Plugins

Localização para chinês do DeepSeek Harness: traduz em tempo de execução todos os prompts de sistema, descrições de ferramentas e contextos de execução para chinês via cascata system-prompt/assemble (1788 entradas, sem modificação do código-fonte, desinstalar restaura o inglês).

Trilho de navegação de turnos do utilizador na margem esquerda com realce da posição de leitura, pré-visualizações flutuantes de métricas por turno e excertos de respostas do modelo, controlos de salto por teclado e clique, e pesquisa local de conversas.

Envie imagens locais ou URLs HTTP(S) de imagens para um endpoint de visão compatível com OpenAI configurado com a ferramenta inspect_image e retorne a resposta em texto para a conversa.

Adiciona backends alternáveis a web_search e web_fetch nativos, escolhidos por sessão no menu do composer ou em /setup-search e /setup-fetch. Busca: DeepSeek, Exa, Firecrawl, Tavily, Tinyfish, OpenAlex, Semantic Scholar e busca por modelo no servidor. Fetch: HTTP local com allowlist de rede privada, DeepSeek Fetch API, Exa, Firecrawl, Tavily e Tinyfish.

Recuperação semântica somente para leitura para meow-memory: índice vetorial local bge-m3 de entradas de memória e turnos de conversa, grafo de conhecimento e recuperação literal das falas. Nunca grava de volta no repositório de memória e requer meow-memory.

Painel lateral somente leitura da biblioteca Zotero: navegue por coleções, pesquise itens, leia metadados e texto completo e insira uma citação, um trecho selecionado ou uma coleção inteira no rascunho. Uma bridge auto-hospedada conecta-se ao MCP de integração local do Zotero e registra ferramentas mcp__zotero__* para o modelo, cada uma com controle individual.

Conecta ao DeepSeek Harness os modelos do Qoder já autenticados nesta máquina (versão local Qoder CN / versão internacional Qoder) — sem nenhuma configuração.

Supervisiona um processo local do gateway workbuddy2api e expõe seus modelos como provedor LLM, lendo as janelas de contexto e os níveis de esforço de raciocínio a partir do próprio endpoint de modelos do gateway.

Runtime de persona eficiente em tokens para DeepSeek Harness com renderização local de catgirl e divulgação progressiva do esquema de ferramentas.

Exibe um editor Monaco e um painel de árvore de arquivos carregado sob demanda na conversa do DSH Web, permitindo editar o workspace local em linha sem mudar para um editor externo.

Memória persistente local-first para DeepSeek Harness: injeção de hot-memory pré-etapa limitada, recall a frio BM25 exato e de bigramas chineses, seis ferramentas de agente, escritas lease-lock com gate de aprovação e recibos de recuperação, e governança somente leitura e candidatos de revisão de trajetória.

Sistema de memória biomimético para DeepSeek Harness: um único repositório SQLite (node:sqlite, WAL) cuja árvore Markdown é mantida como espelho somente leitura; ferramentas de memória, injeção de snapshot congelado no início da sessão, gateamento de aprovação graduada, extração sob demanda da sessão atual, fusão de quase duplicatas, um ciclo de vida de arquivo e substituição, metabolismo de memória (dream), pinos de memória, recuperação semântica sobre embeddings locais, e o comando /memory.

Provedor LLM que executa a CLI do Claude Code instalada localmente como backend do modelo, de modo que as solicitações passam por uma assinatura existente do Claude em vez de uma chave de API medida; chamadas nativas de ferramentas são conectadas via MCP.

REA com versão fixada para DeepSeek Harness: instala rea-agents localmente e inicia o servidor MCP dessa cópia. A atualização só ocorre quando você pressiona Update.

Descobre outras instâncias DSH na rede local por multicast UDP ou varredura de portas e as lista num painel lateral com as capacidades informadas por cada uma. Encaminha tarefas entre máquinas nos dois sentidos pela LAN ou por um nó Tailscale em espaço de usuário baixado automaticamente.

Controla pelo DeepSeek Harness o navegador headless Moli instalado localmente: fetch renderizado, avaliação JavaScript, Markdown, árvores semânticas, capturas e PDFs. Um seletor CSS retorna um contêiner, não a página toda; segundo medição do autor, usa 40–80 vezes menos tokens em páginas de listagem. A rolagem aciona carregamento lazy. Instala Moli se estiver ausente. O autor informa validação com mecanismo real no Windows, Linux e macOS.

Skills do Rotifer Protocol e servidor MCP Rotifer configurados como instâncias do provedor de skills e cliente MCP nativos do DSH: pesquisar Genes, compará-los no ranking Arena, instalar ou reverter Genes no projeto local e criar/executar Agents locais. O servidor MCP tem versão fixada e se limita ao conjunto de ferramentas evolve, sem publicação nem login.

Memória local completa: arquivos JSONL por escopo (session, project, global ou nome personalizado) com deduplicação por escopo; cinco ferramentas de modelo (memory_save, memory_search, memory_list, memory_get, memory_forget), recuperação automática, regras rígidas injetadas no pre-step do agente e painel de configurações. A busca combina IDF lexical com um backend local de embeddings, instalável e gerenciável pelo painel.

Integra os logins desktop do WorkBuddy, Trae e Qoder desta máquina no DeepSeek Harness como endpoints locais compatíveis com OpenAI. Inclui pool de contas, troca automática de conta quando o WorkBuddy limita requisições e painel de configurações.

Mantém plugins editados, de terceiros ou integrados, como repositórios git locais. Publica um commit exato somente após build e verificações aprovados; reverte a alteração se o dsh travar logo após a aplicação. Mescla atualizações do origin (npm ou git) às suas edições e pode abrir uma sessão de agente para reuni-las em um commit sobre a versão original (cria uma branch de backup antes).

Geração de imagens por meio de um servidor ComfyUI local: uma única ferramenta generate_image cobre text2img, img2img, inpaint e remoção de fundo.

Plugin de assistente de voz mãos livres e com prioridade local para DeepSeek Harness (DSH), com reconhecimento e síntese de fala, comandos de voz e mecanismos locais.

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).

Divide o New Session na barra lateral web do DSH em dois modos: uma linha 日常聊天 abre uma sessão no preset de agente `daily` que o plugin instala na home do harness (persona, busca e fetch na web, ask-user e compactação — sem arquivos, shell, plan mode nem subagentes), dentro do seu próprio workspace daily-chat, cuja região da barra lateral lista só esses chats, enquanto 开始工作 mantém o agente de código padrão; o botão New Session embutido é ocultado e todos os outros pontos de entrada de New Session seguem o modo ativo, que é lembrado no localStorage.