Плагины

DSCODE для Harness Desktop: совместная работа над кодом, память сессий, сценарии браузера и задачи.

Писательская рабочая среда для романов в DSH: пресет авторства, управление планом и персонажами, аннотации рукописи, рабочие процессы рецензирования и управляемый локальный Python-бэкенд.

Студийный плагин TongFlow для DeepSeek Harness (dsh): модель проекта в стиле съёмочной группы, рабочие процессы TongFlow, создаваемые агентом, детерминированная генерация медиа, встроенный холст.

Объединяет пять skills: веб-слайды, изображения для соцсетей, сверстанные веб-страницы, китайское редактирование против ИИ-стиля (humanizer-zh) и профиль авторского голоса. Первые три используют общую дизайн-систему с журнальной и Swiss-темами и проверенными на контраст фирменными цветами. Добавляет боковую страницу с миниатюрами работ, черновиками новых сессий с повторным использованием темы и макета, шестью сценариями контента и сбором отправленных сообщений локальных сессий dsh для профиля стиля.

AgentCompare предлагает A/B-процесс для одной задачи Vite в DSH: запускает две реализации, сравнивает их живые предпросмотры с общими проверками, позволяет выбрать вслепую и оценить внедрение относительно текущих изменений проекта. Нужен проект Vite в корне Git-репозитория как минимум с одним коммитом.

Подключает 88 упакованных навыков агента в области исследований, социальной аналитики, маркетинга и бизнеса в dsh через поставщик навыков файловой системы.

Трёхуровневая плоскость управления памятью для DeepSeek Harness: персистентный контекст выполнения, поисковые проектные документы, подключаемая долговременная память, умная маршрутизация, контролируемые рабочие процессы агентов, WebUI и headless-инструменты.

Мобильный клиент DeepSeek Harness без установки приложения (PWA). Показывает сессии, фоновые задания, дочерних агентов, раунды целей, процессы и ожидающие согласования; позволяет общаться с любой сессией, видеть потоковые ответы и ход вызова инструментов, остановить работу в любой момент и переключить сессию или модель. Есть боковая GUI-панель. Ранее dsh-taskwatch; npm-пакет теперь dsh-in-hand.

Генерация изображений и видео с ИИ для веб-интерфейса DSH. Каталоги моделей по каналам и настройка запросов по семействам (gpt-image, Grok Imagine, Nano Banana, Seedream, GLM-Image, Qwen-Image, MiniMax image-01, DALL-E 3), боковая студия, бесконечное полотно узлов, предпросмотр файлов, навыки полотна и шаблоны промптов. Видео: текст/изображение в видео, первый/последний ключевой кадр, несколько референсов, асинхронные отправка/опрос/загрузка, инструменты видео на хосте, видеоузлы и локальная склейка двух и более узлов в MP4 через ffmpeg.

База знаний по разработке плагинов DSH в качестве навыка агента по требованию: официальные ограничения, рабочие процессы задач, справочник API и подводные камни сообщества, устанавливается вместе с пакетом, чтобы агент мог искать информацию при создании плагина.

Подготовка длинного контекста, память Dream, проверка задач, рабочие процессы и взаимодействие с компьютером для DSH. Требуются DSH 0.2.2-rc.1 и Node.js 24.9+. Настройки по умолчанию дают полный доступ к файлам и командам и отключают подтверждение выполнения; явные настройки существующего профиля имеют приоритет.

Визуальная оркестрация AI Agent на базе DeepSeek Harness: Workflow, Multi-Agent, метаоркестрация, MCP и Human-in-the-loop.

Память Markdown между сеансами (LLM-Wiki/SOUL.md), по умолчанию внедряется после первого сообщения пользователя в активном сеансе. Есть remember/recall/consolidate/forget, skill, pack/unpack. /memory on|off|status и чип используют один переключатель: off останавливает внедрение, digest/recall-напоминания и last_access без удаления; рабочие области off по умолчанию, выбор на 7 дней. Basic soul меняет только блок SOUL.md. Отдельные требования: формат сеанса v4 (официальный 0.1.7+) и engines.dsh официальной серии 0.2.1-rc.5; старые хосты отклоняются. Windows поддерживается. Есть отчёт checkup.

Визуальные DAG‑рабочие процессы с несколькими агентами для DeepSeek Harness с выполнением в реальном времени, восстановлением после перезапуска и интеграцией с Feishu.

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.

Дисциплинированная инженерная система процессов для ИИ-агентов программирования: планирование, TDD, циклы автоисправления, графы знаний кодовой базы и волновой запуск нескольких агентов. Нужен codebase-memory-mcp (pip install "codebase-memory-mcp>=0.10.8,<0.11.0"); без него /scan останавливается.

Готовые инженерные процессы для DeepSeek Harness: инструмент dev_task, который контролирует переходы между этапами, артефакты, проверку, ревью и область коммита, плюс веб-воркбенч для установки проектных или пользовательских навыков и правил.

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.

Переносит инженерные плейбуки pstack от poteto в DSH: планирование, проверка, верификация и выпуск.

Независимые от хоста долговечные DAG-workflow для агентов с CLI, MCP, Skills по запросу, триггерами, воспроизведением и визуальным Canvas.

Запускает JSON-workflow через /workflow, показывает прогресс, позволяет выбрать модели Agent, продолжить сохранённые сессии и запускать ограниченные циклы проверки и исправлений.

DeepSeek Harness записывает рабочие процессы на macOS-десктопе через демонстрацию и превращает их в skills агента (skill open-record-replay + инструменты orr_*)

Запускает из DSH рабочие процессы ComfyUI на RunningHub для создания изображений, видео и аудио; включает панель настройки рабочих процессов, фоновые задачи и управление несколькими ключами.

Отслеживает трассировки выполнения агента и при срабатывании сигналов запускает проверку LLM в конце каждого успешного хода, кристаллизуя многократно используемые процессы в зарегистрированные навыки, которые прогрессивно улучшаются с последующими запусками.