Plugins

Declaração de capacidades por modelo para o DeepSeek Harness: níveis de esforço de raciocínio (grafias de protocolo) + modalidades de requisição (visão) para providers compatíveis com OpenAI. Seção de configurações, zero dependências de runtime do harness, sem YAML.

Ponte HTTP AIGC agnóstica de provider + tela infinita + pós-processamento com ffmpeg, com 13 ferramentas incluindo conexão de nós na tela / reroll / edição de mídia.

Plugin do DeepSeek Harness que conecta imagens da sessão a APIs de visão plugáveis, mantendo o DeepSeek como o modelo principal

Cadeias automáticas de fallback de provider/modelo para agentes do DeepSeek Harness quando as requisições ao LLM continuam falhando (retentativas esgotadas, autenticação, cota, limite de taxa)

Temas Solarized + Selenized para o DeepSeek Harness: quatro paletas fiéis (Solarized Dark/Light, Selenized Dark/Light) registradas no runtime de temas do DSH, com uma linha de seleção nas Configurações, incluindo as cores canônicas de sintaxe para blocos de código em markdown

Superpowers (obra/superpowers) para o DeepSeek Harness: as skills da metodologia de desenvolvimento de software, além de seu bootstrap de sessão, como um plugin dsh

Pacote de plugin para humanizar textos em chinês: workflow de reescrita profunda obrigatória (auditoria narrativa em dez dimensões + caminho funcional + distribuição em 15 camadas) + guarda de fidelidade de conteúdo. É um auxílio de edição, não um detector de IA.

11 skills de workflow compartilháveis (handoff, triage, to-spec, to-tickets, wayfinder, teach, wait-what, dsh-mode-routing, ask-matt, overnight-execution, full-throttle) como um pacote de skills instalável

Auto chess: humano contra IA, ou IA contra IA.

O seletor de modelos para o DSH: aponte para qualquer endpoint compatível com OpenAI, com presets selecionados de provedores DeepSeek gratuitos/baratos e fallback automático quando um nível gratuito limita sua taxa

Disjuntor de modelo de dois níveis com failover: desativa um modelo ou um provedor inteiro após falhas repetidas de requisição e encaminha a próxima requisição para um fallback configurado

SHOPLINE AI Toolkit: conecta o servidor MCP oficial do SHOPLINE Developer e traz sete skills de agente do SHOPLINE (Admin REST, GraphQL, OAuth, webhooks, Sline) — o equivalente do SHOPLINE ao Shopify AI Toolkit

RAG de grafo de conhecimento duplo para notas em Markdown: grafos de pré-requisito + similaridade (percurso P/S-Agent), fragmentação por parágrafos, busca híbrida n-gram/embedding e um ciclo explícito de feedback de pesos — via MCP

Kit de ferramentas de Medicina Tradicional Chinesa: diagnóstico pelos oito eixos e consulta de pares de ervas

Portões de verificação com computação real: simplificação matemática, provas lógicas, validação de regex, FOL via E-prover, verificações de máquina de estados e reparo de código, apoiados em binários compilados em Go com executáveis pré-compilados para Windows

Skill de coaching comportamental para TDAH: divisão de tarefas, gestão de sobrecarga, rituais de início e recuperação após falhas

Validação de JSON Schema: validar/caminhos/explicar/normalizar.

Teste/extraia/substitua com segurança/explique estaticamente expressões regulares, sem executar código.

HeartFlow (心虫), um portão discriminador de camada 1 para AGI, como plugin do DSH: checagem de texto baseada em regras com 47 dimensões (ferramenta heartflow_check), além de supervisão automática de saída em tools/post-execute, com falha segura (fail-closed) quando o engine estiver ausente.

Ponte de visão nativa do provedor LLM: imagens coladas no chat são descritas por um modelo de visão (Qwen3-VL via pi-ai/llama.cpp), e a descrição em texto é enviada ao DeepSeek somente de texto para a resposta — admissão de imagem, roteamento e compactação passam pelos mecanismos nativos do harness, com cache de descrições LRU e nova tentativa em erro 503

Imagens anexadas no compositor são transcritas para texto por um modelo de visão compatível com OpenAI antes de chegar aos modelos DeepSeek somente de texto

Memória local limitada com controle de autoridade CBDC: afirmações em SQLite + FTS5, recuperação delimitada com decisões explicáveis de usar/verificar/ignorar e trilha de auditoria completa, comandos /memory, injeção de até 3 afirmações/1200 caracteres por chamada, sem chamada extra ao modelo

Fila de tarefas entre sessões com notas de transferência: sessões e subagentes publicam, reivindicam, concluem e cancelam tarefas em uma fila compartilhada baseada em arquivo, deixando um resumo de transferência para quem assumir em seguida