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.

Подключает DeepSeek Harness к локальной саморазвивающейся персональной базе знаний ReMe: автоматически сохраняет завершённые диалоги основного агента как принадлежащую пользователю память в формате Markdown, выполняет поиск по диалогам и исходным материалам через reme_search с BM25, опциональными эмбеддингами и раскрытием вики-ссылок, а также планирует ежедневную консолидацию памяти.

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.

Читает файлы сеансов, которые уже написали на этой машине 22 других кодирующих агента — Claude Code, Codex, Cursor, VS Code Copilot Chat, opencode, OpenClaw, Hermes, Kimi, Cline, Zed и другие — включая сеансы, созданные до его установки. Включает шесть инструментов (deja_recall, deja_session, deja_blame, deja_fix, deja_how, deja_remember), команду /deja и необязательное автоматическое recall, добавляемое в контекст во время выполнения. Локальный индекс BM25, без LLM, без эмбеддингов, без сети (dsh plugin --profile web add dsh-deja).

Память между сессиями в рамках проекта: семислойное SQLite-хранилище (soul/user/project/fact/lesson/rules/topic) на node:sqlite, дружественное к кэшу внедрение в первое сообщение плюс попадания ключевых слов на каждое сообщение, инструменты memory_remember/search/find_similar/read/update/project и консолидация в окне простоя («dream») с подавлением в часы пик. Тексты промптов поставляются как файлы данных по языкам — фреймворк поддерживает многоязычных пользователей.

Плавающий DSH-десктоп-питомец с 12 авторскими анимациями состояний для запросов, инструментов, compaction, архивирования и улучшения промптов; живая заполненность контекста; постоянный Сквозной Журнал между сессиями; итоги по провайдеру/модели, почасовые тренды и виды на 7/30 дней; переключение тёмной/светлой темы; опциональные оценки стоимости (по умолчанию выключены) с визуальным редактором цен и оповещением месячного бюджета; клиентский импорт скинов ZIP; экспорт использования в JSON/CSV; панельные чтения только снимков с фоновой инкрементной индексацией; и подключаемое по запросу улучшение промптов с редактируемым предпросмотром и отправкой в композер DSH.

Страж инженерной дисциплины: проверка требований перед первым редактированием, ворота тестовых доказательств красный/зелёный, ветвлённый adversary-обзор и отчёт о поставке с рабочим процессом верификации по измерениям.

QA-конвейер в виде 10 навыков агента: анализ требований, тестовая стратегия, написание и ревью кейсов, E2E (Playwright) и автоматизация API, исследовательское тестирование, область регрессии и анализ багов на основе общей базы знаний с правилами формата, моделью рисков и валидаторами схем.

Рабочая среда QA-проектов для dsh: управление тестовыми проектами, требованиями, тест-кейсами, дефектами, вехами, отчётами и этапами согласования через браузерный интерфейс и 18 инструментов QA-домена.

Инструменты электронной почты IMAP/SMTP (list/read/search/send/folders/attachment/health/watch/mark/reply) с фильтрами по диапазону дат since/until, email_mark для прочитано/непрочитано/звёздочка/перемещение, email_reply для ответа/ответа всем/пересылки с заголовками цепочек, пресеты QQ/163/126/Sina/Aliyun/Gmail/Outlook/iCloud, поддержка нескольких аккаунтов, подтверждение перед отправкой, веб-страница настроек и всплывающее уведомление о новом письме с девочкой-китом, управляемое инкрементальным чекером email_watch. Вход Outlook по OAuth2 через device-code работает сразу благодаря встроенному community-клиенту, при этом аккаунт может указать собственный clientId.

Пресет экспертного режима DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): координатор + 17 субагентов-экспертов с автоделегированием. Функции: taskboard (автомат pending/ready/running/done/failed, DAG зависимостей, атомарный захват, повтор, восстановление), контроль качества (конвейер 5 этапов: требования, реализация, проверка, рецензия, интеграция; 2 доработки), Five-Anchor (рецензия/сходимость/анти-дрейф/сотрудничество/ресурсы), Near-distance (шаблон идентичность/задача/вывод), прогрессивное раскрытие (~28% экономии токенов), персистентность, P2P-шина, перекрёстная рецензия, пул опыта, быстрый путь, авто-повтор. 17 экспертов: данные, копирайтинг, юрист, PM, frontend, UI/UX, архитектор, соцсети, growth, квант. финансы, backend, DevOps, БД, QA, безопасность.

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.

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.

Глобальный китайский режим: компактный переключатель-«таблетка» рядом с полем ввода, добавляющий требование к языку в системный промпт любого пресета (за исключением полноценных персонажей); ответ, размышления и вывод инструментов переключаются между китайским и английским по отдельности, поддерживаются закреплённые пресеты.

Страж отклонения требований во время выполнения, удерживающий долго работающих агентов DSH в соответствии с одобренной пользователем целью, ограничениями и решениями.

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.

Мост памяти Honcho: автоматически синхронизирует каждый ход разговора с самостоятельно размещённым сервисом Honcho, с инструментами recall/search/remember/context/status, внедрением контекста при начале сеанса и визуальной панелью настроек.

Приостановить / возобновить / отменить текущую задачу разговора из области композитора: принудительная пауза прерывает немедленно и запоминает прерванный инструмент, безопасная пауза срабатывает после завершения инструмента или рассуждения, возобновление запрашивает подтверждение, а гранулярность паузы по умолчанию настраивается в параметрах.

Терминальный агент кодинга для DeepSeek Harness с полноэкранным альтернативным UI, навигацией по сессиям с учётом ходов и защищённым рабочим процессом /ship, который ведёт однострочные требования через спецификацию, TDD и повторные приёмочные проверки.

Math Agent Framework для DeepSeek Harness: движок символьного вывода (CES / квадратичные формы / ODE / PDE), проверка SymPy, формальные доказательства, верифицированные компилятором Lean 4, и многоагентная состязательная верификация в стиле QED, предоставляемые как нативные DSH-инструменты через TS-оболочку, связывающую движок Python. Требуется клонировать репозиторий math-agent-framework и выполнить `pip install -r requirements.txt`, при этом MATH_AGENT_HOME должен указывать на корень репозитория. Каждый результат содержит информацию о происхождении (версии движка, seed, допуски) и помечается как недоверенные данные.

Управляемый рой из шести специализированных агентов DSH — оркестратор, планировщик, мост к базе знаний, разработчик и два рецензента — превращает требование в строгий конвейер фаз, где каждая поставка должна доказать себя структурированными доказательствами до начала следующей фазы; рецензенты работают только на чтение, слияние кода возможно только после прохождения review, а журнал событий только на добавление даёт полное воспроизведение и аудит на живой канбан-доске. Его дизайн вдохновлён канбаном Hermes Agent.

Memo — поиск по памяти сессий для агентов DeepSeek Harness: кросс-сессионный полнотекстовый поиск (memo_search), дистиллированные заметки (memo_remember) и статистика корпуса (memo_stats) через официальный сервис sessionQuery. Ноль инфраструктуры, локально-ориентированный.

Обновление DSH и синхронизация официальной документации в Settings: однокнопочное npm-обновление @deepseek-ai/dsh с живым прогрессом (поток вывода npm, таймер прошедшего времени, монотонная шкала), защита от нескольких копий, которая затрагивает только запущенный экземпляр, режим source-tree через git pull, однокнопочная установка PowerShell 7 на Windows, инкрементальная синхронизация официального docs/ с прогрессом и инструменты модели dsh_docs_search / dsh_docs_read.

Memory Lake как постоянный слой памяти для dsh: инструменты memory_search, memory_remember и memory_forget поверх memorylake CLI, строка статуса сессии и направляемые навыки настройки/диагностики, использующие одну ~/.memorylake identity и один набор памяти вместе с плагинами Claude Code и Codex.