Plugins

Workspace de notas editável por pessoas, com pastas, busca de texto completo, texto rico, listas de verificação, tabelas redimensionáveis, anexos, exportação e colaboração opcional com agentes.

Webhook de encaminhamento de SMS para DeepSeek Harness. Apps de celular (SMS Forwarder, Tasker ou qualquer HTTP POST) enviam mensagens a um endpoint HTTP local; o plugin as salva como JSONL e oferece sms_recent / sms_search para o agente ler códigos de verificação durante tarefas. Extrai automaticamente o primeiro OTP de 4 a 8 dígitos, permite filtrar por palavras-chave e funciona via LAN ou Tailscale.

Painel lateral de uso e custo de tokens no DSH Web: API oficial de uso do DeepSeek fornece gasto de hoje, tendências de 7/30 dias, divisão por hora, histórico, detalhamento de custos e tarifas de pico/fora de pico; logs locais fornecem detalhes por sessão. Sem configuração: usa o login do navegador para dados oficiais e identifica os logs como fonte no fallback.

Lê os relatórios do agente com a voz escolhida e resume os longos antes de falar. Um clipe de referência de 3–10 s basta para clonar uma voz; modelos treinados pela comunidade também funcionam. Não exige instalar 6,4 GB do GPT-SoVITS: o plugin instala runtime e voz próprios. Um GPT-SoVITS existente pode ser usado com o mesmo modelo de voz.

A ferramenta `compact_agents`, acionável pelo modelo, força a compactação do contexto de todas as sessões ativas (principal, subagentes comuns e membros do AgentTeams). Destinos ocupados entram na fila e são compactados ao fim do turno; informa nós ocultos e tokens estimados por destino. Um formulário Web configura proporções de acionamento/retenção, orçamento de saída da fase controlada, de continuação automática e de pré-compactação no fim do turno, evitando resposta iniciada à espera do resumidor.

Mostra a tarifa de pico/fora de pico após os acertos de cache nas estatísticas do compositor, com ponto colorido, contagem regressiva e saldo dividido em total, concedido e recarregado na moeda informada pela API.

Observabilidade unificada (trace/log/metric) para plugins deepseek-harness: conecta à telemetria de sessão DSH quando disponível; caso contrário, mantém sinais OTel e exporta via OTLP padrão.

Seção Settings que informa o uso de tokens: totais de entrada, saída, leitura/gravação de cache, raciocínio e chamadas; detalhamento por modelo, dia, mês e projeto, além de gráfico diário dos últimos 30 dias. O histórico é reconstruído uma vez em um worker thread e depois atualizado com eventos de sessão ao vivo.

Compara sessões DSH existentes ou executa testes A/B controlados entre predefinições de agentes, exibindo linhas do tempo alinhadas, diferenças de métricas em pares, verificações explícitas de sucesso e relatórios exportáveis.

Inspeciona do WSL Ollama, LM Studio, vLLM e llama-server no host Windows, compara `ctx` e informa `apiReady` de `/v1/models` em relação ao TCP.

Informa as codificações do PowerShell, cmd e `LANG` para diagnosticar problemas de UTF-8 e página de código.

Informa o estado da CLI do Docker, do contexto e do acesso ao daemon no WSL, além da saúde de `:8000 /v1/models` do vLLM e dicas sobre runtime de GPU.

Workbench de imagens DSH: ark9_generate_image faz texto-para-imagem e imagem-para-imagem via qualquer API compatível com OpenAI. Usuário configura canais; nenhum endpoint vem incluído (forneça baseURL, key e modelo). Geração por agente exige aprovação por padrão: fica na fila do painel flutuante e não há cobrança antes de aprovar; resposta imediata “awaiting your approval”, resultado/recusa/timeout no turno seguinte. 5 abas; proporção/tamanho com orçamento de qualidade e alinhamento de 16 px, fundo transparente, lotes até 10 como subtarefas, fontes JSON próprias via host proxy, logs persistentes com retry, agrega canais e consulta modelos por canal, UI zh/en, importar/exportar configuração. Aba Better Sidebar se dsh-better-sidebar estiver instalado; acima do FAB dsh-cua se ambos existirem.

Três canais independentes de idioma para a saída: descrições de chamadas de ferramentas (título de cada cartão, inclusive run_code em presets PTC), thinking e respostas. Cada um segue o idioma da Web GUI, força um idioma ou desliga; por padrão só as descrições seguem a GUI. Uma diretiva global runtime-context fica no host; o cliente informa o idioma da GUI. Modos na ficha Plugin de Settings.

Monitor GPU flutuante para a Web UI do DSH: faixa compacta e arrastável com nome exato, utilização, VRAM, temperatura e consumo de energia de cada GPU dedicada, via nvidia-smi. Fica visível sobre painéis e cartões laterais; lista processos com maior VRAM se o driver informar. Sem driver NVIDIA, mostra um indicador n/a.

Biblioteca de skills em painel flutuante: abas skills/call ledger/quick start. Usuário escolhe a raiz no seletor nativo (padrão ~/.dsh/skills; sem caminho fixo). Categorias em dois níveis, grupos manual/palavras-chave/IA e árvore/lista somente visual (não move arquivos). Lê frontmatter do SKILL.md; busca nome/descrição/texto original e abre o arquivo. Ativar por skill/categoria/biblioteca altera disable-model-invocation, salva antes SKILL.md.bak-toggle-<timestamp> e reverte se falhar. Ledger separa auto/manual, registra sucesso/falha por tools/result, mostra contagem/taxa/tendência/ranking e reutiliza ledger existente. Hot reload. Ajustes: exibir/ocultar três bolas, recuperar a que saiu da tela e escolher entre 130 skins comuns.

Informa a distribuição WSL atual e alerta sobre configurações com várias distribuições.

Analisa logs de sessão DSH para atribuir arquivos escritos por IA, sobrepõe cobertura c8 e relata cobertura de código AI vs. humana com trust score, além de loop check/fix/verify para fechar lacunas de teste.

Servidor MCP de dados de futebol: resultados, estatísticas, odds, classificação, forma e confronto direto de 18 ligas europeias (desde 1993-94) e 8 copas. Funciona com qualquer cliente MCP e também inclui plugin para DeepSeek Harness (dsh).

Neural Ledger · livro-razão neural — transforma sessões de colaboração DSH em um registro visual de trabalho: análise de tokens, insights inteligentes, previsão de tendências e relatórios Markdown diários/semanais/mensais com um clique.

Importe plugins privados para DeepSeek Harness de repositórios Git privados ou arquivos locais (upload de tarball/seletor de pasta), por uma entrada própria em Settings.

Verificação de integridade do ambiente DSH somente leitura: disco, memória, latência, inchaço de ~/.dsh e detecção de plugins desatualizados com relatórios graduados e comparação de tendências com a linha de base. Não exclui nada.

Plugin do DeepSeek Harness para geração, simulação, otimização de circuitos e relatórios de laboratório no NI Multisim via MCP