Plugins

Gerencia conversas DSH em uma tabela entre workspaces, com arquivamento em lote, busca no texto das mensagens e exclusão reversível na lixeira.

Documentos do projeto e memória de longo prazo como Markdown simples em um cofre Obsidian dedicado: seis ferramentas mem_* (search, read, write, log, brief, admin), uma injeção orçada de recordação no primeiro passo de uma sessão e destilação automática de turnos concluídos. O Obsidian não precisa estar em execução, e o cofre permanece legível com o plugin desinstalado.

Descoberta progressiva de ferramentas estável em cache: uma superfície fixa de tool_search e tool_dispatch em cada requisição, busca de catálogo em memória, despacho aninhado pelo pipeline do Harness e uma lista nativa de ferramentas estável byte a byte através da descoberta.

Gateway de autenticação da Web UI do DeepSeek Harness: protege páginas, /api, /plugins e WebSocket. PBKDF2/salt por usuário, cookies HttpOnly SameSite, bloqueio IP, convites, TOTP/passkeys (WebAuthn) e step-up antes de alterar fatores. Usuários gerenciam perfil/fatores; admins gerenciam contas, convites e senhas. Configurações privadas de modelo/API por usuário são criptografadas com chave derivada da senha e ilegíveis para admins. Compartilhamento por admins: usuário pode usar, vê saldo, não vê a chave; revogação imediata. Sem configuração, usuário bloqueado e sem fallback. REST/listas e WS isolados por usuário; sessões persistem após reinício, auditoria JSONL, fail-closed. Requer DSH 0.2.0 (transporte 0.1.1-rc.2 removido em 0.7.0). Passkeys: HTTPS/localhost.

Adiciona uma ferramenta generate_image baseada na fila FAL, em qualquer API de imagens compatível com OpenAI ou em uma assinatura ChatGPT/Grok, e exibe o resultado em linha na conversa.

Controle por rodada do nível de raciocínio (reasoning_effort) para DeepSeek Harness: Auto agenda low/high/max pelo histórico recente de tool calls, ou permite fixar um wire level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max), com mapeamento wire personalizado, proteção de capacidade por modelo e presets de janela de contexto (64K–1M); seu capability card por modelo funciona com [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (instalável pelo dsh-market) para testar raciocínio em gateways compatíveis com OpenAI (vLLM / LM Studio / self-hosted). O card escreve capacidades llm-pi-ai, o adapter controla o wire (compat.thinkingFormat) e o plugin mantém a lista de takeover.

Níveis de uso e cartões de estatísticas compartilháveis: 🐟→🐳 classificações por consumo mensal de tokens com percentil estimado calculado localmente, preços precisos para 46 modelos de 6 fornecedores (incluindo preços chineses por nível de tamanho), preenchimento retroativo de sessões pré-instalação e comparação antigo vs. novo após a mudança de tarifas de 2026-08-17. Apenas local, sem telemetria.

Adiciona um modelo de visão configurável a modelos principais somente de texto: uma ferramenta vision_read_image, um seletor de modelo de visão na barra do compositor e conversão automática de imagem para texto em rotas somente de texto.

Estilos de saída de modelo comutáveis em tempo de execução com paridade de outputStyles do Claude Code, além do protocolo de apresentação output.render.*: um comando /style, persistência por sessão, injeção de systemPrompt, seis estilos integrados, um seletor web e um registro de renderizadores com regras por sessão/ferramenta e /export.

Gerenciador de pool de skills na barra lateral de Configurações: ativar/desativar, importação em lote de pastas com avisos de conflito de renomeação, checagem e correção automática da especificação DSH com um clique orientada por estado, rótulos de escopo sistema/projeto.

Registra a skill bootstrap RainSkills no DeepSeek Harness para implantar, solucionar problemas e verificar aplicações no Rainbond.

Porteiro de redação de patentes para dsh — primeiro avalia a ideia frente ao estado da técnica chinês, depois conduz entrevistas de alinhamento entre cinco partes, redação da divulgação em oito capítulos, figuras e execuções de simulação, revisão em sete dimensões e exportação em docx/PDF. As skills funcionam de imediato; as ferramentas de busca, exportação e experimento vêm de um serviço MCP Python incluído, entregue desativado — uma linha em ~/.dsh/patent-services.yaml o habilita, e o uvx baixa o wheel do PyPI.

Motor de persona para o DeepSeek Harness: um config.json governa o nome próprio da IA (por modelo e nível), como ela te chama, sua postura relacional, o texto de caráter, contratos por item com interruptores, o idioma da cadeia de pensamento e o tom das respostas (opt-in, por modelo), além de memória de longo prazo condicionada à confirmação humana: a IA só anexa candidatos, uma linha de confirmação os ativa, e o log é somente de acréscimo e reexecutável. Entradas confirmadas entram como bloco citado de dados, não de instruções; as marcadas com um kind vão para arquivos arbitrários e nunca chegam ao prompt. As seções do prompt são relidas do disco a cada montagem, então edições aplicam sem reiniciar. Presets: instantâneos JSON compartilháveis. Zero dependências, sem rede, sem shell.

Camada de integração nativa DSH para o motor de memória Minta: compõe a linha oficial dsh-mcp-client, registra a skill minta-memory-governance além de um preaquecimento de memória no início da sessão, e envia um preset de agente Minta; requer o motor Minta implantado separadamente (Python/Docker) para fornecer as 19 ferramentas MCP — não utilizável sem ele.

Cartão de configurações para o mecanismo de auto-retry do LLM do DSH: ajuste o número de tentativas, backoff e jitter ao vivo em Settings -> General, com chips configuráveis de retryableCodes - os padrões adicionam INVALID_REQUEST para que erros reasoning_text HTTP 400 no estilo OpenAI em modo thinking sejam reenviados automaticamente.

Entrada de voz para a Web UI: ditado segmentado por pausas e mensagens de voz, cada qual com sua própria cadeia de fallback de provedores (Deepgram, Groq, HuggingFace, whisper.cpp local ou endpoint compatível com OpenAI).

Modelo padrão configurável para delegações a subagentes via settings.yaml, com estratégias de modelo único e multimodelo em rodízio ou aleatória.

Um modo de roteamento inteligente leve e selecionável para o DeepSeek Harness.

Gerenciador de plugins com centro de resgate: ativação/desativação agrupada por necessidade, várias fontes de atualização (npm / dshfind market / GitHub), downloads com prioridade para o navegador e pasta de instalação automática, fallback P2P, autoverificação pré-inicialização e quarentena de pacotes quebrados.

Adiciona uma persona configurável de empregada meio-gado humanizada com roleplay imersivo, modos de fala e uma memória leve em camadas com recall acionado por consulta.

Adaptador LLM do GitHub Copilot: login com fluxo de dispositivo OAuth, descoberta de modelos ao vivo pela API do Copilot, suporte a visão para modelos com capacidade de imagem (gpt-4.1, gpt-4o), e dois protocolos de comunicação (Chat Completions e Responses API) com roteamento automático de endpoint por modelo.

Exibe ao vivo o stream de difusão (denoising) do Inception Mercury no balão de resposta da Web UI do DSH. Em rotas compatíveis, reenvia a solicitação com `diffusing: true` e reproduz os frames reais do ruído até o texto final; só a resposta convergida entra no log da sessão. Um probe por provedor/modelo verifica o suporte e é rejeitado antes da geração de tokens. Um botão por modelo ativa o recurso; anexos, chamadas auxiliares e rotas sem suporte voltam ao adapter original. Quando ativo, substitui o renderer de mensagens do assistente para todos os modelos.

Tema de terminal CRT de fósforo vermelho para a Web GUI do DeepSeek Harness: fundo preto, texto vermelho fosforescente, chuva de dados animada e scanlines. Traz quatro presets de departamento (Party Affairs, State Council, Central Military Commission, State Security), cada um com emblema, paleta e padrão de fundo próprios.

Pacote upstream não oficial para DeepSeek Harness. Inclui gateway CodeBuddy com catálogo de modelos sincronizado em tempo de execução, reasoning effort por modelo, busca/consulta web, geração de imagens e ponte de credenciais em streaming; além de canais de assinatura TraeWork CN e Qoder CN via gateways locais de tradução e um registro de provedores compatíveis com OpenAI por tipo de chave. Tudo é gerenciado em um cartão de configurações expansível.