Plugins

Bancada de composição de artigos do WeChat: converte Markdown em HTML com estilos inline que pode colar no editor do WeChat, com um painel na barra lateral direita e cinco ferramentas de modelo para revisão ao nível do bloco.

Memória entre sessões para o DeepSeek Harness: os agentes salvam, pesquisam e atualizam preferências do usuário, fatos e decisões de projeto; entradas importantes são injetadas em sessões posteriores, e uma seção de Configurações as lista, edita, arquiva ou exclui.

Modos personalizados / gerenciador de assistentes: cada modo tem seu próprio system prompt nas configurações — um prompt personalizado, arquivo simples que o loop do agente relê antes de cada passo do modelo, de modo que a edição vale para a sessão em execução no passo seguinte — e iniciá-lo a partir da composição oficial standard / PTC / minimal / Cordis, alternando uma a uma as linhas de plugin que ele monta (composição de plugins própria por modo), renomeável à vontade. Vários assistentes coexistem com prompts próprios, então uma máquina pode manter lado a lado assistente de programação, companheiro de chat e persona de roleplay (RP) — configuração multiagente escolhida a cada nova sessão. Linhas intactas permanecem idênticas byte a byte às originais, com condições de plataforma.

Plugin de base de conhecimento: monte pacotes de KB auditáveis (referências + SQL).

Plugin do DeepSeek Harness que mantém honestas as afirmações verdes do agente: execuções de verificação viram comprovantes, as edições são rastreadas e um “todos os testes passam” obsoleto, falho ou mascarado é transformado em uma nova execução em vez de um encerramento.

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.

Adiciona um editor de nível de raciocínio com presets de protocolo OpenAI e Anthropic (llm-pi-ai), chaves de modalidade de entrada e um preset de contexto 1M/128K e saída máxima às linhas de modelo em Settings.

Mantém subcaminhos declarados do workspace (ex.: .git) como somente leitura, respeita um arquivo de regras somente leitura na raiz do workspace, concede raízes graváveis extras em workspace-write e permite que o modelo solicite acesso de escrita com escopo de sessão; aplicado a comandos CLI em sandbox e às ferramentas write/edit.

Pré-visualização, edição e geração de DOCX de documentos do Office para o DeepSeek Harness, com o Fylar Office SDK.

Plugin de cota para o DeepSeek Harness: mostra por provedor planos integrados, saldo ou cotas HTTP personalizadas, com preços de modelos, estimativa da sessão atual e consumo acumulado.

Portão de frescor para as afirmações do agente sobre testes, typecheck, lint e build: cada execução de verificação vira um recibo em tools/post-execute, edições de arquivos são rastreadas e, ao agent/turn-stopping, uma afirmação cujo último recibo está desatualizado, falhou ou não tem resultado legível induz um passo extra nomeando o recibo e os arquivos editados desde então.

Guarda do lado do host que permite que a ferramenta write só crie novos arquivos: quando o destino já existe, nega a chamada antes da execução e diz ao modelo para usar edit em vez disso, aplicada a todas as sessões.

Registra o servidor MCP do MathWorks MATLAB/Simulink em um perfil dsh, para que as sessões de agente obtenham ferramentas mcp__matlab__* para executar código MATLAB e ler, editar e testar modelos Simulink.

Retomada automática de sessões de agente interrompidas: uma tabela ordenada de regras roteia por tipo de falha (rate limit, cota, autenticação, estouro de contexto, órfão travado) para retry automático com backoff, troca de modelo, retomada após compactação de contexto ou uma notificação de stop-loss, com um editor visual de regras e um log completo de atividades.

Assistente de voz para o dsh web: diga a frase de ativação (por exemplo, «小鲸») para ativar o ditado mãos-livres — o que diz é transcrito e escrito automaticamente na caixa de conversa. Suporta comandos de edição falados (enviar, limpar, nova linha, parar de ler) e lê em voz alta as respostas do assistente em chinês. O reconhecimento de fala corre localmente no navegador via sherpa-onnx WASM, pelo que funciona offline sem chave de API.

Layout de espaço de trabalho de três painéis com navegação em árvore de arquivos, edição de arquivos, vista de mapa mental de conversa não linear e suporte ao modo móvel.

Watchdog de arranque para o DSH web: deteta plugins avariados, desativa-os de forma persistente para que a interface abra, com auditoria de quarentena, recuperação automática por sondagem e restauro com um clique.

Ferramentas somente leitura para Gitea e Forgejo sobre a API REST que ambos os projetos compartilham: informações da instância, listagem de repositórios, busca e leitura de issues e pull requests, diffs de PR e arquivos alterados, e execuções, trabalhos e logs de trabalhos do Actions. Os metadados das ferramentas estão disponíveis em inglês, chinês tradicional, chinês simplificado e japonês.

Orquestração de tarefas de desenvolvimento dirigida por configuração para DSH: workflows em grafo (nós de tarefa/porta de entrada/humano) com persistência por estágio, além de um assistente de IA no editor que configura workflows por meio de conversa com validação ao vivo. Passe documentos aos nós como anexos genéricos (sem necessidade de declaração): os arquivos vão para o espaço de trabalho da tarefa e ${inputs.附件} fornece os caminhos absolutos unidos por quebras de linha, para que um nó os analise com seu próprio prompt.

Executa pipelines AItelier do DSH sobre MCP: 39 ferramentas (22 de leitura, 17 de escrita) para gerar, executar, inspecionar, editar, exportar e importar pipelines SkillFlow multi-etapa. As etapas executam no AItelier em vez da sessão DSH e são consultadas por run_id, pausam em checkpoints impostos pelo motor respondidos com answer_checkpoint, e deixam rastros por etapa e saídas de etapa para ler depois; add_provider / map_model / edit_role apontam um papel individual para um endpoint local ou mais barato. Agrupa uma habilidade aitelier-pipelines.

Predefinição de agente de documentação técnica para DeepSeek Harness: escrita orientada por templates com biblioteca de templates autoaprendentes, remoção de sabor de IA para documentos técnicos e kit de ferramentas de garantia de qualidade (auditoria de documentos, consistência entre documentos, renumeração, sincronização de versão, exportação PDF e Word, automação de capturas de tela).

Task control para DeepSeek Harness: parada de emergência com um clique e término forçado de downloads e tool calls travados, progresso de download, detecção de travamento, monitoramento de atividade pwsh, e acrescentar-condição / pausa / retomada com recuperação invisível.

Mensagens locais entre sessões para agentes DSH, com descoberta, entrega de ativação de sessão fria e histórico de mensagens auditável.

Funcionário de IA Gitee/GitHub: @ o bot em uma issue (Gitee ou GitHub), ele clona o repositório, implementa a correção no branch que você nomear, abre um PR para esse branch, e pode mesclar e fechar automaticamente a issue. v1.2 adiciona varredura de segurança: configure repositórios de varredura, audite com prompts integrados/personalizados, deduplique e registre novos achados como issues.