Plugins

Codex-style auto-hiding right-edge turn rail: edge-peek show/hide, per-turn tooltip, in-rail search, and a scrolling 30-turn window for long sessions.

Automatically folds tool calls into Think-segment groups and collapses each finished turn into a single header showing duration, token, throughput, and cache-hit metrics.

Right-hand widget rail for the DSH Web UI: live session stats (turns, LLM/tool time, TTFT, speed, cache, tokens) and OpenCode Go quota via a same-origin host proxy; extensible widget registry for more platform usage widgets, visuals, utility actions and external integrations.

Windows one-click launcher with a borderless WPF startup animation (stroke-by-stroke HARNESS lettering) that starts dsh web in the background and fades into the GUI once ready, plus a desktop_launch tool.

Retransmissão assíncrona de contexto, resumida por LLM, entre Sessões do DSH e Agent Team Rooms autorizadas, com snapshots instantâneos e resumos agendados

Revisor incremental de diffs: fila baseada em checkpoints desde a última revisão, com painel na Web UI, comando /review e injeção de feedback no agente

Agentic Control Plane para o DeepSeek Harness — verifica cada chamada de ferramenta em relação às suas políticas antes da execução e mantém um registro durável do que foi permitido e por quê

Família de ferramentas Git estruturadas e seguras para o DeepSeek Harness: status/diff/log/branch/stage/commit/stash/show/fetch/pull/remote/checkout com proteção contra comandos destrutivos

Plugin de modelo de visão externo para o DeepSeek Harness: inspect_image envia imagens locais ou URLs de imagem http(s) para qualquer endpoint compatível com OpenAI, e a resposta textual do modelo de visão sobre a imagem é trazida diretamente de volta para a conversa; inclui painel de configurações na Web UI

Memória de preferências do usuário para o DeepSeek Harness: perfil de usuário persistente com ferramentas memory_get/memory_update e injeção no system prompt

Um plugin de meta-agente nativo do modelo para o DeepSeek Harness: o modelo sintetiza workflows específicos da tarefa em tempo de execução a partir de cinco padrões de workflow agêntico (encadeamento de prompts, workers paralelos, roteador, supervisor, ciclo de avaliação) e coordena ferramentas e subagent

Extensão de assistente de aprendizagem para o DeepSeek Harness (dsh): tutoria DeepTutor para seu agente — explicações aprofundadas, perguntas de autoavaliação, trilhas de aprendizagem, busca em base de conhecimento pessoal (RAG) e arquivamento de notas (HTTP/WS primeiro, fallback CLI; adapta automaticamente local/r

Passe o mouse sobre fórmulas LaTeX na Web UI do DeepSeek Harness para copiar o código-fonte TeX ou exportar a fórmula como um SVG independente

Adiciona ferramentas de status, diff, log, commit, branch e checkpoint opcional do Git, todas condicionadas a aprovação

Revisão interativa nativa de diffs do Git para o DeepSeek Harness, com anotações estruturadas enviadas de volta para a sessão de Agente atual

Backend de telemetria que exporta turnos, etapas do modelo e chamadas de ferramentas para o yiTrace

Verifica skills e configurações MCP em busca de injeção de prompt, homóglifos, Unicode oculto, comandos de shell perigosos e vazamento de credenciais

Ferramentas Git de primeira classe para o modelo: status / diff / log / commit / branch com mensagens e caminhos validados — sem chamadas diretas ao git via shell

Ferramentas somente leitura de informações do dispositivo Windows: uma ferramenta de agente por categoria de dispositivo Win32 (hora, sistema, cpu, memória, disco, gpu, rede, bateria, processos, usb, áudio, impressoras) via coletores WMI/CIM e Node os

Renderiza Markdown em uma página HTML autônoma e independente: uma ferramenta `md_html_render` que funciona em um perfil headless, além de uma gaveta web para navegar, pré-visualizar, editar e exportar arquivos `.md` locais; ambos compartilham o mesmo renderizador, sem dependências em tempo de execução

Substituições por chamada de modelo, provedor, persona e toolFilter para delegação a subagentes, com referências @preset: e ids compostos de provedor/modelo

Descoberta de ferramentas sob demanda por agente e divulgação progressiva de esquemas

Memória entre sessões com escopo por projeto: snapshot do PROJECT.md injetado na primeira mensagem do usuário, ferramenta memory_remember e autorreflexão após tarefas ReAct; cada projeto mantém seu próprio arquivo de memória

Shell de desktop na bandeja do Windows para o DSH: instala automaticamente o exe a partir dos GitHub Releases, cria um atalho na área de trabalho e adiciona uma ferramenta desktop_launch para iniciá-lo pelo chat