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.

Неофициальный провайдер LLM Command Code: регистрирует маршрут `commandcode` с актуальным каталогом моделей и поддержкой reasoning-effort.

Адаптивный скин ползунка reasoning, отображающий доступные уровни reasoning effort каждой модели на визуальную шкалу интенсивности от 0 до 30, с синхронизированными портретами, фоном и цветами интерфейса.

Агрегат настольных функций, устанавливающий коллекцию DSH Web UI, dshmarket, Codex Connect и элементы управления reasoning-effort в фиксированных версиях.

Базовый агрегат функций DeepSeek Harness Desktop: коллекция веб-интерфейса, магазин плагинов, Codex Connect и элементы управления reasoning.

Наблюдатель рабочего пути сессии только для чтения: сворачивает ходы в сводки этапа, запуска, длительности и tok/s, затем разворачивает параллельные ветви, результаты инструментов и рассуждения, видимые провайдеру.

Более спокойный режим чтения для DeepSeek Harness: нативные детали процесса, рассуждения в реальном времени и аккуратные итоговые ответы.

Ползунок интенсивности reasoning в стиле Codex для DSH, а также ползунок «толстая бегущая рыба». Ползунок модели и reasoning-effort в стиле Codex для DeepSeek Harness.

Провайдер моделей Tencent CodeBuddy для DeepSeek Harness, выполняющий вход через OAuth в браузере вместо API-ключа: выводит каталог моделей CodeBuddy с возможностями контекста, вывода, вызова инструментов, reasoning и изображений каждой модели, хранит несколько аккаунтов с автоматическим переключением на следующий рабочий, показывает в композере остаток квоты с панелью использования token и кредитов и выполняет по каждому аккаунту автоматизируемые задания роста CodeBuddy с журналом выполнения. Установка из npm командой `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-codebuddy`.

Вход с аккаунтом ChatGPT в DeepSeek Harness через OAuth-поток в браузере Codex без API-ключа и без выбора workspace: подписывает логин на провайдер Codex от pi-ai, позволяет задать глобальные Codex-модель и reasoning effort по умолчанию для новых сессий, обновляет список моделей из собственного catalog-endpoint вошедшего аккаунта и показывает в композере окна использования за пять часов и за неделю.

Конфигурация усилия рассуждения и модальности ввода для каждой модели у сторонних провайдеров: предложения, объединённые из базы знаний моделей и сырых данных эндпоинта /models, с метками уверенности, редактируемые в карточке официальной страницы Models.

Настройка уровней усилия рассуждения и значений по умолчанию субагента для пользовательских моделей DSH.

Выделите текст в завершённом ответе DSH, чтобы открыть независимую постоянную read-only многоходовую Topic, привязанную к доказательствам исходной сессии и файлам проекта, пока исходный агент продолжает работу.

Ползунок усилия рассуждения в стиле Claude Code для веб-интерфейса DSH: плавное перетаскивание, фиксация при отпускании, огненный след WebGL и реальное, работающее управление усилием мышления для любой пользовательской сторонней модели или провайдера.

Сопоставляйте модели и token budgets с каждой ролью, а затем позволяйте DSH делегировать специализированные subagents по типу задачи. Охватывает архитектурный анализ, UI/UX, реализацию кода, изучение codebase и исследование документации, с автоматической настройкой плюс reasoning effort и правами на инструменты для каждой роли.

Заставьте ИИ помнить, как вы думаете, а не то, что вы сказали: он активно фиксирует ваши принципы, красные линии и рабочие привычки между сессиями — с объёмом памяти, мягким затуханием и понятным человеку обоснованием для каждой записи. В 0.7.0 добавлен наглядный портрет персоны с прослеживанием доказательств.

Сворачивание ходов в стиле Codex для веб-интерфейса DSH: сохраняет финальные ответы видимыми, группирует последовательные рассуждения и активность инструментов и отображает настраиваемые метрики живой длительности, вызовов инструментов и токенов с многоязычными сводками.

Страница настроек возможностей по моделям: уровни усилия рассуждения с их точной формулировкой, входные модальности и лимиты токенов, оформленные как декларации или разреженные переопределения каталога.

Думать по-китайски: внедряет системный промпт, чтобы мысли и ответы оставались на китайском, по умолчанию разворачивает блок рассуждений (с интерактивным сворачиванием) и локализует подписи интерфейса (npm: `dsh-think-zh-expand`).

Кнут для DeepSeek V4 Pro: он отслеживает отпечаток рассуждений каждого блока мышления и возвращает модель, когда она соскальзывает из сфокусированного режима «We will / I will» в разбросанный режим «let me».

Оптимизатор reasoning_effort по раундам для dsh — автоматически снижает уровень рассуждений для простых вызовов инструментов и повышает его для тяжёлых задач, сокращая время размышлений между вызовами инструментов.

Анализ использования по моделям, провайдерам, пространствам и периодам — с произвольными датами по всей истории — с видимостью cache-hit и разбивкой по моделям и провайдерам. Включает почасовые/дневные тренды, 53-недельную тепловую карту в стиле GitHub, серии, кольца квот токенов по моделям и пространствам (токены, стоимость, %), комбинируемые фильтры, эффективность кэша, баланс DeepSeek, псевдонимы пространств, экспорт CSV и долговечный журнал, сохраняющий использование после удаления сессии или пространства (строка Deleted) и перестраиваемый инкрементально. Реестр пространств обновляется через зонд DSH domain/changed; учитываются только зарегистрированные пространства. Отдельный учёт: вход, кэш, рассуждения. Китайский: местное время; английский: UTC; API только loopback.

Покруговой контроль уровня мышления (reasoning_effort) для DeepSeek Harness: Auto планирует low/high/max по недавней истории tool calls, либо позволяет вручную задать wire level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max), с пользовательским отображением wire, защитой возможностей с учётом модели и пресетами окна контекста (64K–1M); карточка возможностей модели работает с [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (устанавливается из dsh-market), чтобы OpenAI-совместимые шлюзы (vLLM / LM Studio / self-hosted) могли пробовать reasoning. Card записывает возможности llm-pi-ai, адаптер ведёт wire (compat.thinkingFormat), а плагин поддерживает список takeover.

Карточка настроек для движка авто-повторов DSH LLM: настраивайте число повторов, backoff и jitter прямо из Settings -> General, с настраиваемыми чипами retryableCodes — по умолчанию добавлен INVALID_REQUEST, чтобы ошибки reasoning_text в стиле OpenAI с HTTP 400 в режиме thinking автоматически повторялись.