Plugins

Injete regras quando necessário, sem desperdiçar contexto. Port para o DSH do opencode-stream-rules.

Grava localmente resumos em JSONL da contagem de ferramentas por turno e sinais de verificação de alto nível, sem armazenar prompts, argumentos de ferramentas ou o texto dos resultados.

Adiciona artefatos de especificação, skills, comandos, implementação orientada por objetivos e contexto de progresso das tarefas

Comparação estruturada e diffs unificados para texto/JSON/CSV/Markdown.

Bancada arrastável e alinhada à grade com 28 mini-cartões nas margens da conversa (saldo da API, uso de tokens, custo, pressão de contexto, tarefas, objetivo, mapa de calor de uso, repositório GitHub, retransmissão de imagens), com níveis de tamanho S/M/L/XL.

Disjuntor para turnos ociosos do agente: monitora agent/assistant-stream e cancela um turno que produza apenas raciocínio — sem texto e sem chamada de ferramenta — após 45s, após 80000 caracteres de raciocínio ou em um padrão de repetição degenerado (unidade de repetição exata, repetição de modelo de frase, repetição esparsa ou densidade de 6-gramas). Ao disparar, injeta uma instrução continue que exige que a próxima ação seja uma chamada de ferramenta e envia 11 casos de regressão além de ajuste por portão.

Edite qualquer turno do usuário no DeepSeek Harness e execute-o de novo: um editor embutido na linha da mensagem rebobina a conversa até logo antes desse turno pelo contrato oficial surface-replace e então refaz o prompt do agente com o texto revisado. O log de sessão somente-anexar nunca é reescrito.

Otimizador de prompt estruturado por agente para o DeepSeek Harness: reescreve rascunhos do compositor em role/task/context/constraint/format com modos normal, slim e expand, um modal de confirmação com pontuação, continue-optimize e motores local, híbrido, DSH ou API na nuvem.

Chat lateral nativo ao lado da conversa principal: uma sessão DSH independente e arquivada, com UI nativa completa, recuperação do contexto do pai sob demanda, citação de seleções e um ciclo de vida de manter ou excluir.

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.

Troca de modelo e controle do esforço de raciocínio para o DeepSeek Harness: as ferramentas de agente set_model e list_models permitem que o agente mude sozinho de provedor, modelo ou profundidade de pensamento no meio da tarefa, com motivo obrigatório, lista branca de provedores e proteção contra pressão de tokens da janela de contexto; o modelo ativo é injetado no contexto de execução, e a transição automática do Plan Mode troca para um modelo de planejamento configurado ao entrar no modo plano e restaura o modelo de execução anterior ao sair.

Busca de sessões na barra lateral que constrói seu próprio índice em vez de reutilizar o de texto completo do DSH: alternância entre título e conteúdo em uma única entrada, resultados agrupados por sessão com o snippet mais forte e tags de usuário/resposta/ferramenta, além de sincronização incremental baseada em marcas d'água, remoção de sessões arquivadas e uma reconstrução sombra que nunca bloqueia o índice ativo.

Entrada com uma só mão e sem teclado para o compositor: prima e mantenha o rato na caixa de entrada, fale, largue — o texto fica no rascunho, e deslizar para cima cancela sem deixar uma meia frase para trás. Não há botão de microfone para acertar nem atalho para memorizar; a mão nunca precisa de sair da área de entrada, o que é essencial quando a outra mão está ocupada. O reconhecimento corre totalmente offline (SenseVoice via sherpa-onnx, sem chave de API, o áudio nunca sai da máquina).

Janela de ferramentas Git no estilo JetBrains para a barra lateral: árvore de ramificações com selos de à frente/atrás, grafo de commits com filtros de texto/autor/data/caminho, diff de linhas por arquivo, lista de alterações e caixa de commit, além de ações de ramificação, tag e stash, merge, rebase, cherry-pick, reset e fetch/pull/push.

Pacote de rotação da janela de contexto orientada pelo modelo para o DeepSeek Harness: contexto de trabalho novo, notas duráveis gerenciadas pelo modelo, uma pequena cauda recente literal e recuperação direcionada do histórico — sem sumarização.

Lê em voz alta as respostas do assistente no DeepSeek Harness: provedores de texto para fala com reprodução em streaming.

Teclas de envio e de nova linha configuráveis, um menu de contexto do composer com três fontes (deixar a cargo do DSH e de outros plugins / menu do navegador / menu personalizado com estilo do plugin), um painel de comandos rápidos com listas de prompts categorizadas em que cada prompt pode ser anexado a cada envio ou apenas na primeira mensagem de uma sessão, uma linha de criar e mover na parte inferior de cada categoria, um otimizador de prompts que reescreve o rascunho com uma chamada separada ao modelo, memória do tamanho do painel de configurações e injeção automática do cabeçalho x-opencode-session para rotas do OpenCode. As listas de prompts ficam em um arquivo global ~/.dsh/quick-prompts.json, independente da sessão e do projeto.

Aprovação e revisão automáticas para chamadas de ferramenta que exigem aprovação: buckets de palavras-chave identificam linhas vermelhas sem contexto, depois um modelo juiz classifica o que foi solicitado e o encaminha para allow, reject ou um humano conforme a linha correspondente e o nível de risco; um julgamento que nunca foi executado sempre vai para um humano, e as rejeições explicam o motivo ao modelo.

Adiciona um editor de nível de raciocínio com presets de protocolo OpenAI e Anthropic (llm-pi-ai), chaves de modalidade de entrada e um preset de contexto 1M/128K e saída máxima às linhas de modelo em Settings.

Colagem estilo Cherry Studio: texto ou código multilinhas/indentado/delimiteado colado no compositor DSH Web se transforma em um cartão com borda, colapsável e etiquetado por linguagem, sendo restaurado como um bloco de código delimitado ao enviar.

Preenche automaticamente os campos de esforço de raciocínio, janela de contexto, limites de saída e modalidade de imagem para modelos de provedores não oficiais (personalizados), com dados do models.dev, e traz melhorias de experiência como reforço de compatibilidade e memória do esforço de raciocínio.

Cita o texto selecionado da conversa no composer da Web como chips de referência nativos para turnos de acompanhamento focados.

Plugin chinês de remoção do vício de IA na escrita (AI-isms / AI writing / humanize): diga 「去掉AI味」 para reescrever o texto e 「写的不错」 para aprender automaticamente novas palavras de IA na lista de evitadas. Grátis, da comunidade 知乎 「去AI味写作技巧」.

Otimizador de prompt na barra de entrada: reescreve rascunhos com 6 estratégias × 3 idiomas mais instruções personalizadas, com objetivo/todo/resumo de compactação/resultado de ferramenta e contexto de chat opcionais, um diálogo de confirmação, histórico dos últimos 5 e persistência de configurações em três níveis.