Plugins

Fluxo de trabalho de publicação de conteúdo da Conta Oficial WeChat em seis etapas, com ferramentas de controle de qualidade e uma habilidade incluída.

FormatForge para DeepSeek Harness: forje qualquer formato de arquivo (pdf/docx/xlsx/pptx/eml/toml/...) em dados estruturados legíveis por IA. Bundle leve que inicia o CLI Python local (python -m formatforge) e retorna protocol JSON; o aprimoramento é delegado ao cur[rent]...

Suíte de plugins Git e controle de código-fonte para DeepSeek Harness: operações git locais mais adaptadores GitHub, GitLab, Bitbucket, Azure DevOps e Gitea, com memória autoevolutiva.

Gerencie, descubra, instale, atualize e desinstale habilidades do DSH como plugins.

Modo RLM para dsh: sub-agentes recursivos via uma função rlm() unificada — spawn, await e encadeia agentes filhos como chamadas Python de primeira classe. Adiciona um kernel IPython persistente com bindings tools.* e contexto-como-variável.

Desfazer conversas e espaço de trabalho: use a linha do tempo /undo, a ação do cabeçalho da sessão ou o ícone da mensagem para reverter antes de qualquer prompt enviado; snapshots privados do Shadow Git restauram arquivos, os turnos revertidos ficam fora do contexto do modelo e o Undo Rollback pode recuperar erros. Inclui gerenciamento de sessões arquivadas e cartões coloridos por ferramenta.

Diagnostica e corrige falhas de inicialização "duplicate loader entry id" — encontra linhas duplicadas do carregador entre pacotes de perfil e as converte em patches direcionados por id por meio de uma CLI sem dependências (detect / preview / fix / verify).

Autoaperfeiçoamento noturno para seu agente DeepSeek Harness: colete sessões anteriores off-line, repita tarefas recorrentes com seu próprio orçamento de API e consolide habilidades validadas por trás de uma barreira de validação separada. Leva o mecanismo SkillOpt-Sleep de microsoft/SkillOpt ao dsh como ferramentas nativas e uma habilidade incluída — sem treinamento de pesos. Requer Python 3.10+ e o mecanismo SkillOpt-Sleep (pip install skillopt).

Plugin combinado: personalização de papéis de parede (envios em resolução original, editor de recorte, opacidade por área, papéis de parede dinâmicos MP4/WebM) + extração de papéis de parede do Steam Workshop (analisa scene.pkg/.tex com um script Python incluído, pré-visualização/download) + widget de saldo e uso do DeepSeek + uso do plano OpenCode Go (percentuais rolante/semanal/mensal em uma pílula no cabeçalho superior; ao expandir, mostra barras de progresso e contagem regressiva para a redefinição). As chaves de API são lidas do cofre de credenciais do DSH no host — nunca armazenadas no código-fonte nem no navegador.

Execute o Stata pelo DeepSeek Harness: o serviço nativo Stata AI Skill inicia automaticamente com o DSH (binários para macOS/Windows incluídos), permitindo executar regressões, do-files e fluxos de trabalho econométricos sem configuração manual.

Dock de planejamento de entrada em três níveis now/next/later para a interface web do DeepSeek Harness: uma faixa de prioridade vermelho/amarelo/verde substitui a fila busy-Enter; Enter simples envia para later; com edição multilinha in place, reordenação por arrastar e congelamento/retomada isolados por sessão; o botão de congelar faz ponte com um plugin separado, [dsh-session-guard](https://github.com/drscrewdriver/dsh-session-guard) (instalável pelo dsh-market), via RPC stopNextTurn/resume + composer lock para um bloqueio real por sessão, combinando com sua pausa automática global em horários de pico para parar sessões durante as janelas de alto custo do DeepSeek e retomá-las fora de pico.

Mercado de plugins da comunidade DSH: entrada "Mercado de plugins" em Configurações + popup de card + instalação/desinstalação/gerenciamento em um clique (bundle via dsh plugin add, pack via descompactação de zip no disco).

Bundle de visão nativo do DeepSeek Harness: cole ou arraste imagens e chame modelos de visão compatíveis com OpenAI via o deepseek-vision-mcp gerenciado.

Mercado aberto de plugins: pesquisa ao vivo do tópico dsh-plugin no GitHub com verificação de package.json por repositório (distintivos de manifesto dsh.bundle/dsh.client e um filtro somente verificados), instalações npm-first com verificações anti-squatting da mesma fonte, detecção de atualizações e cinco ferramentas de agente para uso headless.

Inspetor unificado de requisições/respostas LLM: ajuste de esforço de raciocínio, exportação de pensamento externo, análise de tráfego e bundles.

Pacote Vision MCP e DSH para DeepSeek somente texto: ferramentas analyze_image, analyze_clipboard, compare_images e vision_status, uma página de configurações visual, GLM-4.6V-Flash gratuito por padrão, cache de resultados e tolerância a rate limit; keys ficam fora dos logs.

Recall de histórico de conversas para DSH: recuperação em três camadas (literal/difusa/semântica) sobre o texto original de cada sessão passada, totalmente local e offline — a IA nunca esquece o que você disse a ela. Instalação em um comando via `dsh.bundle.patch`, a camada semântica roda em uma thread de worker.

Pacote tudo em um para o DSH: janela de desktop nativa do Windows (WebView2), visão DeepEye (GLM-4V-Flash) e entrada de voz (botão de microfone) em uma única instalação.

Pacote de TUI no estilo Claude Code para o DeepSeek Harness

Pacote de plugin do DeepSeek Harness: ferramentas graphlint de detecção de código morto para agentes (graphlint_query / graphlint_build / graphlint_config + skill graphlint).

Motor embutido de gerenciamento de tarefas: protocolo de pontos de decisão, mural de captura de ideias e um repositório de issues no estilo Linear.

Memória baseada em eventos para chatbots de longa duração: decaimento ponderado por emoção, três níveis de confiança na recuperação, fatos novos substituem os antigos e isolamento por assunto. Inclui tabelas de relacionamentos, fatos, capítulos, habilidades e lacunas, além de CLI, endpoint HTTP e pacote de plugin DSH.

Verificação prévia para autores de plugins: confere os requisitos do marketplace — exportação raiz, correspondência de dsh.client com exports["./client"] e inclusão do painel em npm pack — em qualquer pasta ou repositório GitHub, por um painel ou um único comando. Inclui ferramentas de lançamento e kit de testes Node para bundles de cliente.

Tenta novamente uma solicitação de modelo que nenhuma outra camada de recuperação assumiu. Por padrão não há limite, mas há um teto para o backoff exponencial; cancelamentos nunca são repetidos. A política pode ser editada em Configurações.