Plugins

Plugin de cobrança de tokens em RMB/USD para o DeepSeek Harness (dsh web): precificação automática pela política oficial, com horário de pico/fora de pico, registro por mensagem, saldo da conta e exibição de moeda conforme o locale. Plugin de cobrança de tokens em RMB/USD.

Bridge de tutoria DeepTutor: explicações profundas, questões de auto-teste, planejamento de trilha de aprendizagem, busca na base de conhecimento pessoal (RAG) e arquivamento de notas via ferramentas deeptutor_run / deeptutor_kb / deeptutor_note.

Envie imagens e arquivos locais para seu host de imagens usando a configuração já existente do PicGo (PicGo Cloud, GitHub, S3, COS, Qiniu ou qualquer plugin de upload instalado), por meio de uma ferramenta `picgo_upload` e do comando `/picgo`.

Backend de memória vetorial + em grafo: ferramentas observe/remember/search/recall contra um servidor memoria local, combinando recuperação semântica HNSW, busca por palavras-chave FTS5 e sinais de grafo de conhecimento via ranking RRF, com persistência automática ao final do turno e isolamento de namespace por agente

Business knowledge-network context for DeepSeek Harness: bind a session to an OpenBKN knowledge network, query its objects and metrics through managed MCP tools, and open trace-backed provenance (execution facts and a business graph) for each answer. Ships with the OpenBKN Runtime; the provenance views need an OpenBKN enterprise license.

Turns the MacBook keyboard Caps Lock light into an agent status light: on while the agent works, flashing when it waits for your approval or answer, off when idle.

Feeds every dsh prompt into the local agent-feedback-loop feedback-memory pipeline — captures dissatisfaction, reviews it offline into reflections, and attaches the compiled recurrence-rule context back to the turn, never blocking a prompt. Requires the agent-feedback-loop runtime; running agent-feedback-loop install afterwards wires existing dsh profiles automatically.

SQLite memory entries, a calendar with due-time reminders, and cron-scheduled agent tasks, with 13 model tools and a bilingual zh/en UI.

蒸馏主管（distillation-director）：把一本书蒸馏成可执行 Agent 技能的判态制元技能（V4.6：V4.3–V4.5 防坑体系与判官工作流之上，增 §21 **强制门禁**——gate_start 开工自证闸（手册哈希＋条款逐字抄录＋执行单＋机器层＋官方模板）／gate_stage 阶段依赖链（前阶段未过不得进入）／preflight 自动纳入活跃蒸馏任务）

Configurable send and newline keys, a composer context menu with three sources (leave it to DSH and other plugins / browser menu / plugin-styled custom menu), a quick-command panel with categorized prompt lists where each prompt can append on every send or only on the first message of a session, a create-and-move row at the bottom of each category, a prompt optimizer that rewrites the draft with a separate model call, settings-panel size memory, and automatic x-opencode-session header injection for OpenCode routes. Prompt lists live in a global ~/.dsh/quick-prompts.json that is independent of the session and the project.

Local SAG personal knowledge base plugin for DeepSeek Harness

Zero-config lint feedback loop for JS/TS, Python, Go and Rust: lint_diagnostics / lint_workspace_errors / lint_fix tools driven by the repo's own eslint / biome / ruff / golangci-lint / cargo clippy (auto-detected from config files, repo-local node_modules/.bin resolved first, nothing bundled), plus an auto-injected post-edit findings delta on the harness fs/observed event and a bounded completion gate — edit → lint → auto-repair with one lint_fix call for dsh agents.

Skill marketplace with unified search across SkillHub and ClawHub, in-app README preview, one-click install and uninstall, an installed-skill list, and a chat-input skill picker.

Smart session titles for DSH: after each conversation turn an independent auxiliary LLM call summarizes the full user+assistant transcript into a title that follows the session's real topic instead of echoing the first message; the first message is titled instantly, failed built-in titles auto-retry on later turns, manual renames are never overwritten, and subagent/fork sessions are skipped.

A desktop pet in the DSH web GUI: floating, draggable sprite pet that animates with agent activity (thinking, idle, error, done, awaiting approval), with a settings page for size, switching, gallery search and one-click pet install. Ships 4 bundled Hunter x Hunter starter pets.

Scheduled tasks panel for managing DSH agent and system crontabs with natural language input and execution logs.

Turns the 13 δ-me13 (Amphoreus) role skill cards into seat workspaces: per-seat theme and wallpaper, first-turn skill injection, chat stickers, per-seat memory notes and presets, Alt+digit seat switching, and an overview canvas for dispatch and handoff; the skill suite itself is read from a configurable local directory and is not bundled.

Audit each finished assistant turn with an independent reviewer model and steer the agent to fix failed output, with at most 2 review rounds per turn and SOP-folder standards injected as an extra review dimension.

Verificação de relatório inteiro para relatórios científicos: verificações por afirmação contra Crossref, PubMed (varredura de retratações), ClinicalTrials.gov, UniProtKB, GEO/SRA e PatentsView, acessibilidade de URL e concordância de títulos, significado afirmação-versus-fonte em temperatura 0, e um livro-razão de auditoria durável e reiniciável com um relatório anotado.

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

Agent ao nível de projeto autoevolutivo para DeepSeek Harness: 16 habilidades de fluxo de trabalho SDD (esclarecimento, PRD, issue, codificação, localização, aceitação, revisão) além de memória e conhecimento de projeto que se acumulam com o tempo.

Gerenciador de base de conhecimento local para agentes DSH: importação multiformato, fragmentação com suporte a CJK, busca híbrida vetorial sqlite-vec + BM25 com rerank bge-reranker-base, snapshots, exportação/importação kbpack e busca entre KBs — 22 ferramentas de agente e um painel web.

Plugin de melhoria para DSH Desktop: disciplina de execução de tarefas e um relacionamento real, por sessão. Disciplina: roteamento de intenção entre perguntas, consulta, discussão, diagnóstico e execução (o diagnóstico nunca corrige sem pedido), atualidade das evidências, verificação real dos resultados de ferramentas (falhas nunca são dadas como concluídas), autocura com reflexão entre sessões, e consciência de compactação e de capacidade documental. Persona: destila personagens nomeados a partir de logs de chat, romances, roteiros e fichas de personagem, com tom, frases de efeito e comprimento ancorados em estatísticas reais; memória de longo prazo com expiração automática, correções como regras de estilo, respostas aprovadas como corpus e feedback bidirecional.

Automação de desktop Windows para DeepSeek Harness: loop observe/act com prioridade para acessibilidade e 30 ferramentas padrão (alvos de elemento/coordenada, roteamento de estratégia auto/a11y/event), semântica de segurança de observações substituídas e sem repetição, botão de desligamento persistente, proteção contra desatualização RuntimeId/rect-drift, cartões de chat e painel flutuante (ops ao vivo, mural de frames, configurações de autodetecção de ambiente), descrição de visão em mosaico para modelos de baixa resolução, trilha de auditoria JSONL e lista de permissão de pid. Requer Windows 10+ e Python 3.9+ com uiautomation e pillow (instaláveis pela página de configurações).