Plugins

Native DeepSeek Harness plugin for IsingQ: guided QUBO modeling and validation on-device, then user-confirmed remote solving.

Type @ in the composer to reference another conversation: pick a historical session and inject its compacted context into the current prompt.

LLM approval answerer for sandbox escalations beyond workspace-write: a deterministic regex filter first, then a clean-context reviewer model; humans are asked only when it is unsure. Requires the bundled core patches.

DeepSeek Harness plugin for NI Multisim circuit generation, simulation, optimization, and lab reports via MCP

Exposes the DSH dynamic-Cordis toolset to Claude Code over MCP (streamable HTTP on the existing web port, no new listener): ten tools to list, inspect, define, run, stop and permanently remove dynamic plugins in a live DSH session, with the same approval flow the GUI uses for packages that ship a client half. Bearer auth is mandatory — the token is configured on a DSH settings page, the endpoint answers 503 rather than serve without one, accepts loopback only and never emits CORS headers.

Local knowledge base RAG for DeepSeek Harness -- index project files and search for relevant context

Codex-style /side side conversations for DeepSeek Harness: a temporary fork of the current chat in a floating panel, inheriting context without interrupting the main task.

DeepSeek Harness (dsh) plugin for @tabilo/ai-code-review: registers the ai_code_review tool (review | context) that reuses the Node.js engine to collect diffs, run tests/coverage, do impact analysis, and feed pack skills to the model.

LLM debug console for DeepSeek Harness: captures the full content of every model call at the llm/stream waterfall (options, stream chunks, usage, wire protocol) and shows it in a DevTools-style docked panel, with shared-prefix context diffing, wire-JSON reconstruction, JSON export and a runtime-tunable capture policy.

Screen capture and external vision recognition: take_screenshot, list_windows, analyze_image and view_image tools with a configurable GPT vision channel (gpt-5.5 / gpt-5.6-sol / gpt-5.6-terra), API key via the credentials service, and a settings card; view_image shows the screenshot in the Web UI while the model context keeps text only.

A searchable, sortable model picker for the DeepSeek Harness Web UI — provider groups, favorites, models.dev prices, context windows, live per-task token cost and a local-model filter. One-command install: dsh plugin add dsh-model-garden.

DSH 智能上下文压缩插件 —— 在有限窗口内管理认知资源，让 Agent 记住真正重要的信息。 Smart context compression for DSH — managing cognitive resources within limited windows, so your Agent remembers what truly matters.

Injeta hora ao vivo, clima, localização, bateria e contexto do dispositivo no prompt de sistema do DSH, com uma página de configurações bilíngue.

Adaptive Reversible Context (ARC) para o DeepSeek Harness — governança de contexto ciente de provedor e de cache, com recuperação reversível.

Plugin de gerenciamento dinâmico de contexto para o DeepSeek Harness (Dynamic Context Pruning for dsh), inspirado no opencode-dcp.

Medidores na barra lateral para o DeepSeek Harness Web: uma barra de saldo da conta DeepSeek (laranja, com alarme de saldo baixo) e uma barra de uso de contexto da conversa (azul), exibidas acima da loja de plugins com um popover de detalhes ao passar o mouse.

Visibilidade de contexto estilo Codex para DeepSeek Harness: ocupação ao vivo da janela de contexto, detalhamento de composição, taxa de acerto do KV-cache e mapa de calor de uso estilo GitHub de 53 semanas

Plugin DSH: memória automática Honcho v3 dual-peer, recall contextual, busca, raciocínio, conclusões e diagnóstico de saúde

Curadoria da saída de ferramentas no momento da ingestão: mantém linhas de erro e aviso mais o início e o fim, despeja o texto completo em disco com um ponteiro que o modelo pode reler; cobre todas as ferramentas de texto, e resultados pequenos passam intactos.

Uma ferramenta `search` que aprende a escolher entre estratégias de busca rápida e minuciosa usando um bandit contextual (amostragem de Thompson), melhorando com o uso real em vez de uma heurística fixa.

Um porte enxuto do Headroom: comprime a saída de ferramentas e corta até 20% do contexto, sem afetar o cache de contexto do modelo nem o desempenho do agente.

Memória de pistas de eventos entre sessões para o DeepSeek Harness: extrai automaticamente pistas de tarefa/conversa e hábitos de linguagem do usuário de cada turno para um banco global persistente de pistas, e depois reinjeta o contexto lembrado ao detectar troca de assunto (correspondência por palavra-chave ou vetor).

Poda de contexto escrita pelo modelo para o DeepSeek Harness através da API oficial de compactação.

Quadro de foco para agentes do DeepSeek Harness: notas duráveis mantidas pelo modelo no workspace da sessão que fixam o objetivo, as restrições e as decisões ao longo de compactações e sessões, com injeção automática de contexto, arquivamento ao limpar e um painel web opcional.