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.

Предоставляет шесть skills для качества кода: ревью, аудит архитектуры, технический долг, качество тестов, панели состояния и устранение проблем.

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 сессий, уже созданные, в том числе до установки, 42 другими агентами программирования на этом компьютере (Claude Code, Codex, Cursor, VS Code Copilot Chat, opencode, OpenClaw, Hermes, Kimi, Cline, Zed и др.). Шесть инструментов (deja_recall, deja_session, deja_blame, deja_fix, deja_how, deja_remember), команда /deja и необязательное автоматическое добавление воспоминаний в runtime context. Локальный индекс BM25, без LLM, embeddings и сети. Установка: 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.

Поручает рассуждение Claude Code или Codex: понять запрос, составить ясный промпт для DeepSeek Harness и проверить результат. dsh-baton сам запускает тесты, перечисляет изменения и поручает субагенту проверить каждое требование; основной модели остаётся прочитать результат и решить. Codex ждёт одним вызовом до 59 минут, без ненадёжных hook и опроса. Запрос можно менять во время работы, а для задачи выбрать модель Harness. На крупных задачах это экономит большую часть квоты планирования.

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.

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.

DSH Knit сортирует Markdown/код/изображения/видео по диалогу в sidebar; Context Pack через knit_docs. BM25/IDF по умолчанию локально сравнивает недавние сообщения с title/summary/body: без модели/сети, данные не уходят; индекс сохраняется между рестартами/сессиями. Есть evidence/preview; атрибуция фиксируется при чтении, pin/exclude до поиска обратимы. v0.23: опциональный hybrid OFF; нужны embeddings Ollama/OpenAI-compatible, настроенные пользователем. Передаются только query+title/summary (Markdown: первый абзац ≤60 символов; код: относительная папка; медиа: имя), не полный текст/absolute path; loopback = локально. v0.24 связывает незакоммиченные изменения через read-only git status (fixed argv, без shell, env allowlist), OFF. Реального теста нет; улучшение не заявлено.

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.

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 почты IMAP/SMTP (list/read/search/send/folders/attachment/health/watch/mark/reply), фильтры дат since/until, email_mark для прочитано/не прочитано/звезда/перемещение и email_reply для ответа/ответа всем/пересылки с заголовками цепочки. Есть пресеты QQ/163/126/Sina/Aliyun/Gmail/Outlook/iCloud, несколько аккаунтов, подтверждение отправки, веб-страница настроек и всплывающее уведомление-кит о новой почте через инкрементальный email_watch. Вход Outlook OAuth2 по device code работает со встроенным клиентом сообщества; можно указать собственный clientId. В настройках доступно руководство из 4 шагов.

Плагин памяти Honcho от Plastic Labs: внедряет профиль пользователя, сводку сессии и релевантные выводы в начале сессии, загружает каждый ход в Honcho в фоне с редактированными секретами и добавляет инструменты honcho_search / honcho_chat / honcho_remember, а также команду статуса /honcho; настраивается через общий с другими интеграциями Honcho файл ~/.honcho/config.json против хостингового honcho.dev или собственного экземпляра.

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.

Markdown-память LLM-Wiki между сеансами и персона SOUL.md; по умолчанию вставляется после первого сообщения только в активном сеансе. remember/recall/consolidate/forget. Нужны session v4 (официальный DeepSeek Harness 0.1.7+) и source kind plugin:memory. v0.13 engines.dsh требует официальный 0.2.1-rc.5 и отклоняет старые хосты; Review now POST /api/memory/control action growth-now отправляет сводку с учётом floor. v0.14 gate сеанса (чип, /memory on|off|status, настройки): off отключает инъекцию/digest/напоминания/last_access без удаления; disabledWorkspaces позволяет проектам быть off по умолчанию; выбор сеанса действует 7 дней. v0.15 Basic soul обновляет только управляемый блок SOUL.md, остальное не меняет, завершает BOOTSTRAP. Отчёт checkup с приоритетными действиями.

Анализирует локальный аудиофайл и кратко, простым языком оценивает темп, тональность, динамику, клиппинг и структуру аранжировки. Исходные измерения выводятся отдельным блоком; аудио не покидает устройство.

Улучшает работу с моделями: разные способы заполнения параметров, совместимость, запоминание усилия рассуждения; субагенты в реальном времени следуют модели и усилию родителя, а ИИ может самостоятельно менять усилие.

Преобразует требование в одну строку в проверенную поставку. TeamFlow выполняет этапы: разбор, PRD, дизайн, технический план, параллельная разработка, QA с исправлением дефектов и приёмка. Включает 12 инструментов `teamflow_*` и рабочую панель с графом конвейера в реальном времени и канбаном бэклога. Для каждого требования создаётся папка с PRD, дизайном, планом, отчётом QA и записью приёмки.

Наблюдаемость и Git-инструменты: постоянный межсессионный журнал аудита событий с API запросов, боковая панель мониторинга ресурсов, структурированные Conventional Commits и инкрементальная проверка diff перед коммитом. npm: dsh-my-observability

Персона и дневник между сессиями для DeepSeek Harness. Локальный фильтр выбирает, что запомнить; дополнительный вызов модели создает запись от первого лица и впечатление о пользователе, каждое связано с конкретным моментом. В последующих беседах внедряется около 2000 tokens собственной памяти в трех слоях: ядро персоны, суждения, написанные самой моделью, и дневник. Есть инструмент записи суждений словами модели. Написанный человеком Markdown-файл доступен плагину только для чтения. Боковая панель позволяет читать, забывать и экспортировать архив; забывание понижает приоритет, не удаляя запись, и сильное тематическое совпадение может ее вернуть. Обычная локальная переносимая папка. Перед отправкой секреты удаляются. Нет runtime-зависимостей и сборки.

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.

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.