Plugins

Policy-layer guard that checks tool calls before they run: a read whitelist, a sensitive-path deny list (credentials, browser profiles, chat history, other users' home directories), dangerous-command blocking, subagent isolation, and a static scan that quarantines executables. Every denial is appended to an audit log. It is a text-and-path filter, not a sandbox or antivirus: dynamically built paths, encoded payloads and packed binaries can get past it, and it does not replace the OS antivirus.

Brings the rtk token-saving setup from Claude Code to DeepSeek Harness: commands rtk can rewrite are rewritten, and builds, tests and logs it cannot reach are compressed; git, cargo, npm and pytest are covered. Compressed output tells the model what was elided and how to recover it; when the sandbox cannot reach the rtk store the original is saved and its path given. Savings show without a command: a pill below the composer, with `/rtk stats` for detail. When a rewrite is unreliable the original command runs as usual: if rtk cannot run, or the returned command would drop arguments, nothing breaks. The rtk binary ships with the package, so mainstream platforms need no separate rtk install, unlike most other rtk plugins.

Compares installed plugins against a downloaded DSH update and reports which interfaces they use that the update no longer exposes. Runs before you install, with a dry-run diagnose command for when it declines to act. Windows only, on the DSH desktop app, with Node.js 18+.

Config-driven lifecycle hooks for DSH: block or observe tool calls, and react to completed turns, messages, and title changes with shell commands.

Compiles a repository into a source-grounded code map: structured pages where every claim carries a verifiable path:line citation, an interactive dependency graph, knowledge cards, four model tools and the /codemap command. Deterministic, no model calls, zero dependencies.

GitHub Trending radar inside the Harness Web UI: fetches the daily, weekly or monthly board (optionally filtered by a language), analyzes each repository into description, star gain, tech stack, highlights and risks, renders the result as a filterable card panel with paging, and registers the github_trending tool plus the /github-trending command.

Cria um vídeo explicativo narrado a partir de um roteiro. Usa por padrão slides de cartões de texto (rápidos e precisos para tutoriais) ou imagens geradas por IA por segmento (exige AGNES_API_KEY). Inclui 14 vozes neurais chinesas online e 3 vozes offline para Windows, além de um pacote de amostras gerado em um comando para escolher pelo ouvido. Requer ffmpeg. Para vozes online, copie o skill video-remix incluído para `<workspace>/.dsh/skills/video-remix` e execute npm install lá.

Plugin DSH que consulta o saldo da conta e abre a página de recarga por meio de comandos.

Adiciona o comando /context ao DeepSeek Harness: mostra o uso e o espaço livre da janela de contexto da sessão, discriminados por prompt de sistema, arquivos de memória, skills, mensagens e resultados de ferramentas. Somente leitura, local, sem chamadas ao modelo.

Abas nativas de conversa /side do DSH, com transcrição limpa e contexto herdado por forks Session independentes e pela interface oficial de chat, ocultas da lista principal de sessões. Inclui horários, uso de tokens, streaming e menu de comandos. Extraído de dsh-better-sidebar 0.29.0 (MIT). Não ative junto com a entrada /side do dsh-better-sidebar: as entradas conflitam, então pare uma. Requer Windows DSH Desktop 0.2.1-rc.5 e dsh-delete-session para confirmar a limpeza permanente.

Adiciona um botão prompt-refine ao compositor DSH. No modo automático, antes de iniciar o agente, reescreve o prompt usando o contexto recente da sessão por uma chamada paralela ao modelo. Se não for possível decidir a reformulação, pergunta no cartão nativo; relata cada etapa como cartão de comando no chat e preserva o texto original quando a análise falha.

Plugin de segurança que intercepta comandos de exclusão e gravação de arquivos e exige autorização por token do usuário.

Controla o AutoCAD instalado por COM e oferece ao agente 18 ferramentas mcp__autocad__: conectar e consultar status, cancelar o comando atual, listar ProgIDs, listar/criar/salvar documentos, criar/listar camadas, desenhar linhas, círculos, retângulos, polilinhas, arcos e texto, listar entidades, ampliar até os limites e enviar comandos nativos. Um painel lateral gerencia o processo da ponte Python (iniciar, parar, reiniciar, preparar dependências, logs ao vivo e recuperação de falhas) e resolve todos os caminhos em tempo de execução; o mesmo bundle atende à aplicação web e desktop. Apenas Windows; Python 3.10-3.12; AutoCAD 2022-2024 documentado (2024 é o padrão; outras versões exigem definir CAD_PROG_ID para o ProgID correspondente).

Mantém esta sessão trabalhando até um prazo de relógio: um botão no compositor escolhe 22:30, +90m ou amanhã 07:00; após cada turno concluído, publica uma mensagem de continuação e não publica depois do prazo. Para antes com limite de 400 rodadas, 3 turnos seguidos com falha ou 4 rodadas sem ferramenta; sempre há botão de parada manual. A parte final muda para texto de encerramento com duração de no máximo metade do tempo restante, para que uma vigília curta não seja toda encerramento. Grava ativações atomicamente em $DSH_HOME/nightwatch.json e as retoma após reiniciar. Não registra comando slash por padrão (enableCommand o ativa); a mensagem traz source.kind cordis-host-runner, não user.

Action Float para DeepSeek Harness: diffs de arquivos e status de comandos por sessão ao vivo em um ticker flutuante discreto.

Pet de desktop para DSH com chat por voz, personas, memória, contexto de Bilibili/QQ e controle do computador condicionado a comandos. Ative primeiro a entrada de voz integrada do DSH para usar o chat por voz. Fork de dsh-pet (MIT), não instale junto com o original.

Equipe de subagentes funcionários de IA para DeepSeek Harness: gestão, lances do CEO, orquestração n8n e canvas arrastável. Sete funções (diretor de projeto, PM, líder técnico, engenheiro, analista, QA, revisor), cada uma com persona, modelo e ferramentas permitidas. Ao anunciar uma missão, dão lances; primeira linha obrigatória: 【accept】 ou 【decline】. O trabalho aceito roda em paralelo. O canvas liga funcionários ao início e usa {{input}} para resultados anteriores. O grafo executa por camadas topológicas: paralelo entre funcionários, serial dentro de cada um; falhas anteriores pulam os nós seguintes. Inclui painéis web de funcionários/missões/transcrições, /dsh-company, espelho ao vivo do agent-team integrado, missões excluíveis e memória privada por funcionário.

Base de conhecimento local-first para DeepSeek Harness. Cada base é uma pasta de texto UTF-8, PDFs textuais e imagens lidas por OCR. Antes de cada turno, busca nas bases selecionadas pela sessão usando n-gramas chineses e BM25. As respostas trazem citações que abrem em um leitor na barra lateral direita. O agente recebe cinco ferramentas kb_* (list, search, read, stats, propose text) e comandos /kb para criar, usar, gerenciar arquivos, buscar e reexaminar.

Exporta a sessão atual como arquivo Markdown legível contendo somente o diálogo: mensagens do usuário, texto do assistente e respostas a ask_user_question. Use o botão no cabeçalho da sessão ou o comando /md.

Gera um título para a sessão a partir da conversa, usando o modelo da própria sessão, via comando /ai-title ou botão no diálogo de renomeação. Quatro formatos (assunto, ação, assunto + resultado, prompt personalizado) e prefixo MM-DD opcional; tudo pode ser editado nas configurações do plugin.

Action Hub para DSH: biblioteca padrão de Agent Skills cujos SKILL.md podem rodar como Skills visíveis ao modelo ou Commands exclusivos do usuário. Grupos, escopos de projeto, importar/exportar e paleta nativa Alt+A.

Provas matemáticas auditáveis para DeepSeek Harness: servidor MCP local por stdio com 23 ferramentas de verificação automática, skill de fluxo de trabalho incluída e comandos /prove e /audit-proof. proven, refuted e inconclusive não são confundidos; etapas não provadas são informadas. Na primeira execução, requer Python 3.10+ e pip install -r requirements.txt; antes disso, as 23 ferramentas ficam indisponíveis.

Adiciona as skills handoff, context-decision e context-diagnose e as ferramentas autocontidas context_pressure/context_history (pico de tokens e estatísticas de compactação). Inclui realWindows por rota com evidência windowSource, routeKey, a linha de transferência forçada handoffAt e comandos slash.

Recusa Git dentro de um workspace Jujutsu e fornece ao model o comando jj correspondente. Inclui onze ferramentas jj, instruções no prompt e uma ponte jj-hunk para o DeepSeek Harness.