Плагины

The memory that dreams — межсессионная память DeepSeek Harness: помнит вас и ваши проекты, объединяет воспоминания в простое (autoDream), замораживает противоречивые воспоминания для проверки и ведёт воспроизводимый журнал аудита. Память хранится на вашем компьютере в SQLite с редактируемыми копиями Markdown; поиск четырьмя способами (ключевые слова, вектор, BM25, граф сущностей), интерактивная панель, 10 инструментов модели, MCP-сервер, внешний API и CLI. Суммаризация и консолидация используют уже настроенную модель хоста; с локальным embedder семантический поиск полностью работает офлайн.

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.

Конвейер экономии токенов для DeepSeek Harness: слоистое сжатие с учётом давления контекста (проекция без потерь при давлении ниже 40%, выше — суммаризация LLM), allowlist инструментов на агента, преобразование длинного текста в изображение с vision-суммаризацией и команда /token-status, отслеживающая давление, уровни и сэкономленные токены.

Рабочая среда для медиа и компьютерного зрения в DeepSeek Harness: генерация изображений, видео и речи, вопросы и ответы по изображениям и поиск элементов, OCR длинных изображений, попиксельное сравнение, проверка HTML-скриншотов и суммаризация видео, с провайдерами DashScope и OpenAI-совместимыми, пулами моделей и клиентом рабочего места.

Плагин межсессионной памяти для DSH (v0.6.1, npm @asherliner/dsh-memory-connect): автоматическое извлечение, индексация SQLite FTS5, семантическое восстановление RRF, внедряемое в системный промпт каждый ход, плановое обслуживание, консолидация LLM через ctx.llm, предотвращение взрыва контекста, глобальная идентичность Soul через ~/.dsh/soul.md. v0.5.0: темпоральный граф контекста, модель доверия, суммаризация в конце хода. v0.6.0: локальные семантические эмбеддинги (BAAI/bge-small-zh-v1.5), без облачных вызовов. v0.6.1: исправлено разворачивание ~ в конфигурации путей. Установка без настройки.

Автоматическое управление контекстом в стиле Codex для DeepSeek Harness: без потерь переключает окно без вызовов модели для суммаризации, создаёт привязанные к задаче якоря передачи, сохраняет рабочие заметки после сжатия и дословно извлекает архивные окна. Устаревшие заметки становятся явным предупреждением, а не подтверждением актуальности. Есть кнопка и команда /smart-compact, три уровня автопереключения и обязательная очистка якорей; настройка не нужна.

Пакет переключения контекстного окна под управлением модели для DeepSeek Harness: свежий рабочий контекст, долговечные заметки под управлением модели, небольшой дословный хвост последних сообщений и точечное восстановление истории — без суммаризации.

Цикл оркестрации долгих задач: Codex планирует, оценивает и ревьюит, DeepSeek выполняет, а Kimi дополняет (визуальное принятие, краткое изложение, перекрёстная проверка).

Personal dsh preferences: a tunable companion to the official compaction engine (threshold, retention, summarization model/reasoning, turn-end compaction), llama.cpp model import for the Models page, and tab/notification helpers (status-light favicon, bro

Context trimmer: lists the current session's context entries with role, preview and ≈token estimate (cl100k), highlights over-threshold items, and removes selected entries exactly without LLM summarization.

Набор инструментов анализа данных: профилирование CSV/TSV/JSON, поиск аномалий по IQR и z-оценке, структурированная суммаризация с проблемами качества и запросы фильтрации/группировки/агрегации без кода.

Навык сжатия контекста для DeepSeek Harness — интеллектуальное реферирование беседы

Kill AI Slop for DSH — score a received document on three weighted axes (expression, execution, decision), audit work-slop with a delivery-obligation ledger, and machine-verify every quote against the source. Reads docx, pptx, xlsx, pdf, txt, md, csv, json and html. Zero runtime dependencies, zero network, fully local.

Semantic context watcher for DSH agents: maintains a journey ledger with flash summarization and MinHash novelty detection, folds milestones, and can inject long-term context with a three-level stall response; injection and the stall-2/3 responses are off by default.

Stops compaction summaries and session titles from burning their output budget on reasoning, by lowering the thinking level and raising the token floor for auxiliary calls only.

Archive DeepSeek Harness sessions into a self-hosted WeKnora knowledge base with extraction, summarization and incremental dedup.

Rapid-refill circuit breaker for DeepSeek Harness automatic compaction. It refuses a compaction that would be futile — the context refilled within fewer than N tool turns M times in a row, which the unbounded step-pressure trigger cannot detect — and instead of burning a summarization call on every step it reports the situation with advice, usually that a single read or tool output was too large. Shows state and re-arms through /compaction-breaker, and injects one prompt section so the model relays it to the user. Covers host-plane sessions through its profile bundle; ordinary sessions need one row replaced inside an agent preset.

CWL — Context Window Lifecycle for DeepSeek Harness: structured context eviction (arXiv:2606.11213). Graduated, deterministic, zero-LLM eviction of exploration/action episodes when context pressure exceeds budget — no summarization lossiness, no hallucina

One-click context compression for the dsh web GUI: a 压缩 button on the session title bar summarizes the whole conversation into a few lines, opens a new session in the same workspace seeded with the summary, and switches to it — the original session stays untouched.

Compaction backend replacing LLM summarization with a deterministic semantic extractor (keeps code/paths/commands, drops chatter) plus 28.4x KV-compression accounting.