Plugins

Detecção de código morto para bases de código geradas por IA: o graphlint constrói um grafo de dependências, encontra código inacessível a partir de qualquer ponto de entrada para permitir a limpeza da base de código e a compreensão da eficácia funcional, e expõe as ferramentas graphlint_query / graphlint_build / graphlint_config, além de uma habilidade graphlint, aos agentes DSH.

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.

Traga sua biblioteca existente de Agent Skills (SKILL.md) para o DSH: descubra skills nos caminhos do Claude/Codex/Cursor/Gemini, injete um índice de divulgação progressiva e carregue os conteúdos sob demanda

Um único vault Obsidian compartilhado para todos os agentes: núcleo Python sem dependências (buscar/promover/julgar/esquecer), modelo de vault, plugin dsh (memory_search/show/submit/status)

Copie e abra deep links de sessão `dsh://`, ou cole-os em outra conversa para injetar um snapshot limitado e somente leitura da sessão referenciada

Implantação do DeepSeek Harness em VPS com um comando: gateway de login sem dependências e HTTPS automático que encaminha a interface web nativa, assistente de configuração protegido por token e atualizações do DSH com um clique e rollback automático. Como plugin, adiciona Configurações → VPS Deploy para instalar ou remover o DSH em uma VPS via SSH por formulário, consultar versão, atualização e estado do gateway e exibir um QR para adicionar o DSH à tela inicial do celular.

Use sua IA web conectada (DeepSeek, GLM, Kimi, Qwen, Doubao...) como provedores de modelo no DeepSeek Harness. Os modelos web emitem chamadas de ferramenta, o DSH as executa sob seu sistema nativo de permissões, e os resultados retornam à mesma sessão web. Sem chaves de API.

Lado DSH do ecossistema de memória dsh-ecolink: faz a ponte entre chat.deepseek.com e o DeepSeek Harness por meio de uma extensão de navegador que coleta tags de memória no formato DSM e injeta memórias recuperadas nos chats da web, um serviço local sem dependências que grava um pool de memória compartilhado, e este adaptador, que injeta memórias antes do passo e oferece a gravação de volta /ecolink-push; a compressão é transacional (pool de staging com commit/rollback).

Compactação de contexto autônoma pelo modelo para DeepSeek Harness. mind_map examina o contexto do agente (seq IDs estáveis, papéis, pesos de tokens, limites de limpeza e guia clear-mind); clear_mind substitui um trecho escolhido do histórico por um checkpoint escrito pelo modelo via transação nativa de compactação. Pares de chamada/resultado viram tombstones de uma linha; um lembrete avisa sobre contexto longo ou turnos com etapas demais.

Pacote mobile-first de melhorias de qualidade de uso para a UI web do DeepSeek Harness: abas de sessões ativas estilo Chrome, abrir/fechar a barra lateral em tela cheia por gesto, barra sobreposta, recentes quando recolhida, troca de sessão sem focar a entrada, adaptação a viewport/teclado IME, resposta tátil, rolagem interna de código/tabelas, menu de permissões oculto, ajustes em tela cheia com memória de aba, pulso de status via compositor e proteção contra arraste acidental — 14 recursos. Cada um é ativado separadamente em Configurações → QoL, tem efeito imediato e fica salvo por navegador no localStorage. Apenas CSS/JS no cliente; regras móveis limitadas a 768px ou menos, sem alterar o desktop.

Quadro Kanban para sessões do DeepSeek Harness: o agente principal distribui tarefas a subagentes worker/verifier de execução única, com agendamento de dependências, bloqueios exclusivos por arquivo, pausa/congelamento para arbitragem, progresso de marcos e estatísticas de tokens por tarefa.

Agent loop pronto para uso com motor de contexto de fatias limitadas (cordis).

Pet de desktop de Cristiano Ronaldo para DeepSeek Harness (Portugal nº 7). As animações seguem o estado do agente e celebram o fim do turno com «SIU» e som do host. A janela nativa do Windows, sem bordas e sempre no topo, continua ativa após fechar o navegador. Escala proporcional (`atlas.scaling: smooth | pixelated`). v2.2 converte vídeos (fundo verde ou normal) em animações com chroma key e segmentação do movimento; PNG já extraídos não exigem decodificador de vídeo e o áudio é cortado por ação. Galeria DPSL-1.0: publicar/instalar com um clique. v2.3 suporta DSH 0.2 desktop clients; se faltar o shell service do host, PowerShell reproduz o som final. Clique simples: animação configurável (`interactions.clickAnim`).

Adiciona parada no estilo ChatGPT, editar e reenviar, anotações de citação nativas, e um chat de acompanhamento em barra lateral independente com modelo e entrada de imagem para DeepSeek Harness Desktop.

Expõe os serviços MCP de dados públicos da Cue ao DeepSeek Harness: 15 domínios streamable-http (~104 ferramentas) para dados regulatórios, macro, divulgações, estatutos, participações, entidades, acadêmicos, IPO, ESOP, recompra, notas de rodapé e índice de fatos como ferramentas nativas mcp__cue_<domain>__*.

Base de conhecimento no padrão Karpathy LLM Wiki para o DSH: habilidades wiki-write/wiki-search, pipeline sem dependências (lint/index/sincronização de memória mnemon/feedback de qualidade), plugin de ciclo de vida mínimo que injeta esquema + pré-visualização de conhecimento, e recordação semântica SiliconFlow via proxy compatível com Ollama.

Pipeline de escrita com IA para contas oficiais do WeChat: execuções de artigos em seis etapas (tema, esboço, rascunho, gates, renderização, imagens) com um contrato de briefing de lançamento, um quadro de tópicos em alta com resumos de IA por item, agendamento RRULE para a caixa de rascunhos, uma UI de bancada além de ferramentas de chat e um comando /wewrite, e aprovação fail-closed do host antes de qualquer envio para a caixa de rascunhos.

Agendador de tarefas não atendidas no lado do host: executa tarefas pontuais de agente ou comandos shell em cron, intervalos ou agendamentos únicos, com estado de despacho persistente no máximo uma vez, políticas de sobreposição/falha de disparo e histórico de execução limitado.

Cria e inspeciona espaços de trabalho de projetos de agentes locais do RecoWork por meio de duas ferramentas DSH limitadas e um cartão de espaço de trabalho web.

Reescreve a cópia chinesa de um plugin instalado no mercado para inglês usando um modelo já configurado no harness: automaticamente ao instalar o plugin, depois recarregado ao vivo. Cada arquivo é traduzido em uma passagem completa, validado por um parser real quando existe (node --check para JavaScript, parsers JSON e YAML caso contrário) e devolvido ao modelo com o erro para até três tentativas de reparo; arquivos acima de 48 KB, ou que nunca são analisados, recorrem a uma passagem por intervalos de linhas que compara cada linha devolvida com a original quanto à estrutura. Frases-gatilho e tabelas de locale podem opcionalmente ser preservadas em vez de traduzidas, e o original intocado fica junto ao arquivo como .zh.bak.

Canal IM Feishu/Lark para agentes do DeepSeek Harness com mensagens nativas do processo de pensamento, cartões de aprovação, cartões ao vivo de meta e tarefas, linhas de fan-out de workflow, busca de texto da sessão e avisos de conclusão de jobs em segundo plano e de subagentes. O acesso é limitado pelo próprio escopo de visibilidade do app Feishu por projeto — qualquer pessoa admitida pelo app pode acionar o agente e responder às aprovações dele, a menos que as allowlists opcionais de remetente, grupo e aprovador sejam preenchidas.

Coordena planejamento do Codex e revisão independente enquanto a sessão DSH original implementa e testa mudanças.

Captura automática sem LLM e um índice simbólico \[ENGRAM\] com divulgação progressiva, um protocolo de tarefa/evidência ESR-lite (esr_task / esr_node / esr_close / esr_link) e telemetria de uso por workspace com um benchmark offline de recordação (npm run eval).

Plugin de memória entre sessões para DSH (v0.6.1, npm @asherliner/dsh-memory-connect): extração automática, indexação SQLite FTS5, recuperação semântica RRF injetada no prompt do sistema a cada turno, manutenção agendada, consolidação LLM via ctx.llm, prevenção de explosão de contexto, identidade Soul global via ~/.dsh/soul.md. v0.5.0: grafo de contexto temporal, modelo de confiança, resumo no fim do turno. v0.6.0: embeddings semânticos locais (BAAI/bge-small-zh-v1.5), sem chamadas à nuvem. v0.6.1: corrigida a expansão de ~ na configuração de caminhos. Instalação sem configuração.