Plugins

Skill de design de artefactos adaptada de Anthropic canvas-design / web-artifacts-builder: transforma um brief de design num artefacto HTML/SVG autónomo (posters, infográficos, landing pages, gráficos, mockups de componentes) com uma checklist de qualidade pré-entrega e uma lista de padrões anti-look de IA.

Modo de voz full-duplex para a interface web: ditado por toque para alternar ou manter pressionado (tecla de envio ou `Ctrl`) com legendas ao vivo, ASR SenseVoice do lado do host via sherpa-onnx, respostas faladas frase por frase, e falar interrompe a reprodução e o turno em execução (verdadeira interrupção). Sem chave de API.

Memória de grafo local em pré-visualização técnica para DSH e Codex: recupera evidências globais do proprietário e do projeto atual antes de cada turno, grava registros de USER e ASSISTANT separadamente, e preserva a proveniência de projeto, sessão, ator e fonte para um atlas visual e páginas de conhecimento citadas.

Ponte de memória Honcho: sincroniza automaticamente cada turno de conversa com um serviço Honcho auto-hospedado, com ferramentas recall/search/remember/context/status, injeção de contexto ao iniciar a sessão e um painel de configurações visual.

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_*)

Cofre de memória entre sessões: ferramentas remember / recall / forget, injeção de prompt por turno e um navegador de entradas na página de configurações

Fork editado do dsh-chat-editor de WZZNNE/DSH-CyberWorkStation (MIT), com IDs -plus para permitir instalação ao lado do original. Reescreve ou apaga mensagens lidas pelo modelo — texto, blocos de raciocínio e resultados de ferramentas — sem substituir a mensagem na sessão, e cria uma ramificação a partir de qualquer turno.

Um eu editável e versionado com Git para DeepSeek Harness: injeta arquivos de persona em cada turno e mantém uma camada de memória exclusiva da persona. A promoção de journal por tópico para dream depende das avaliações 👍/😑/👎. Inclui autoatualizações por lista permitida e aba de persona nas configurações.

Feito para ficar ativo o dia todo em um grupo QQ a baixo custo. lite reply ignora o ciclo completo do agente e chama chat completions diretamente: estimativas indicadas de cerca de ¥0,0027 por turno, ~¥0,2 por 80 turnos/dia e ~75 vezes menos que uma sessão DSH completa. Inclui cartões de persona alternáveis, entendimento de imagens/vídeos, biblioteca de imagens do grupo com tags automáticas e busca por palavra-chave em chats arquivados. Deploy SSH em um comando com verificação de ambiente, geração de config que protege credenciais, unidades systemd e watchdog. Inclui fork de Derpyu520/qq-bridge (MIT); não faça deploy em host que já execute o bridge upstream.

Publica o host DSH ativo como endpoint Model Context Protocol para outros harnesses (Claude Code, Cursor, Codex ou outro DSH) iniciarem/continuarem sessões, lerem transcrições, aguardarem/cancelarem turnos e responderem aprovações pendentes. Chamadas atribuídas; sessões do proprietário separam callers.

Na primeira mensagem de trabalho real de cada janela de chat, pergunta o que falta entre objetivo, entrega, restrições e critérios de aceitação. Transforma as respostas numa ficha curta e a injeta no chat. Ignora cumprimentos simples.

Insere a cada turno um prefácio de seleção de skills escolhido pelo modelo JEV local do workspace jev-decision-kit, para que o agente carregue apenas essas skills em vez de procurá-las. Requer um workspace jev-decision-kit configurado separadamente (Python .venv, host/preface_worker.py, models/jev/head.json); sem ele, nada é inserido.

Estatísticas de TPS e TTFT por turno no DeepSeek Harness: tempo do modelo, tempo das ferramentas, tempo até o primeiro token e velocidade de saída em cada turno.

Observa silêncios longos e, após o limite, injeta uma mensagem de usuário pedindo ao modelo que descreva em prosa o que está fazendo antes de continuar. O mesmo texto aparece em overlay no canto inferior esquerdo acima do composer. Limite e intervalo mínimo em minutos; prompt pode ser substituído por completo. Sem dependências runtime. Requer DSH 0.2.1+ e Node.js 18+.

Transforma outro computador em um colega Agent remoto. O worker executa seu próprio DSH e o ciclo completo do Agent localmente; tarefas continuam se a conexão cair e as credenciais do modelo não saem dessa máquina. O hub despacha por 8 ferramentas remote_*, recebe apenas um resumo de transferência e um manifest de artefatos, e busca os resultados finais sob demanda; artefatos intermediários ficam no worker. Entrada por código de pareamento, transporte direto ou relay para NAT e painel Web nos dois lados.

Traz ao DSH o fluxo executor/consultor do pi-advisor-flow. O executor chama ask_advisor em decisões importantes, após falhas repetidas e antes de concluir. Chamadas equivalentes repetidas são interceptadas antes da execução, e o consultor decide proceed/revise/blocked (prosseguir, revisar ou bloquear). hard mode exige revisão antes do fim de cada turno. Inclui registro de tokens e custos por chamada, /advisor status, níveis de privacidade para contexto do repositório e arquivos, ocultação de seis formatos de segredo e cartão de configurações na Web. Falhas do consultor não interrompem o ciclo principal.

Transforma um alto-falante inteligente XiaoAI (Xiaomi) em assistente de voz: executa o bridge local, aguarda a palavra de ativação, reconhece a fala (ASR/STT), mantém a conversa na sessão Host e reproduz a resposta no alto-falante por síntese de voz (TTS).

Alternância de modelos e manutenção de turnos para DeepSeek Harness. Se uma solicitação falhar com erro de modelo antes de qualquer saída visível, tenta os modelos dos grupos de provedores configurados e depois o próximo provedor até obter fluxo. Falhas temporárias são repetidas com espera progressiva sob um monitor de atividade; um turno parado é retomado com avisos «继续» predefinidos. O modo opcional totalmente automático responde a permissões, perguntas e aprovações de planos e registra cada decisão em AUTO-MODE.md.

Um botão à direita do cabeçalho da sessão reinicia todo o cliente: o app desktop do Windows reinicia o shell Electron e o Host pelo encerramento gracioso do próprio Host; na web, reinicia o servidor dsh. Pode aguardar o fim dos turnos ativos e tarefas em segundo plano, reabrir a sessão aberta e oferecer continuação com um clique para sessões interrompidas. Sinaliza atualizações de plugins que só valem após reiniciar e mostra tempo de atividade e memória do Host ao passar o cursor.

Transforma um vault local do Obsidian em um painel de chat RAG dedicado: navegador de notas, chat com recuperação e fontes citadas lado a lado; busca notas localmente com BM25 e bigramas CJK. As respostas são transmitidas pelo canal de modelos DSH, as citações [n] são clicáveis e a indexação incremental usa mtime.

Exibe até 5 próximos passos clicáveis sob cada resposta: clique para enviar ou coloque no composer e edite antes. O modelo principal cria as sugestões ao encerrar o turno, sem chamada adicional.

Contexto de vida simulada para DeepSeek Harness: a cada turno, injeta como aviso recolhido os eventos das últimas 24 h de .life/ do workspace, com janela deslizante, deduplicação/atualizações incrementais por sessão e resumo do mundo. A ferramenta life_react registra sentimentos, pensamentos e ações no diário para a próxima evolução, criando um personagem de interpretação com rotina persistente.

Mostra uma sessão do DSH como uma tela de conversa — cada turno é um nó, qualquer turno bifurca uma sessão filha real, e um contexto compactado se dobra em um nó verde a partir do qual você pode continuar falando; o trilho esquerdo agrupa telas por workspace do DSH e as renomeia em sincronia com os títulos das sessões.

Permite a comunicação entre conversas no mesmo processo do DeepSeek Harness: lista as conversas do workspace, vincula uma por apelido e envia mensagens sem esperar o fim do turno. Consulta o progresso sem acordá-la e permite declarar regras para as próprias chamadas de ferramentas.