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Conecta imagens da sessão a provedores de visão configuráveis e retorna análise somente texto para rotas de modelos elegíveis do DeepSeek Harness.

Toques de conclusão por workspace, além de sons de atenção para eventos de aprovação, pergunta, revisão de plano, objetivo bloqueado e falha de tarefa, com sintetizador embutido, voz (TTS) e áudio personalizado

Bancada arrastável e alinhada à grade com 28 mini-cartões nas margens da conversa (saldo da API, uso de tokens, custo, pressão de contexto, tarefas, objetivo, mapa de calor de uso, repositório GitHub, retransmissão de imagens), com níveis de tamanho S/M/L/XL.

Card de saldo da conta DeepSeek e custo por sessão no rodapé da barra lateral.

Gasto na API DeepSeek (sessão atual e todas as sessões) e saldo da conta no painel lateral, com preços oficiais e suporte a horário de pico/fora de pico.

Emparelha duas máquinas DeepSeek Harness com um código de uso único — diretamente em uma LAN, ou entre redes por um relay com criptografia ponta a ponta e um padrão oficial sem configuração — para que um agente possa executar tarefas e trocar arquivos na outra, mantendo os arquivos de cada máquina no lugar.

Um núcleo de julgamento para o DeepSeek Harness: um laço cognitivo que dá origem e atribuição a cada decisão e leva o planejamento até o fim, memória hipocampal que condensa a experiência em conhecimento reutilizável e um cartão de persona personalizável (nome, personalidade, estilo de comunicação). Requer DSH ^0.1.0-rc.7.

Motor de persona para o DeepSeek Harness: um config.json governa o nome próprio da IA (por modelo e nível), como ela te chama, sua postura relacional, o texto de caráter, contratos por item com interruptores, o idioma da cadeia de pensamento e o tom das respostas (opt-in, por modelo), além de memória de longo prazo condicionada à confirmação humana: a IA só anexa candidatos, uma linha de confirmação os ativa, e o log é somente de acréscimo e reexecutável. Entradas confirmadas entram como bloco citado de dados, não de instruções; as marcadas com um kind vão para arquivos arbitrários e nunca chegam ao prompt. As seções do prompt são relidas do disco a cada montagem, então edições aplicam sem reiniciar. Presets: instantâneos JSON compartilháveis. Zero dependências, sem rede, sem shell.

Troca de modelo e controle do esforço de raciocínio para o DeepSeek Harness: as ferramentas de agente set_model e list_models permitem que o agente mude sozinho de provedor, modelo ou profundidade de pensamento no meio da tarefa, com motivo obrigatório, lista branca de provedores e proteção contra pressão de tokens da janela de contexto; o modelo ativo é injetado no contexto de execução, e a transição automática do Plan Mode troca para um modelo de planejamento configurado ao entrar no modo plano e restaura o modelo de execução anterior ao sair.

Sessões persistentes de pares Endeavour e Challenger para o DeepSeek Harness que planejam, executam tarefas sequenciais e verificam os resultados relatados.

Gateway Feishu/Lark para DeepSeek Harness com conversas persistentes por tópico, cartões de execução ao vivo, entradas de imagem e arquivo, aprovações e perguntas no chat, listas de permissão de origem e tarefas de agente duráveis únicas ou recorrentes criadas em linguagem natural.

Faça login no DeepSeek Harness com uma assinatura Claude Pro/Max (sem chave de API), reduza as imagens das requisições da Anthropic para uma aresta longa de 2000px, enxugue as cargas do resumidor /compact e mostre o uso do plano de 5 horas/semanal além das contagens de mensagens do DSH.

Mascote de uso do plano para a GUI web do DSH: um personagem flutuante com animação de esqueleto informa a cota em um balão de fala, combinando automaticamente com o provedor configurado (OpenCode Go, Command Code, DeepSeek) para mostrar uma porcentagem do plano ou um saldo de conta, e recorre a estatísticas locais de tokens quando a API do provedor não está disponível; arrastável, redimensionável pela roda do mouse (90-260px), sons de clique sintetizados, rotas somente loopback.

Entrada com uma só mão e sem teclado para o compositor: prima e mantenha o rato na caixa de entrada, fale, largue — o texto fica no rascunho, e deslizar para cima cancela sem deixar uma meia frase para trás. Não há botão de microfone para acertar nem atalho para memorizar; a mão nunca precisa de sair da área de entrada, o que é essencial quando a outra mão está ocupada. O reconhecimento corre totalmente offline (SenseVoice via sherpa-onnx, sem chave de API, o áudio nunca sai da máquina).

Emparelha o executor em execução com um modelo revisor mais forte por meio de chamadas advisor() sem parâmetros e verificações de patrulha por passo, retornando orientação de plano, correção ou parada.

Loop de feedback de lint sem configuração para JS/TS, Python, Go e Rust: ferramentas lint_diagnostics / lint_workspace_errors / lint_fix alimentadas pelo próprio eslint / biome / ruff / golangci-lint / cargo clippy do repositório (detectados automaticamente nos arquivos de configuração, com node_modules/.bin local do repositório resolvido primeiro, nada empacotado), além de um delta de achados pós-edição injetado automaticamente no evento fs/observed do harness e um portão de conclusão limitado — edit → lint → auto-repair com uma chamada lint_fix para agentes dsh.

Colagem estilo Cherry Studio: texto ou código multilinhas/indentado/delimiteado colado no compositor DSH Web se transforma em um cartão com borda, colapsável e etiquetado por linguagem, sendo restaurado como um bloco de código delimitado ao enviar.

Plano de controle e orquestração multimáquina e multiagente para o DSH: descobre Agents e espaços de trabalho entre dispositivos, roteia tarefas por máquina, repositório, capacidade e carga para runtimes de Agent locais ou remotos, transmite progresso e resultados, encaminha aprovações e recupera tarefas duráveis após desconexões.

Reproduz um toque e um alerta de voz em chinês quando aparece um popup de aprovação, pergunta ou revisão de plano na interface web do DSH, para você nunca perder uma solicitação.

Plugin de configuração LSP TypeScript e JavaScript para DeepSeek Harness usando typescript-language-server.

Plugin de configuração LSP Swift para DeepSeek Harness usando sourcekit-lsp.

Plugin de configuração LSP Rust para DeepSeek Harness usando rust-analyzer.

Plugin de configuração LSP Ruby para DeepSeek Harness usando ruby-lsp.

Plugin de configuração LSP Python para DeepSeek Harness usando Pyright.