Плагины

Набор методов программной инженерии для агентов кодирования: навыки планирования на основе базовой линии, систематической отладки, гигиены промптов, проверки перед завершением и отслеживания исправлений/вывода из эксплуатации.

Возможности DeepWatch, устанавливаемые в существующий профиль DeepSeek Harness

Движок верифицируемых исследовательских отчётов для DeepSeek Harness с адресуемым по содержимому реестром доказательств, версионированными запечатанными отчётами, где каждое утверждение несёт вердикт верификации, а хэш манифеста запечатывает каталог, и оркестрацией поиска, повторно использующей швы ctx.web и ctx.jobs.

Единый поиск с проверкой доказательств для агентов: более 120 движков с многоязычной маршрутизацией, вертикальными доменами и структурированными карточками модальностей, 10 инструментов MCP плюс оркестрация wide_research и цикл fetch-verify для восполнения оценок доказательств.

Страж инженерной дисциплины: проверка требований перед первым редактированием, ворота тестовых доказательств красный/зелёный, ветвлённый adversary-обзор и отчёт о поставке с рабочим процессом верификации по измерениям.

Проверка качества данных для DeepSeek Harness — профилирование, очистка и верификация в конвейерах со структурированными отчётами.

Мультиагентный рабочий процесс для конкурсов математического моделирования: пресет "UltraMath" ведёт задачу от чтения через фреймворк, вывод, кодинг, верификацию, статью и ревью, плюс 4 одноэтапных ролевых пресета (математик, инженер, писатель, рецензент) и 33 доков библиотеки моделей.

Инструменты read / edit / batch_edit / undo_last_edit на основе хешей: каждая строка получает уникальный 3-символьный хеш содержимого, правки нацелены на хеши вместо номеров строк, а проверка предоставленного состояния отклоняет устаревшие диапазоны со свежими якорями.

Устанавливает четыре многоагентных пресета для математических исследований в DSH: v2 (пайплайн на основе вероятностей с дебатами нескольких проверяющих), v3 (база знаний в стиле статьи на Markdown с агентом-планировщиком и переиспользуемой библиотекой методов), v4 (постоянные самоорганизующиеся резиденты, которые переписываются и встречаются) и v5 (исследовательский институт с академиком, который разбирает и распределяет работу, голосующими исследователями, временными работниками, групповым чатом и таск-бордом compare-and-set); все четыре поддерживают возобновление с чекпоинта, вмешательство человека и необязательный переключатель формальной верификации Lean (off/encourage/require), прошедшее доказательство которого превращает голосование в проверку точности Lean-утверждений.

Oh My DSH (OMD) добавляет сводки контекста с возвратом к исходникам, проверку, привязанную к задачам, оптимизацию промптов, навигацию по коду CodeGraph, управление компьютером OpenCU и четыре темы, охватывающие компоновку, боковые панели и настройки.

Навык проверки в браузере в изолированной среде для разработки плагинов DSH: одноразовый DSH_HOME, собственный профиль `verify_<random>`, собственный порт и собственный экземпляр браузера одной командой, очистка при выходе — реально используемый профиль никогда не затрагивается; поставляется с необработанным CDP-драйвером без зависимостей (snapshot / click / screenshot / eval) и опциональным аудитом изоляции.

Резервное копирование и восстановление пользовательских данных DSH одной командой с визуальной панелью настроек: планируемое авторезервирование, проверка sha256, усиленное восстановление с автооткатом, типизированные подкопии (--types skills), маскирование учётных данных в локальное хранилище, синхронизация через GitHub для переноса между машинами и внешний спасательный канал, работающий даже когда хост не загружается. /backup doctor проверяет и восстанавливает повреждённые журналы сессий из известной исправной копии; migrate-check статически предсказывает, какие сессии сломает обновление хоста, а страж учётных данных сохраняет копии до миграции; умные бэкапы перед обновлениями и карантин повреждённых журналов. macOS/Linux/Windows.

Система инженерных процессов для AI-агентов программирования — обязательное планирование, TDD, верификация, ревью и интеллектуальный графовый анализ кодовой базы.

Инструменты использования компьютера на Windows для рабочего стола (click, type, key, screenshot) с проверками актуальности, блокировкой по одобрению, проверкой идентичности процесса вокруг каждого действия и очищенным журналом аудита.

Управляет научным построением графиков OriginLab Origin из ИИ-чата через MCP: 62 инструмента. Сторож модальных диалогов, предохранитель LabTalk, release/reconnect, подгонка с начальными/фиксированными/взвешенными параметрами, детальная правка графиков и листов, матричные инструменты, декларативный FigureSpec YAML (сравнимый по diff и воспроизводимый), снимок MCP Resources только для чтения, мост matplotlib-figure, сборка PowerPoint с подписями панелей, поиск шаблонов в Graph Gallery, экспорт в EPS, белый список доступа к файлам, базовая линия визуальной регрессии и редактируемый результат OPJU с детерминированной проверкой обратного чтения.

Превращает локальные документы в формате markdown и текстовые документы в запрашиваемую базу знаний с гибридным семантическим и ключевым поиском, проверкой цитат и внедрением источников.

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.

Мультиплатформенный конвейер исследований и глубокого поиска: harvest_scout для параллельного обнаружения по GitHub, Web, Twitter, Reddit, Xiaohongshu, Bilibili и YouTube; harvest_deep_research для автоматических подробных исследовательских отчётов; а также извлечение, перекрёстная проверка источников и аудит достоверности.

Навык исследовательского рабочего процесса AI-for-Science для DeepSeek Harness, для исследователей и аспирантов, использующих агентский ИИ: многоугольный обзор литературы с файлами по углам, дизайн экспериментов со списком оговорок, чтение рисунков и статей; каждое задание возвращает файлы плюс бриф кросс-проверки для второй модели. Ноль зависимостей, MIT.

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`).

Добавляет /pua, побуждая агента попробовать другой подход и проверить результаты, прежде чем объявить завершение; включает 15 корпоративных стилей, режимы персон, глобальные и поконверсационные настройки, а также необязательный цикл, который продолжается, пока проверочная команда не пройдёт, не будет достигнут предел итераций или пользователь не отменит выполнение.

Набор пресетов агента Programming Mode: стандартный агент программирования с персоной, предписывающей дисциплину Superpowers (сначала навыки, мозговой штурм перед разработкой, планы перед кодом, TDD, систематическая отладка, проверка перед завершением), и всегда включённой дисциплиной объёма кода Ponytail (7-ступенчатая лестница минимального кода, по умолчанию полный режим); содержит все двадцать навыков (14 superpowers + 6 ponytail) и механически внедряет полный навык using-superpowers в первый запрос каждой новой сессии.

Модульная дисциплина исполнения на передовой для DSH: маршрутизация на основе доказательств по 26 навыкам, планирование файлов в стиле Manus, гейты проверки, восстановление после серий неудач и интерактивная веб-панель.

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.