Habilidades

Plugin de Prompt Library para DSH: CRUD de prompts, tags e categorias, importação/exportação, polimento por IA, recorte do texto selecionado com um clique, lembretes na barra lateral e no balão do assistente.

Skill de fluxo de trabalho de investigação AI-for-Science para DeepSeek Harness, dirigido a investigadores e estudantes de pós-graduação que usam IA agêntica: revisão de literatura multi-ângulo com ficheiros por ângulo, desenho de experiências com lista de ressalvas, leitura de figuras e artigos; cada tarefa devolve ficheiros mais um briefing de verificação cruzada para um segundo modelo. Zero dependências, MIT.

Skill de revisão de código orientada por modelos: fluxo de revisão em cinco etapas, classificação por severidade (crítica/média/menor), pontuação quadridimensional (qualidade, segurança, desempenho, manutenibilidade), saída dupla em texto e HTML e base de conhecimento de referência sob demanda.

Deixe qualquer projeto pronto para agentes de IA com um único comando. Detecção adaptativa de stack tecnológica (7 linguagens × 14 frameworks × 61 componentes), geração automática de AGENTS.md, esqueleto de documentação, CI/CD e infraestrutura de testes. Em uma frase: dê a qualquer projeto capacidade de desenvolvimento com IA.

Skills para construir sites na plataforma Creght: sincronização pull/push via CLI, convenções de página e componente, CMS, formulários, autenticação, SEO, publicação e rollback de versões.

Pacote modular de skills de pesquisa/engenharia de IA, instalável via dsh plugin add — registra 27 skills (auditoria de segurança, leitura/escrita de artigos, desenho de figuras, fluxo de trabalho de desenvolvimento, análise de armazenamento) em ctx.skills.

Vinte skills HyperFrames by HeyGen sincronizadas do upstream oficial (criação de vídeos em HTML, animação, keyframes, áudio/music-to-video, CLI, registry, slideshow, recorte de talking-head, website/product/PR-to-video e mais), além de uma verificação de saúde de recursos empacotados.

Plugin do DSH que empacota a habilidade kimi-ppt: criar, editar e exportar apresentações como .pptx gerado localmente, com prévias renderizadas pelo Pillow. Derivado do open-kimi-ppt-skill (MIT).

Um conjunto de skills de modelagem matemática com gate para o DeepSeek Harness: um pipeline de cinco estágios com gates, padrões de escrita de artigos de premiação, análise de sensibilidade, diagnóstico estatístico e um preset de competição.

Skill de análise e triagem de ações A-share: cotações em tempo real, pontuações de timing técnico, sinais de compra/venda e watchlist gerenciada.

Skill oficial do Remotion portado para DSH: vídeo programático com React (animação/áudio/legendas/3D/gráficos/fontes, 38 arquivos de regras), mais uma verificação de integridade dos recursos incluídos.

O pacote DeepSeek Harness registra uma habilidade que converte produção longa (artigos acadêmicos, análises setoriais, comentários empresariais) em pipeline de 9 papéis: scouts T1 literatura / T2 dados / T3 casos em paralelo, T4 analista, T5 redator, T6 companheiro crítico, T7 auditor, T8 finalizador, T9 revisor par executados pelo coordenador. Em 6 fases com verificação triangular de evidências, M-gate de 23 verificações, auditoria G0-G14 incluindo gate de rastreamento IA chinês, pontuação peer-review com correspondência de periódicos, e 4 checkpoints humanos. Instala com `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch mais lib/index.js); envia fichas de papel T1-T9, modelos e 11 scripts de verificação sem dependências, com READMEs em cinco idiomas.

Plugin DSH literário: uma sessão é um livro. O cartão de capa /new abre um dos 19 reinos, um preset 诸天万界DSH exclusivamente de prosa mantém o modelo escrevendo ficção, entradas de worldbook por palavras-chave fundamentam cada turno e /export-story compõe a sessão em um romance em Markdown.

Monorepo multiplataforma de Agent Skills que é montado como um pacote de perfil do DeepSeek Harness, expondo skills de escrita em chinês, Git, desenvolvimento de plugins, "taste" e linter semântico.

273 habilidades ECC (95,8% do sistema de operador com 227k estrelas) portadas para DSH em quatro lotes.

O DSH Director Toolkit é um plugin do DeepSeek Harness para artistas 3D, designers técnicos e desenvolvedores criativos. Cole uma ideia ainda mal formada, uma nota de referência ou uma legenda de portfólio, e receba um pacote de direção compacto para Blender, Three.js, Houdini ou C4D.

Transforme qualquer ideia sua em conteúdo promocional nativo para cada plataforma

Conecte o DeepSeek Harness a um pipeline Hermes: template de especificação de despacho, roteamento por nível de modelo, portões de qualidade em execuções do orquestrador, regra de escritor único no git — como um pacote SKILL.md (instalável como bundle).

Kit de normas de codificação ICVO para o DeepSeek Harness (antigo dsh-coding-kit): um plugin bundle que regista ferramentas ao carregar e injeta as normas apenas quando apply_coding_standards é chamado, além de um CLI de barreira P0 (npx spec-wave) com comandos de processo G1-G7, instalação de skills, aplicação no host e atualização do bloqueio de IDE.

Integração com o Tencent CloudQ: modo de chat AIOps com painéis de uso, inspiração, artefatos e arquitetura.

Mais de 100 skills de dados de mídia social multiplataforma, além de 40 ferramentas MCP nativas cobrindo APIs de dados, busca IA e geração IA — tudo instalável com um comando.

Preset RigorQuant + pacote de skills: pesquisa multiagente isolada e não supervisionada para matemática empírica e computacional (economia, finanças, portfólio), com uma bateria de verificação em quatro partes antes da implementação e uma via de escalonamento jacobiano/Lean

Grave fluxos de trabalho de desktop do macOS por demonstração no DeepSeek Harness e transforme-os em skills de agente (skill open-record-replay + ferramentas orr_*)

Math Agent Framework para DeepSeek Harness: motor de derivação simbólica (CES / formas quadráticas / ODE / PDE), verificação com SymPy, provas formais verificadas pelo compilador do Lean 4 e verificação adversarial multiagente no estilo QED, exposto como ferramentas DSH nativas por meio de um shell TS que faz a ponte para um motor Python. Requer clonar o repositório math-agent-framework e executar `pip install -r requirements.txt`, com MATH_AGENT_HOME apontando para a raiz do repositório. Cada resultado carrega procedência (versões do motor, seed, tolerâncias) e é marcado como dados não confiáveis.