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.

Поддерживает долгие сессии DSH при сбое канала модели. Перехватывает работу после исчерпания встроенных повторов; при повторяющихся 429/5xx или терминальной ошибке срабатывает самовосстанавливающийся предохранитель и отправляет следующий запрос по другому каналу цепочки. Совместим с DSH 0.1.x и 0.2.x; переключение и RPC управления резервом проверены на 0.2.1-rc.2. Резерв выбирается в настройках или панели рядом с полем ввода, оба варианта синхронизированы. Каждое переключение записывается в журнал аудита JSONL, а не в строку уведомления диалога, чтобы неизвестное хосту событие не мешало загрузке всей сессии.

Поиск и загрузка веб-страниц из нескольких источников с failover для сессий DeepSeek Harness. Подменяет точки searchProvider и fetchProvider и пробует TinyFish, Tavily и официальный поиск в заданном порядке. Официальный поиск участвует всегда: его можно переместить, но нельзя удалить. Несколько API-ключей каждой платформы используются по кругу; снимки расхода исключают исчерпанные аккаунты до запроса. Тайм-ауты и повторы на той же платформе задают уровень переключения. Сначала локальный HTTP, затем серверный рендеринг TinyFish Fetch и Tavily Extract — для страниц, недоступных из-за proxy/DNS. Показывает расход ключей и лимиты тарифа. Установка npm: dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-failover-search

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

Редактирование сообщений на основе веток / пересоздание / повтор / 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.

Основанные на ролях стратегии повторных попыток и резервных LLM.

Стратегии повтора и фолбэка LLM на основе ролей.

Стратегия повторных попыток и резервных моделей LLM на основе ролей.

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`).

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.

Добавляет дополнительные повторы запросов, автоматическое продолжение хода и watchdog отсутствия ответа поверх встроенных повторов dsh; включает баннер обратного отсчёта, toast-уведомления и панель использования.

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.

Слой координации плагинов: плагины объявляют свои возможности, команды маршрутизируются к плагину-владельцу без вызова модели, схемы инструментов загружаются по требованию, экономя токены промпта, история запусков консолидируется в долговременную память в простое, а сбои классифицируются до любого повтора.

Проверка ответов агента для DeepSeek Harness: отдельная LLM повторно оценивает каждый финальный ответ по шкале 1–100; при результате ниже порога агент получает конкретные замечания и продолжает работу. Оценка показана меткой в строке действий (зеленая — пройдено, красная — нужно доработать); число повторов и причина видны при наведении. Настройки доступны во вкладке Reviewer 配置, через HTTP-сервер 127.0.0.1 или дополнительную боковую вкладку dsh-better-sidebar.

Умные заголовки сессий для DSH: после каждого хода беседы независимый вспомогательный вызов LLM суммирует полную расшифровку пользователя+ассистента в заголовок, отражающий реальную тему сессии, а не повторяющий первое сообщение; первое сообщение озаглавливается сразу, неудачные встроенные заголовки повторяются на следующих ходах, ручные переименования никогда не перезаписываются, а сессии субагентов/форков пропускаются.

Дисциплина вызова инструментов DeepSeek Harness: поведенческие промпты, снижение параллелизма и рекомендации повторов при сбоях, проверки после записи с откатом из резервной копии, блокировка рискованных команд, сводки изменений и напоминания о проверке, рекомендательные проверки памяти проекта, настраиваемые напоминания после сжатия или по интервалу и статистика соблюдения.

Автовозобновление прерванных сессий агента: упорядоченная таблица правил маршрутизирует по типу сбоя (лимит запросов, квота, аутентификация, переполнение контекста, аварийно упавший orphan) к автоматическому повтору с backoff, смене модели, возобновлению после сжатия контекста или уведомлению stop-loss, с визуальным редактором правил и полным журналом активности.

Выполняет ежедневный чек-ин WorkBuddy (CN) при запуске DSH — находит все аккаунты, авторизованные на этой машине, забирает ежедневные кредиты и показывает статус в строке заголовка сессии с панелью подробностей и повтором для неудачных аккаунтов.

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.

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.

Многопоточный загрузчик для DeepSeek Harness со встроенным aria2: проверяет поддержку Range и выбирает aria2 (4 или 8 соединений в зависимости от размера) либо curl.

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.

Автоматический шлюз сессий в часы пик: режим выходных + глобальная автопауза в пик + заморозка/возобновление на уровне сессии + автоповтор на бэкенде, авто возобновление вне пика.