Плагины

Полноценная рабочая панель сбоку: рендеринг и редактирование файлов, терминал, Git и субагенты; сторонние плагины могут регистрировать новые вкладки.

Боковая панель: отображение файлов/терминал/Git/субагенты/пользовательские API.

Движок совместимости ABI хоста Pi: после одной установки немодифицированные расширения Pi из npm подключаются как нативные плагины DSH командой `dsh plugin add <pi-package>`. Проверено сквозным тестом на немодифицированном DSH с pi-mcp-adapter (полный менеджер MCP: OAuth, ресурсы, промпты, MCP Apps, elicitation, сэмплирование), @tintinweb/pi-subagents, pi-code, pi-hermes-memory и pi-background-tasks; `pi2dsh inspect` сообщает о совместимости пакета перед установкой.

Добавляет вызываемый реестр экспертов по предметным областям, которые работают как подагенты, пока родительская сессия сохраняет задачу и итоговый ответ.

TUI-агент на Rust/ratatui с приоритетом DSH: потоковые вызовы инструментов, субагенты, долговременные сессии и расширяемый через Cordis клиентский UI.

Плагин агента рабочего процесса проектирования harness/loop, управляемый навыками.

Плагин агента для workflow-инжиниринга harness/loop, управляемый навыками (skills).

Глубокое чтение и резюмирование для DSH: книги, статьи, видео и веб преобразуются в структурированные заметки Obsidian через парсеры плагинов, параллельные подагенты глубокого чтения MapReduce, вывод JSON Schema и идемпотентный кэш.

Устанавливает мультиагентный пресет для написания романов для DeepSeek Harness: один агент-дирижёр распределяет задачи между пятью специализированными субагентами — построение мира, сюжет, управление персонажами, написание прозы и контроль качества.

Визуально настраивает промпт агента, инструменты, видимые навыки, субагентов и резервные модели, а также собирает нескольких агентов в команду. Он никогда не пишет и не редактирует файлы пресетов хоста.

Нативный терминальный TUI-фронтенд для DeepSeek Harness, отображающий сессии, модели, плагины, задания, подагентов, задачи и настройки провайдера через возможности Harness с сохранением реальной прокрутки терминала.

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.

Навыки и инструменты разработки Minecraft для DeepSeek Harness: 8 навыков по плагинам Paper/Spigot, модам Fabric, Forge и NeoForge, разработке аддонов для крупных модов и настройке сборки Gradle/JDK для Minecraft от 1.7.10 до 26.x; генератор проектов mc_scaffold и запускатель Gradle mc_gradle; навык intake, который до начала уточняет недостающие сведения о версии и платформе; четыре встроенных субагента; а также второй пресет Minecraft Architect, чей инструмент mc_codex запускает собственный Codex CLI пользователя по протоколу codex app-server для черновика каркаса, после чего DSH заполняет помеченные тела методов и проверяет сборку.

Поставщики субагентов Codex / Claude Code / ACP на основе ролей для DeepSeek Harness — возобновляемые дочерние процессы, устойчивое восстановление сессии, права продукта по ролям и делегирование с ограничением прав.

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.

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.

Выделенные маршруты моделей, инструменты и системные рекомендации для зрения, уплотнения, обзоров, подагентов, заголовков и генерации изображений.

Живой DAG на основе проекций для субагентов и устойчивых рабочих процессов Session: статус и навигация, детерминированная раскладка глубоких цепочек, управление подгонкой/панорамированием холста и перестановка узлов текущей сессии.

Командный мультиагентный режим по ролям для DeepSeek Harness. /team собирает до 12 субагентов (продукт, архитектор, исследования, UI, backend, frontend, БД, безопасность, ревьюер, QA, DevOps, docs) и ведёт пайплайн из 9 фаз с гейтами (уточнение, исследование, проектирование, ревью спеки, утверждение плана, реализация, ревью, тест, сдача) поверх общих артефактов (SPEC, PLAN, TASKS, STATE, REVIEW, TEST). Гейты качества обеспечивает код, а не промпты: незавершённую задачу нельзя отметить выполненной, находки разрешает ревьюер или QA, а пробелы покрытия или переработка видны в реальном времени в оверлее и /team status. В комплекте оверлей (фазы, состав с моделями, DAG задач, артефакты, кнопки решений), постоянный режим команды и учёт токенов и времени. Ноль зависимостей в рантайме, без сборки.

Тонко настроенный шлюз разрешений: рецензирование вызовов инструментов по категориям (каталоги вне рабочего пространства, команды, чтение/запись файлов, субагенты, повторяющиеся действия) с глобальными и проектными исключениями allow/deny, значениями по умолчанию для быстрых инструментов, пользовательскими правилами, двуязычным модальным окном одобрения с деталями inline diff, пользовательскими причинами отказа и потоком обновления песочницы.

Панель задач для боковой панели DSH Web: публикует задачи, автоматически дистиллирует связанные сессии и управляет этапами планирования/разработки/обзора с субагентами, а также принятием внутри панели.

Отправка subagent'ов с именованными профилями (model, reasoning effort и tool scope для каждой задачи), проверками безопасности, оценкой стоимости с сравнением экономии и полным журналом решений по dispatch.