Plugins

Busca na web compatível com Grok, com paginação de fontes retida, consulta de documentação Context7 e Exa, extração de páginas limitada, mapeamento de sites, planejamento de pesquisa offline e diagnósticos somente leitura.

TypeSafe Jev como serviço Cordis de primeira classe e três ferramentas visíveis ao modelo para o DeepSeek Harness — offline por padrão, saída de rede divulgada, nunca ativado por padrão.

Contexto de rede de conhecimento de negócios para o DeepSeek Harness: vincule uma sessão a uma rede de conhecimento OpenBKN, consulte seus objetos e métricas por ferramentas MCP gerenciadas e abra a proveniência respaldada por traces (fatos de execução e um grafo de negócios) para cada resposta. Vem com o OpenBKN Runtime; as visualizações de proveniência exigem uma licença empresarial OpenBKN.

Estação de trabalho omni-modal para o DSH: analyze_image sobre uma cadeia ordenada de vários cartões VLM com comutação de recurso, um conjunto de seis ferramentas de visão (zoom, amostragem de cor, diff de píxeis, OCR, deteção de elementos, apresentação inline) que partilham o mesmo resolvedor de imagens, generate_image sobre protocolos OpenAI/DashScope/ComfyUI, generate_video assíncrono com vários cartões e um construtor /build-video-tool, e TTS speak/clone_voice sobre sete fornecedores, tudo controlado por uma única página de definições com gravação automática.

Mostra qual índice graft uma sessão dsh está servindo e se ele ainda corresponde ao código, e oferece ao modelo graft_ask, graft_grep, graft_callers, graft_skeleton e graft_map como ferramentas nativas.

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.

Camada de adaptação do dsh-ecolink para o DSH: leitura direta do pool de memória local, injeção no pre-step (pontuação + orçamento + deduplicação por sessão), filtro por #nome-da-memória, conectando o ecossistema de memória do lado web

Skills 3D do Tripo para o DeepSeek Harness — gere assets 3D prontos para a engine a partir de um prompt de texto ou de uma imagem de referência via tripo-cli, com texturização, rigging, retopologia e conversão de formato em uma única passada.

Gateway MCP preguiçoso para o DeepSeek Harness: uma única ferramenta proxy estável em vez de N esquemas de ferramentas; os servidores se conectam no primeiro uso e entram em repouso quando ociosos, com metadados em cache no disco.

Motor de orquestração do ciclo de vida para equipes de agentes de IA, com isolamento por Git worktree por tarefa, transições de entrega condicionadas por estado e memória fora do contexto.

Habilidades de geração 3D Tripo dirigindo o tripo-cli através do shell: texto-para-3D, imagem-para-3D, rigging com clipes de locomoção, cadeias de decimação e LOD, e exportação para GLB/FBX/OBJ/STL/USDZ/3MF, com login de dispositivo headless para contas da China continental e internacionais; instalável como `tripo-dsh`.

Gateway de mensagens multiplataforma e ponte de bot de IA do WeCom com compressão de contexto de sessão e criação de smartsheets.

Preenche janela de contexto, max tokens, níveis de pensamento e entrada de imagem ausentes em modelos DSH personalizados a partir do models.dev, e lista modelos sem correspondência para edição manual.

Aprimorador de prompts para a interface web do DSH com modos basic/standard/expert: os modos standard e expert reescrevem rascunhos com contexto do projeto e histórico recente da sessão, tentam de novo com elegância quando gateways rejeitam ajustes de reasoning-effort e mostram uma revisão antes/depois com desfazer.

Plugin de aprimoramento do DSH Desktop: fatos verificáveis na mesa. Restrições entram só quando relevantes; injeção em camadas (estável no system prompt, volátil em snapshot de cauda) com cache de prompt válido. Disciplina: cada turno é classificado (pergunta/pesquisa/discussão/diagnóstico/execução) — sem editar arquivos em perguntas nem corrigir o não pedido em diagnóstico; citações de código não aberto e afirmações sobre símbolos não vistos são sinalizadas. Memória: avisos em 75%/90% de contexto, recap exportável e conhecimento de projeto por diretório. Artefatos: contrato de tarefa, registros de mudanças e hipóteses com portão de evidências, decisões de design. Dashboard: roteamento e blocos em lume-metrics.jsonl via lume_metrics; personas destiladas de chats, romances ou fichas.

Memória de longo prazo governada para o DeepSeek Harness: registro de evidências somente para adição, com proteções de escrita, afirmações em 7 níveis de autoridade, cadeias de substituição e injeção pré-etapa com orçamento e cotas por domínio.

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.

Chat de assinatura OpenCode Go para o DSH com seleção por modelo do protocolo Completions, Responses ou Anthropic, descoberta de modelos, contexto, metadados de visão e pensamento, padrões de esforço e medidores de uso.

Concede visão aos modelos DeepSeek (apenas texto) em clientes Claude Code, Codex e Agent Plugins: descreve imagens através de qualquer endpoint de visão compatível com OpenAI.

FormatForge para DeepSeek Harness: forje qualquer formato de arquivo (pdf/docx/xlsx/pptx/eml/toml/...) em dados estruturados legíveis por IA. Bundle leve que inicia o CLI Python local (python -m formatforge) e retorna protocol JSON; o aprimoramento é delegado ao cur[rent]...

Adiciona um botão Comprimir contexto e um botão Nova sessão ao painel do medidor de contexto; comprimir envia /compact pelo mesmo canal de comandos, e nova sessão inicia uma sessão nova no mesmo espaço de trabalho.

Plugin Web do DeepSeek Harness — camada de texto de PDF e OCR de PDF escaneado, Office docx/xlsx/pptx para Markdown, cartões de índice TIFF/epub e documentos longos.

Provedor de modelo DSH para a CLI AGY autenticada localmente: descoberta de modelos Gemini/Claude, esforço de raciocínio independente, ferramentas próprias do DSH, contexto delimitado e tratamento de resultados de ferramentas, e streaming seguro para Windows. Relate problemas em GitHub Issues: https://github.com/darkings/dsh-agy-provider/issues.

Modo RLM para dsh: sub-agentes recursivos via uma função rlm() unificada — spawn, await e encadeia agentes filhos como chamadas Python de primeira classe. Adiciona um kernel IPython persistente com bindings tools.* e contexto-como-variável.