Плагины

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.

Отслеживаемая, поисковая межсессионная память для DeepSeek Harness — знания диалогов в виде типизированных узлов графа (TASK/SKILL/EVENT) и типизированных рёбер.

Рабочее пространство ролеплея для DeepSeek Harness: импорт карточек SillyTavern/TauriTavern или создание с нуля в интерактивном потоке; длинный роман TXT превращается в играбельную карточку при тщательном или беглом чтении; главный агент обращается к worldbook по мере необходимости, проза читается в отдельной вкладке; несколько мировых линий в одном диалоге (регенерация, изменить-и-отправить, клонирование); наборы стилей с 16 встроенными стилями, кластер агентов-персонажей, карточка решений и экспорт карточки или романа; связность длинных историй обеспечивают замороженный префикс настроек, жёстко обрезанное окно контекста, отслеживаемые заметки режиссёра и recall по ключевым словам/семантике/гибриду, с эмбеддингами онлайн или локально. Цель — Harness 0.1.2-alpha.3.

Очищает следы ИИ из русскоязычных текстов: находит артефакты копирования из чат-ботов (ChatGPT, Gemini, Grok, Perplexity, DeepSeek), удаляет скрытые текстовые метки (символы нулевой ширины, невидимую разметку; теневой скан ловит метки, разделённые невидимыми символами) и по запросу переписывает текст в естественную прозу; 40 регулярных выражений-маркеров, 38 с полными записями в реестре доказательств; 156 гейтов, 530 тестов; офлайн-текстовый комплект (удаление бинарных метаданных — в scripts/).

Лабиринт исполнения для сессий DSH: реальный путь агента — основной прогресс, неудачные или тупиковые обходы, возвраты, повторы запросов и ветви подагентов — на одной временной шкале wall-clock, с тремя дорожками под каждой линией на той же оси (плотность tool-call, pulse токенов, давление контекста) и детерминированной панелью анализа ниже (матрица результатов инструментов, цепочки сбой-восстановление, распределение длительностей); наблюдайте, как он растёт в реальном времени во вкладке сессии, или загрузите до 5 логов сессий для сравнения на той же оси.

Детерминированные исследовательские отчёты по китайским публичным паевым фондам, построенные на данных из открытых источников (Tiantian Fund и Eastmoney), чисто функциональных метриках (декомпозиция доходности, проникновение активов, атрибуция стиля, профиль управляющего) и версионированных отчётах с приложением прослеживаемости каждого числа.

Trace Compare & Live Maze: рисует реальное исследование агента — основной путь, неудачные или тупиковые обходы, возвраты и ветви подагентов — на единой настенной временной шкале; загрузите 1–2 журнала сеансов для сравнения на одной оси или наблюдайте рост в реальном времени во вкладке сеанса.

DeepTrace — детерминированные отчёты агента на основе журналов сессий (ежедневные/еженедельные/ежемесячные/ежегодные/пользовательские): разбивка стоимости и токенов, 8 правил аналитики, обзор совместной работы, актуальный баланс провайдера, экспорт в PDF/PNG/HTML; только для чтения, никогда не переписывает историю.

Преобразует события жизненного цикла сессии, цикла агента, LLM и инструментов в трассировки и метрики OpenTelemetry GenAI, экспортируемые по стандартному OTLP/HTTP в любой совместимый бэкенд, с отключённым по умолчанию захватом содержимого.

StrataGate даёт DeepSeek Harness эволюционирующую долгосрочную память по принципу local-first для пользовательских предпочтений, проектных решений, диалогов и результатов инструментов между сессиями; она наслаивает историю с настраиваемым пользователем временным затуханием, укрепляет воспоминания через использование в реальных ответах, показывает учитывающие рабочее пространство счётчики использования и сохраняет извлечённые доказательства прослеживаемыми до исходных сообщений.

Память проекта для dsh с нативной интеграцией с task-system: session todos и чтения файлов автоматически сворачиваются в кросс-сессионные записи задач (связи task↔file), так что рабочие процессы можно переключать и возобновлять без повторного контекстуального прогрева. Память на чтении (без предварительного скана): извлекает code symbols, суммирует docs и связывает docs↔symbols; опциональное семантическое усиление TS (включается автоматически при наличии TS). Experience notes автоматически дедуплицируются. Каждый recall содержит отслеживаемую цитату. Pure JS, одна зависимость, работает сразу, тихо, без накладных расходов.

Экспортирует поток событий сессии в OpenTelemetry OTLP и Langfuse как очищенные, буферизованные traces и metrics, по умолчанию выключено.

Расширяемый анимированный питомец-помощник с темами синего кита, рыжего кота и серебристого затенённого кота, прогрессом по сессиям, трассировкой модели и вызовов инструментов, счётчиком токенов, скоростью вывода, прошедшим временем и сворачиваемыми карточками статуса для нескольких сессий.

Экспорт цикла агента в GreptimeDB в виде OpenTelemetry-трассировок, метрик и логов, с семью дашбордами Grafana, охватывающими использование токенов, стоимость, результаты сессий и задержку на каждом ходе.

Детерминированное сжатие контекста для dsh — ноль вызовов LLM, обрезка по правилам, дословно сохраняющая пути, команды, трассировки ошибок и открытые задачи. Сжимает ~80 тыс. токенов до нескольких сотен.

Бандл DeepSeek Harness регистрирует навык, превращающий длинный формат (академические статьи, отраслевой анализ, бизнес-комментарии) в конвейер из 9 ролей: параллельные скауты T1 литература / T2 данные / T3 кейсы, запускаемые координатором T4 аналитик, T5 писатель, T6 критический компаньон, T7 аудитор, T8 финализатор, T9 рецензент. На 6 фазах с треугольной проверкой доказательств, M-гейтом из 23 проверок, аудитом G0-G14 включая китайский шлюз ИИ-следа, оценкой peer-review с подбором журналов и 4 человеческими контрольными точками. Установка через `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch плюс запись lib/index.js регистрирующая навык); карточки ролей T1-T9, шаблоны и 11 скриптов проверки без зависимостей, README на пяти языках.

Добавляет локальное чтение PDF, долговечную библиотеку статей, отслеживаемые записи доказательств и инструменты для сравнения и синтеза материалов из разных статей.

Плагин Context Assembler для DeepSeek Harness: сборка контекста тематическими блоками, разделение тем по принципу давления воды, трассировка/перезапись инструментов, инъекция реальных воспоминаний и планирование передачи.

Агент глубокого совместного письма для DSH: обучение стилю письма для каждого пользователя по парам правок, поток clarify→outline→section-writing→red-team→reader-gallery, синтез «проект — отчёт» (лабораторный отчёт / описание продукта / обзор / README), 41 инструмент MCP и веб-интерфейс выбора-улучшения с предпросмотром файлов в приложении.

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.

Просмотр траекторий только для чтения в боковой панели разговора с изменяемым размером: анализ правил, необязательные пояснения модели, навигация по свидетельствам и сравнение запусков в одном и том же диапазоне.

Локальная Agent Experience Network для DeepSeek Harness: дистилляция опыта на уровне задач из трасс и живых манифестов, оценка по доказательствам H0–H4, обнаружение по совместимости и продвижение только после явной проверки.

Просматривает контрольные точки, созданные dsh-checkpoint-rewind, как временную шкалу временных узлов и показывает построчные diff'ы по файлам между любыми двумя из них, с replay трасс из session logs (производитель snapshot не нужен) и откатом рабочего пространства с предварительным просмотром и одношаговым undo, через команды /diff и /rollback, JSON HTTP API и панель GUI.

Провайдер моделей Codex App Server с использованием локального входа в Codex, с повторным использованием сессий, мостом инструментов Harness, нативными трассировками действий и долговременной проекцией сгенерированных изображений.