Плагины

Восстановление чата для DSH: редактирование последнего завершённого сообщения пользователя и явный повтор неудачных ходов — и то, и другое через ветви форка сессии, оставляющие исходный разговор нетронутым.

Редактирование сообщений на основе веток / пересоздание / повтор / лента версий.

Редактирование сообщений на основе веток, reroll, повтор попытки и лента версий.

OAuth подписки на кодирование для SuperGrok/Grok Build, ChatGPT Plus Codex, Kimi Code и Claude Code, плюс опциональный loopback-шлюз OpenAI/Anthropic: локальный вход без вставки токенов, обновление и повторная попытка AUTH, grok-4.6 xhigh и сосуществование маршрутов API-ключей.

Стратегии повтора и фолбэка LLM на основе ролей.

Стратегия повторных попыток и резервных моделей LLM на основе ролей.

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.

Надёжность задач: авто-повтор при тайм-аутах/сбоях модели, автопродолжение незавершённых задач, проверка завершения, прерывание циклов размышления, возобновление после сна или перезапуска, режим автопилота и удалённая точка запуска (npm: `dsh-task-reliability`).

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.

Набор инструментов дисциплины выполнения для DSH: перехват одинаковых повторных попыток, принудительная рефлексия, контроль todo, дедупликация памяти и превращение опыта в навык (11 плагинов + 6 навыков).

Нативные десктопные и вебхук-уведомления для завершений ходов, сбоев и запросов одобрения с фильтрами результатов, правилами содержимого, контролем приватности и повторной доставкой.

Экспортирует события DSH (только метаданные) — ходы, модели, инструменты, подтверждения, повторы и ошибки — в Tuning Engines для контролируемых трасс, оценки политик, анализа затрат и обзора Work Session, с очередью повторов на диске.

Позволяет текстовым моделям видеть изображения: когда приходит картинка с заглушкой вида \[image omitted because this model accepts text only], модель вызывает инструмент vision_describe, и плагин передаёт ссылку на изображение вместе с вопросом мультимодальной модели, повторяя попытку с резервной моделью при сбое. Настраивается на странице настроек и сохраняется через официальный API настроек.

Прокси-маршрутизация запросов LLM по моделям: выбранные модели идут через прокси (Clash и т. п.), а остальные — напрямую, с автоматическим повтором при транспортных ошибках, 429 и 5xx, настраиваемой в реальном времени со страницы настроек.

Воспроизводит различные настраиваемые звуки для пяти событий разговора в веб-интерфейсе DeepSeek Harness: нормальное завершение, прерывание, ошибка, ожидание подтверждения и успех автоматической повторной попытки; каждое событие имеет собственную настройку звука и предустановленное значение по умолчанию, с автоматической повторной попыткой после ошибок с использованием настраиваемого ожидания (10-300 с), плюс библиотека звуков сообщества. Совместимо с DSH 0.1.5-rc.2.

Расширенный набор инструментов vision: 14 пиксельных vision-инструментов (describe, ground, detect, crop, pixel-diff, OCR, OCR длинных скриншотов, vectorize, colors, cutout, screenshot, present, materialize, html-screenshot) на одном OpenAI-совместимом эндпоинте, с чистыми маркерами [图片: path], классификацией безопасности контента и авто-ретраем при лимите запросов.

Проактивный плагин мультимодельной диспетчеризации: приём мультиисточниковых сигналов с дедупликацией и ранжированием срочности, движок решений из четырёх направлений (выполнить/отложить/отклонить/спросить пользователя), генерация DAG-планов с параллельным выполнением моделей, рефлексия качества с автоматическим повтором и сменой модели, долгосрочная память о паттернах задач и уроках, эволюция стратегии через генетические алгоритмы с песочничной оценкой и канареечным развёртыванием.

Агентный рецензент ответов для DeepSeek Harness: каждый финальный ход ассистента повторно проверяется отдельной LLM и оценивается по шкале 1-100; оценки ниже порога возвращают агента назад с конкретной обратной связью. Оценка показывается чипом в строке действий ответа (зелёный pass / красный needs-work, при наведении — число повторов и причина). Живая настройка шлюза через HTTP-сервер на 127.0.0.1, а также свёрнутая панель над полем ввода и опциональная вкладка в правой боковой панели через dsh-better-sidebar.

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.

Автоматически возобновляет прерванные ходы DSH: отправляет поставленное в очередь 「继续」 после хода/завершения по причине ошибки, прерывания или достижения лимита токенов, с льготным периодом, кулдауном, экспоненциальным откатом, ограничением последовательных попыток, сканированием при загрузке, карточкой настроек и кнопкой остановки/восстановления для каждой сессии в панели компоновщика; никогда не переключает модели или провайдеров.

Автоматические цепочки фолбэка провайдера/модели для агентов DeepSeek Harness при постоянных сбоях запросов LLM (исчерпаны повторы, ошибка авторизации, квота, лимит частоты запросов)

Управление траекториями агента и диагностика аномалий: восстанавливает плоские журналы сессий в многоветвистые деревья траекторий, обнаруживает зацикливание, недопустимые повторы и дрейф цели, оповещает с привязкой стоимости, прерывание в один клик и форк с точки останова через официальные API, отдельная вкладка в GUI.

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.

Runs the WorkBuddy (CN) daily check-in on DSH startup — discovers every account logged in on this machine, claims the daily credits, and shows a status entry on the session title line with a details panel and failed-account retry.