Плагины

Пакет памяти и контекста OpenViking для DeepSeek Harness: автоматическое извлечение перед шагом и внедрение профиля, захват сессии, защита URI `viking://`, а также инструменты памяти для чтения/записи на основе сервера OpenViking.

Инструмент зрения `describe_image` для текстовых моделей: изображения (локальный путь, URL, вложение) отправляются в настраиваемый совместимый с OpenAI vision endpoint, и в сессию попадает только возвращённый текст.

Мост зрения для текстовых моделей: вставьте изображение — получите структурированные JSON-данные (OCR, разметка, семантика).

Общая Markdown-память для DSH и других агентов кодинга с автоматическим захватом, инъекцией контекста перед шагом, поиском по запросу и самоэволюцией памяти в навыки через панель проверки.

Панель аналитики контекста DSH: панель Context + команда /context + браузер Context — комплексное управление жизненным циклом контекста с категоризированным составом, деталями содержимого, трендами изменений, событиями сжатия/внедрения и статистикой.

Читает файлы сессий, которые уже записали тридцать три других кодинг-агента на этой машине — Claude Code, Codex, Cursor, VS Code Copilot Chat, opencode, OpenClaw, Hermes, Kimi, Cline, Zed и другие, — включая сессии до его установки: шесть инструментов (deja_recall, deja_session, deja_blame, deja_fix, deja_how, deja_remember), команда /deja и опциональный автоматический recall, добавляемый в runtime-контекст. Локальный индекс BM25, без LLM, без эмбеддингов, без сети (dsh plugin --profile web add dsh-deja).

Бесплатное зрение для текстовых агентов: встроенная цепочка распознавания без ключей API плюс пиксельные инструменты (вопрос-ответ, grounding, обрезка, попиксельное сравнение, цвета, OCR, трассировка в SVG, вырезание, скриншоты); просто вставьте изображение.

Зрение для текстовых моделей: вставьте изображение, и модель переключится на вариант Vision Toolkit для вопросов-ответов по изображениям, сравнения нескольких изображений, OCR длинных скриншотов, воспроизведения UI по скриншоту, привязки элементов и пиксельной разницы. По умолчанию ключ API не требуется — изображения обрабатываются бесплатным сервисом автора, 100 на машину в день; можно настроить на собственного провайдера.

Подключает dsh к локальной среде выполнения SandBase Harness через stdio MCP для управления агентами и сессиями, потоковой передачи ходов, проверки артефактов и отмены задач.

Навык дизайна для пользовательского интерфейса и маркетинговой графики на холсте Superdesign: считывает репозиторий для получения контекста, извлекает его дизайн-систему, а затем генерирует и итеративно дорабатывает через Superdesign CLI ветвящиеся черновики дизайна, страницы потоков и переиспользуемые компоненты.

Мост веб-поиска для текстовых агентов: спрашивайте у веба или X, получайте структурированные JSON-данные (поиск, загрузка, цитаты).

Добавляет в DeepSeek Harness редактируемый холст беседы, где связи графа выбирают контекст для запросов холста, с ветвлением, слиянием и импортом локальных сессий агентов.

Официальный плагин billion-context: плагин сжатия контекста для небольших контекстных окон (контекста 100K достаточно), экономия токенов (в 5 раз меньше токенов) и месячные единичные сессии (миллиарды токенов).

Кросс-агентный, локально-ориентированный плагин постоянной памяти для DeepSeek Harness (DSH) на основе Mnemon. Он совместно использует долговременную память между агентами с поддержкой Mnemon и добавляет память времени выполнения, документы проекта с возможностью поиска, семантическое воспроизведение, граф знаний и боковую панель UI.

Постоянная память для AI-агентов под управлением LLM — графовое воспроизведение, знания между сессиями, единый бинарник. Работает с DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw и любой другой средой выполнения агентов.

Мнемонический слой.

Возможности DeepWatch, устанавливаемые в существующий профиль DeepSeek Harness

ThoughtDAG для DeepSeek Harness: превращает текущую сессию DSH в редактируемый граф мыслей на бесконечном холсте.

Навык агента для DeepSeek Harness: переписывает русский текст, удаляя 64 маркера ИИ-генерации (канцелярит, кальки, отпечатки ChatGPT), со сканером, калиброванным по корпусу, режимом аудита и калибровкой авторского голоса.

Живой iOS Simulator или подключённый по USB iPhone внутри разговора: 22 agent tools для запуска, сборки, управления UI по accessibility identity или OCR-тексту, действий по строкам списка и hot reload превью SwiftUI, плюс потоковая боковая панель, по которой можно нажимать и перетаскивать.

Память PLUR для DeepSeek Harness — энграммы внедряются прямо в промпт, вызов инструмента не требуется

Терминальное рабочее пространство для DeepSeek Harness с локальным импортом тем JSON/JSONC из VS Code, наследуемыми фоновыми эффектами терминала, выделением текста мышью, структурированными представлениями инструментов и diff, управлением Session/Profile/plugin и обозревателями Skill/MCP.

Локальная долговременная память с Git-backend для DeepSeek Harness с гибридным поиском по CJK/английскому, цитируемым контекстом, транзакционной синхронизацией, предпросмотром и откатом.

Перемещает существующую сессию DSH в другой пресет агента через предварительно просматриваемую передачу из пяти разделов, сохраняя исходную сессию и либо приостанавливая целевую для подтверждения, либо продолжая немедленно.