LRU-кэшем описаний и повтором при 503.

Локальный мост мультипланов для DeepSeek Harness: используйте ваши действующие подписки ChatGPT Codex, Claude, ZCode (GLM) и Qwen через один loopback-прокси, с карточкой статуса на странице настроек и подготовкой в один клик. Без изменений ядра dsh.

Consumer инструмента ui_mockup: на этапе обсуждения создаёт вайрфреймы и высокодетальные наброски UI, сохраняет дизайн на диск, запрашивает подтверждение и после него фиксирует спецификацию дизайна; включает клиентские карточки, маршрутизацию изображений и i18n.

Создаёт каркасы UI и высокодетализированные макеты в DeepSeek Harness с выбором провайдеров изображений DashScope и Volcengine.