Plugins

Encaminhamento pelo agente principal com revisão: divide uma tarefa em ordens de trabalho, atribui a contratados escolhidos (cada um com provider, modelo e esforço de raciocínio próprios) e aprova ou reprova cada entrega. As reprovadas são redistribuídas com seu feedback.

Adiciona duas ferramentas de auditoria e quatro skills para textos chineses médios e longos (incluindo ficção) e revisão documental: pontua sete dimensões de aparência de IA, aponta bloqueios com número de linha e mantém em arquivo o estado de continuidade de manuscritos longos. Não instale junto com o antigo dsh-deai-audit do mesmo autor, que registra os mesmos nomes de ferramentas.

Área de trabalho de image-deck para DSH conduzida por chat: transforma a intenção em roteiro de storyboard, gera prompts e imagens de IA por página com revisões individuais, oferece nove estilos de design e exporta PDF/PPTX (uma imagem de página inteira por slide).

Conversão local de texto em fala com GPT-SoVITS para DSH: lê respostas em voz alta, permite trocar vozes pela barra lateral direita e treinar uma nova a partir de uma amostra de áudio. Na primeira execução baixa um mecanismo de 11,4 GB e exige GPU NVIDIA CUDA.

Fornece à IA do DSH quadros de vídeo com timestamp, áudio e análise de letras para Bilibili, YouTube e arquivos locais. Importa sessões de navegador criptografadas, retoma a visualização, salva resolvers de sites e gerencia o cache nativo. Requer FFmpeg e ffprobe no PATH ou configurados nos ajustes do plugin.

Adiciona uma aba de prévia de viewport móvel à barra lateral direita: nove tamanhos predefinidos para celulares, tablets e laptop, além de largura/altura personalizadas. Copia a URL com um clique e a insere no composer pelo botão @ ou pelo comando /url.

Agent Settings gerencia perfis reutilizáveis de subagente na barra lateral, cada um com descrição de uso e rota própria de provedor/modelo; o agente pode iniciar o perfil correspondente como subagente.

Gerencia $DSH_HOME/.env nas configurações e sincroniza variáveis de ambiente do Host e do usuário no Windows/macOS.

Adiciona consulta de saldo e injeta a cada turno um instantâneo da conta DeepSeek, com política de economia/parada para saldo baixo/crítico. Limites e conversão cambial são configuráveis. Ler saldo requer conta DeepSeek conectada; perfil só com API key retorna resultado ilegível.

Base de conhecimento local para DeepSeek Harness: transforma documentos do workspace e anexos PDF/Word/Excel/Markdown/TXT/CSV/HTML em notas Markdown. Inclui visualizador estilo VS Code, concessões de acesso por workspace e ferramentas para buscar, ler e adicionar notas.

Aprende convenções de código de instruções/correções, guarda regras Markdown editáveis com confiança e as injeta como referência em cada sessão. Regras expiradas ou contraditórias ficam visíveis para revisão, sem aplicação.

Plugin de persona: medidor emocional 0–100 que muda lentamente, visão de mundo própria, diário por turno, rede de relacionamentos, mensagens proativas e uma linha de voz interior ao lado do custo.

Adiciona um painel de teste em Configurações → Modelos: lê o catálogo da implantação e testa cada modelo configurado com uma única ida e volta mínima de chat (um “ping” curto e limite baixo de saída) pelo serviço Host LLM, verificando a conexão com uma solicitação real. Cada linha informa sucesso/falha, código harness (NO_ADAPTER, MISSING_CREDENTIAL, AUTH, RATE_LIMIT, TIMEOUT etc.) e latências do primeiro token/total. Permite teste individual ou geral com 3 modelos simultâneos. Credenciais são resolvidas dentro do processo Host e nunca chegam ao navegador; sondagens independentes por modelo passam por rota limitada à mesma origem e ao tamanho do corpo. JS puro, sem etapa de build, MIT.

Adiciona a assinatura Meta Muse Code como provedor de modelos DSH. Declara a rota Meta incluída em Configurações > Modelos, sincroniza o catálogo de chat da conta (incluindo Muse Wonder) no seletor e adiciona um cartão de login e o comando `/muse-login` para executar o fluxo integrado de código de dispositivo Meta, renovar a chave emitida e mostrar o estado com um ponto vermelho ou verde. Requer assinatura Muse Code ativa; não precisa do Meta CLI.

Seleção de modelos com busca prioritária, favoritos, recentes, grupos de provedores recolhíveis e navegação pelo teclado.

Registra no DSH modelos de um workbuddy2api-hub local como um provedor OpenAI compatível por chave API; cada chave mantém seu modelo. Emblema lateral mostra saldo da chave principal e tokens, créditos e custo equivalente de API de hoje/esta semana. Requer workbuddy2api-hub rodando localmente.

Tema acid-graphics para DSH Web UI com seis paletas completas alternáveis (acid, neon orange, electric cyan, violet, rose, warm orange-light) e fundo opcional de cristal wireframe WebGL controlado por ponteiro/rolagem. Papéis de parede locais com máscara escura e letras ao fundo, animação inicial de cristal com vídeo local opcional e seção de Ajustes com todos os controles.

Tela inicial de mergulho profundo para DeepSeek Harness: medidor de profundidade com sonda, vídeo de revelação em loop e fundo do mar com corais, bolhas e partículas lentas. A profundidade determina as criaturas exibidas.

Tema liquid glass baseado no papel de parede atual: desfoca-o no canvas da janela, mantém painéis translúcidos e ajusta o nível de névoa em cada superfície textual (compositor, código, visualização, menus) para manter leitura nítida. Controles estilo Apple. No Windows lê APPDATA; outras plataformas usam gradiente.

Predefinições de cor e seletor de cor do papel para visualizações PDF, Office convertido e planilhas da barra lateral DSH; brilho no modo escuro ajustável e preferências locais. Muda apenas a exibição, não os arquivos.

Livro de custos por turno e etapa para DeepSeek Harness. Aba Turns junto a Chat e Trajectory mostra tokens, custo estimado, economia de cache e inspetor de argumentos, resultados brutos e fonte. Só no cliente; preços estimados pelo uso registrado do modelo.

Atividade do DeepSeek Harness em gráfico de contribuições estilo GitHub. Linha do menu da conta abre diálogo central com avatar/nome, um ano de atividade diária em cinco tons, seletor de ano e dica em cada dia.

Análise forense de decisões antigas de roteamento. Reproduz sessões e classifica deterministicamente, sem LLM, a complexidade de cada turno pelo formato do pedido. Identifica dois desperdícios: modelo caro em tarefa simples (diferença mensurável) e modelo barato que falha em tarefa difícil; cada nova tentativa reenvia todo o contexto, custando mais que o upgrade. Distingue erros de capacidade do provedor (RATE_LIMIT/TIMEOUT/TRANSPORT) de falhas do modelo. Deriva regras da evidência e estima custos por tabela integrada por milhão de tokens.

UI leve de barra lateral para DeepSeek Harness: cinco controles de recolher, três densidades e três larguras numa linha do rodapé e seção de configurações. Sem dependências ou serviço em segundo plano.