Восемь полезных плагинов для DeepSeek Harness, которые значительно расширяют возможности DSH.

Подборка охватывает поиск плагинов, генерацию изображений, долгосрочную память, удалённое управление и анализ контекста.

1. dshfind — поиск плагинов по категориям с возможностью просмотра информации о проектах и ссылок на авторов.

2. dsh-image-gen — генерация и редактирование изображений с помощью ИИ прямо в DSH. Также поддерживается работа с библиотекой изображений.

3. dsh-better-sidebar — улучшенная боковая панель с быстрым доступом к файлам, предпросмотру и терминалам.

4. dsh-mnemon — долгосрочная память для ИИ. Позволяет сохранять важную информацию, управлять памятью и проектной документацией, а также просматривать связи между воспоминаниями.

5. dsh-im — удалённое управление DSH со смартфона через чаты, включая WeChat и Feishu. Позволяет работать с DSH даже вдали от компьютера.

6. dsh-skills-manager — единый интерфейс для управления Skills: добавления, просмотра, редактирования и включения.

7. dsh-context — визуализация контекста с отображением его структуры, изменений и активности. Помогает отслеживать состояние текущей сессии.

8. dsh-deep-whale — тема оформления с аниме-персонажем Whale Girl, собственной цветовой палитрой и поддержкой светлого и тёмного режимов.

Установка всех восьми плагинов, особенно последнего, позволит заметно расширить возможности DeepSeek Harness и сделать работу с ним приятнее. 😸

Ухожу из найма

Почти 5 лет я проработал в аутсорс-компании: мы делали софт на заказ. Начинал backend-разработчиком на Node.js, а со временем занимался уже всем подряд: архитектурой, инфрой, фронтендом, клиентами, процессами, внедрением AI.

Последний год мне всё сильнее хотелось заниматься только своими проектами. Работу в компании я перерос, а мои проекты стали приносить ощутимые деньги.

Я понимаю, что сейчас не лучшее время отказываться от стабильного дохода. Но если получится, отдача будет больше, чем в спокойное время. Поэтому делаю то, что для меня сейчас разумнее всего: рассказываю, что умею, и знакомлюсь с людьми, которым могу быть полезен.

Итак, чем я занимаюсь 👇

1. Курс "AI Coding для разработчиков"
Учу разработчиков доводить с AI-агентами до результата большие задачи в реальном проекте и проверять, что сделано на самом деле. Подход называется Agentic SDLC: исследование → план → реализация → независимое ревью → приёмка.

2. KIT Partners: консалтинг по внедрению AI в разработку
Недавно мы объединились с Костей Дорониным и Ильёй Румянцевым. У каждого за плечами годы в разработке, руководстве командами и работе с AI-агентами. Теперь собрали этот опыт в общую практику.

Помогаем компаниям перейти от разрозненных экспериментов с AI к работе, которую команда может повторять:
– диагностика процессов и выбор того, что менять;
– обучение на реальных задачах команды;
– настройка агентных процессов, контекста и проверок качества;
– передача практики, чтобы команда дальше работала сама.

Сейчас ищем первые компании, с которыми пройдём этот путь вместе. Для первых проектов готовы начать с небольшого пилота на одной команде, чтобы вы проверили подход до больших решений.

3. Открыт к предложениям
– Проекты: внедрение AI Coding в команду, аудит процессов, корпоративное обучение.
– Штатная роль: рассмотрю позицию Head of AI, AI Transformation Lead или AI-консультанта внутри компании. То есть роль, где я отвечаю за то, как команда работает с AI. На позицию разработчика пока что очень не хотелось бы идти 🙏.
– Выступления и коллаборации: (12 ноября выступаю на AI Dev Live) – зовите на подкасты, митапы, внутренние доклады.

Если вам или вашей компании это актуально, пишите в личку @yatimur. Если знаете, кому это может пригодиться, перешлите ему пост 🙏

И да, давно хотел сделать это: давайте знакомиться в комментариях 👇
Расскажите в паре строк, кто вы, чем занимаетесь и что ищете: работу, клиентов, команду, партнёров. Оставьте ссылки на свои каналы, сайты и LinkedIn. Здесь собралось много сильных людей, и кому-то из них вы наверняка будете полезны.

ultrathink возвращается в Claude Code CLI. 🌈

Ранее эту функцию отключили, поскольку она казалась необычной и могла вызывать путаницу у пользователей.

Однако разработчики решили вернуть её. Теперь если задача оказалась сложнее, чем вы предполагали, просто введите ultrathink, пока Claude ещё работает. Это повысит уровень reasoning до конца текущего хода.

Топ трендов HuggingFace за неделю — что приехало в опенсорс

TL;DR

Новое: LFM3 для агентов на телефоне. Диффузионная Clover. Mistral Large 4 с весами. Unlimited-OCR-2 для PDF на сотни страниц. Nemotron 3.5 Transcribe с русским и спикерами. Audio8-TTS с клонированием голоса. Pika H3 Flex со звуком. Idol делает 3D из картинки. numbat, выданная за утечку Anthropic, оказалась фейком.

Держится: DeepSeek-V4.1-Flash-1017, Nanbeige4.3-33B, Flint, Spark-X2.6-4B, Qwen3.8-27B, LTX-2.5, FLUX 3 Klein, Qwen-Image-2.1.

LLM и агенты

LFM3-1.7B — модель для локальных агентов: в 4 битах около 1 ГБ, контекст 256 тыс., есть русский. По замерам Liquid AI в среднем она обходит Qwen3.5-9B. Рядом вышли LFM3-VL-2B с видео на входе и LFM3-Omni-2B, которая отвечает голосом, но русского среди её языков речи нет; с ней можно поговорить прямо в браузере.

Clover-35B-A3B-Preview — диффузионная модель на базе Qwen3.6-35B-A3B: пишет блоками по 32 токена, заполняя уверенные позиции параллельно, и по замерам авторов выдаёт на H200 515 токенов в секунду против 365 у ускоренной Qwen. Apache 2.0, GGUF в Q4_K_M весит 23 ГБ, но SGLang и llama.cpp поддерживают её пока только в открытых PR.

Mistral Large 4, которую я разбирал после выхода весов, держится в топе.

Документы

Unlimited-OCR-2 переводит в Markdown PDF на сотни страниц за один запрос: модель смотрит на локальное окно и небольшой набор нужных фрагментов документа, поэтому память почти не растёт с длиной. 3,3 млрд параметров, MIT, на тесте авторов из документов в 103–300 страниц 77 баллов против 27 у Gemini 3.1 Pro Preview. Русский официально не заявлен, но страницу договора с таблицей я прогнал через демо чистой и зашумлённым сканом, и оба раза модель распознала всё без ошибок.

Речь

Nemotron 3.5 Transcribe — офлайн-распознавание речи на 40 языках, включая русский, которое заодно делит запись по спикерам, ставит метки времени и переводит. MoE, 4,3 млрд активных из 34, лицензия без коммерческих ограничений, NVFP4 весит 21,6 ГБ. По замерам NVIDIA это лучшая открытая модель в английском Open ASR Leaderboard, а по моим личным замерам лучше виспера. Расшифровать запись можно в демо.

Audio8-TTS-Realistic-Air — синтез речи на 0,6 млрд с клонированием голоса по образцу, в новой версии 23 языка, включая русский. В небольшом независимом замере готовые голоса стали звучать естественнее, а клонированная речь стала менее разборчивой. Apache 2.0, послушать можно в демо.

Видео и 3D

Pika H3 Flex — открытые веса видеомодели Pika: ролик со звуком за 6 шагов вместо 50 у исходной модели и до 12 референсов. Это LoRA поверх MiniMax H3, поэтому на один режим нужно около 147 ГБ на диске, проверяли на H100. Лицензия не действует в США, ЕС, Великобритании и Южной Корее, погенерировать можно в демо.

Idol собирает из одной картинки 3D-модель из гауссиан и достраивает невидимые стороны. По замерам авторов в пике нужно 7,2 ГБ видеопамяти, а на RTX 4090 уходит около 19 секунд. Apache 2.0, есть ноды для ComfyUI, покрутить модель можно в демо.

Сообщество

Qwen3.5-4B-3D-Coder — любительский файнтюн, который пишет 3D-сцены на Three.js, в том числе по картинке-референсу. Q4 весит 2,7 ГБ, есть версия для Ollama. Маленькие сцены хвалят, на целом городе модель зацикливается.

numbat на 7,7 ТБ выдают за чекпоинт будущей модели Anthropic с кодовым именем из утечки исходников Claude Code. Скачавший всё пользователь показал, что значительная часть тензоров бит-в-бит повторяет генератор случайных чисел, засеянный именем тензора: модель никто не обучал.

Держится в топе

Для DeepSeek-V4.1-Flash-1017 вышла сборка Maya-XS для ПК со 128 ГБ оперативки. В шаблоне чата Nanbeige4.3-33B пользователь нашёл ошибки, которые, по его словам, портят вызовы инструментов. Spark-X2.6-4B заработала в браузере. Flint, Qwen3.8-27B, LTX-2.5, FLUX 3 Klein и uncensored-кванты Qwen-Image-2.1 без обновлений.

Хорошей недели! 👾

@neuro_channel