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Histórico estilo shell no composer DSH: ↑ com campo vazio recupera o prompt anterior e volta; ↓ avança até o rascunho vazio. Salvo por workspace, persiste após reinícios e registra só entrada humana. Ao editar rascunho, ↑/↓ movem o cursor normalmente. Settings exporta/importa/limpa o histórico.

Acordeão de turnos: cada interação vira uma linha com horário e resumo da pergunta; somente o turno mais recente fica aberto. Trocar de sessão ou iniciar novo turno redefine o estado. O processo de execução só abre quando clicado diretamente.

Memória em camadas para DeepSeek Harness: a cada turno injeta perfil persona e índice relevante; transcrições completas ficam no disco e se expandem sob demanda, sem sobrecarregar o contexto. Fatos por atributo: valor novo aposenta o anterior. O modelo deriva o perfil da memória. Três filtros descartam conversa de desenvolvimento, bloqueiam ecos da própria injeção e unem reformulações por palavras comuns. A consolidação une quase duplicatas, resume temas longos e arquiva entradas antigas pouco úteis só com etiquetas; nunca apaga o original. Armazenamento somente de acréscimo compactado no local (medidos: 4,7 MB → 355 KB). Sem dependências de terceiros nem build. A injeção por turno reduz inevitavelmente acertos do cache de prompts; não recomendada para trabalho.

Plano de controle para os Agent Teams do próprio harness. Os membros são sessões independentes comuns criadas pelo mesmo caminho da GUI, cada uma com seu modelo, e podem ser abertas e continuadas como qualquer conversa. Um roster lateral e um quadro de tarefas coordenam itens com definição de pronto. A entrega de cada membro aguarda a revisão do Lead; disponibilidade distingue ocioso, aguardando revisão e último turno com falha. delegationEngine=auto usa sessões independentes, subagentes continuáveis ou o roster do kernel conforme a composição disponível.

Skin de fundo de chat estilo página inicial, portada linha a linha de deepseek.com/harness. Inclui fundo fluido WebGL (campo de ruído de 5 cores, pincel de fluxo, luz, bloom, vinheta, granulação), grade branca de pontos e linhas de 90 px que responde ao mouse e retorna como mola, e baleia digital de nuvem de pontos que se monta, respira, nada, é empurrada pelo cursor e iluminada por um feixe. Apenas tema escuro; desativada automaticamente com movimento reduzido.

Transforma uma meta do usuário em um plano de plugins usando catálogos da comunidade e documentação dos autores, depois segue com instalação e execução de tarefas no mesmo espaço de trabalho, salvando histórico e feedback.

Use DSH no navegador móvel: ative no cabeçalho/cartão do plugin e leia o QR; abre a UI oficial servida pelo processo desktop, com sessões ao vivo para acompanhar, responder e aprovar. Gateway DSH (port 18765) faz proxy e login desktop. QR Wi-Fi/dados; quick tunnel Cloudflare grátis inicia (cloudflared baixa das Cloudflare GitHub releases se faltar), endereço persiste após reinícios. Código único expira em 10 min; credencial por celular revogável. Cabeçalho mostra conexões; keepalive nas ociosas. Alertas opcionais a Bark, ntfy, ServerChan, Feishu / WeCom / bots DingTalk, Telegram/webhook ao concluir uma tarefa com duração ≥30 s, falhar ou aguardar aprovação/resposta. Só título/status; aprovação no DSH. Painéis se sobrepõem; ícone próprio na tela inicial.

Ponte para WeChat pessoal e WeCom (企业微信): pareamento por QR, uma conversa DSH por chat, transferência bidirecional de texto/imagem/vídeo/documento/arquivo. A própria ponte responde /help, /status, /new, /stop e /friends sem turno do modelo. Opção para limitar a 1:1 (grupos descartados silenciosamente e contados). Aprovação remota respondendo 1 ou 2. Robô WeCom bidirecional por conexão longa, sem URL pública, também recebe/envia imagens, arquivos e vídeos.

Notificações desktop do Windows para DSH que leem o resultado do turno por padrão. Windows TTS não requer download, e 13 pacotes de voz VOICEVOX podem ser instalados nas configurações. Um alerta de conclusão espera subagentes e tarefas em segundo plano terminarem; aprovações, perguntas e erros são enviados imediatamente. Os pacotes são baixados do GitHub após confirmar os termos.

Transforma arquivos de curso (PPTX, PDF, DOCX, Markdown) em um roteiro, pontos-chave por capítulo com evidências citadas, sugestões de vídeos do Bilibili, cobertura do programa e exportações Anki/JSON.

Evidências de mídia local (vídeo/áudio/imagem): linha do tempo, transcrição, regiões. Fallback por mídia em meta.attempts, nunca silencioso: multimodal do host→OpenAI compatível/rotação de chaves→ffmpeg/ASR local→metadados. Cooldown só auth/cota; candidato fica no fim da cadeia, não é descartado. Oculta erro antes de cortar; verifica magic bytes, não extensão. vision-bridge opcional; registro multimodal/AV inline (video_url/input_audio) depende dos peers opcionais dsh-thinking-levels e dsh-llm-openai-completions; ausentes, degrada sem erro. Padrão remoto; strictLocalOnly mantém local. ffmpeg/ffprobe e CLI ASR local não vêm no pacote, só são usados no fallback local; sem eles, degrada a metadados. Hosts 0.1.7/0.2.0/0.2.1 (6 rc, enum engines.dsh); npm dsh-media-lens.

Requer ZCode CLI instalado e conectado. Encaminha o agent do CLI ao DeepSeek Harness como provider de modelo. Uma sessão app-server residente transmite cada turno e lê o catálogo do CLI em runtime; janelas de contexto, imagens e rotas seguem o CLI e a conta instalados. Estável 0.6.1 compatível com DSH 0.2.2-rc.1, descoberta CLI melhorada e Retry opcional. Permissões de ferramentas negadas por padrão; métodos approval/permission desconhecidos sempre negados; full-auto exige opt-in explícito. A UI de aprovação DSH não intermedeia esse processo app-server separado e a policy não é sandbox do SO. Derivado de kyle123740/dsh-zcode-cli-proxy (AGPL-3.0), registra o mesmo provider id `zcode-cli` e não pode coexistir com o original.

Memória do DSH em Markdown. Registra diariamente conversas reais entre usuário e assistente sem chamar o modelo; depois um LLM as resume no prompt de sistema de cada turno. Busca local CJK bigram + BM25 em 3 níveis (índice/resumo/texto completo) recupera só os detalhes pedidos. Itens P0 e do usuário nunca mudam automaticamente; esquecer marca stale em vez de apagar, com auditoria em status.md. 6 ferramentas: recall/write/status/extract/feedback e biblioteca de skills. Grupos prontos para virar skill exibem cartão ao fim do turno; clique cria SKILL.md, instalado após aprovação. Aprendizado vem ativo e usa o modelo da conversa. O controle principal para o LLM, mas mantém a captura. Falhas aparecem em prompt e status.md. JavaScript puro, sem dependências runtime além dos pacotes Harness.

Envia notificação e som no desktop quando um turno termina, o agente faz uma pergunta ou solicita aprovação; cada alerta pode ser ativado separadamente. Inclui uma bola de atividade com sessões em andamento e atalhos para voltar a elas.

Reduz a carga do contexto do agente com controles de um clique para skills e MCP: mantém apenas o necessário neste turno. O que for desligado deixa de ser injetado no contexto do modelo, reduzindo conteúdo e tokens.

Ferramenta de busca e análise de projetos do GitHub. Descreva sua ideia em uma frase: o agente procura projetos relacionados, ordena por relevância ponderada por estrelas e retorna um cartão com última atualização, relevância, estrelas, pontuação ponderada, linguagem e descrição em uma linha. Escolha alguns repositórios; ele lê o README, o manifesto de dependências, a árvore de diretórios e arquivos-chave para expor a arquitetura. Assim, você aproveita projetos existentes antes de começar.

Mantém a memória entre sessões num documento Markdown curto, reescrito por inteiro ao fim de cada turno. Ferramentas do modelo, página e reescrita automática podem atualizá-lo.

Carrega conteúdo de repositório GitHub nas conversas DSH no início e grava de volta a memória de longo prazo extraída ao final, com commits de vários arquivos bloqueados por SHA. Inclui permissões de leitura/escrita por arquivo, página nativa de configurações, indicadores de turno e avisos globais de alterações.

Diálogo de seleção de modelos com grupos de roteamento: se um modelo falhar repetidamente, o turno passa ao próximo modelo utilizável do grupo. Inclui painel de métricas e aba de canais gratuitos, que instala seis plugins de canal: Our Free Model, CodeArts, WorkBuddy, Trae, Qoder e Providers Hub. Somente Our Free Model dispensa login e chave API. Os provedores cobrem 23 plataformas: Huawei Cloud CodeArts, Tencent CodeBuddy, WorkBuddy, Youdao LobsterAI, Qoder, TRAE, Cline, iFlytek Loomy, SenseTime Raccoon, MiniMax, Zhipu ZCode, Gemini Code Assist, Alibaba Accio, iFlytek AStudio, OpenCode, OfficeAce, AutoClaw, ModelScope, Qiniu, Codely, MonkeyCode, Baizhi Cloud e MagiCrew.

Adiciona às estatísticas do campo de texto o custo da sessão por turno e o modelo usado. Também divide o total da conversa entre acertos e falhas de cache (CNY); a tabela oficial de preços é atualizada quando solicitada.

Reproduz mídia local na conversa. Capturas, transcodificações e narrações do modelo aparecem sob a resposta final se o caminho constar em comandos, saída ou resposta; play_video reproduz outros arquivos. Vídeos usam cartões com prévia, áudio uma barra fina; HTTP Range permite buscar sem carregar arquivos longos na memória. Adiciona renderizador lateral porque o visualizador integrado não exibe mp4. look_video usa Chrome/Edge local oculto para folhas com horários, quadros grandes ou sequências curtas; verifica silêncio, volume baixo, clipping, canal único, imagem preta/congelada e cabeçalhos MP4/MOV para celular (codec, HDR, faststart); inclui correções ffmpeg.

Aprimoramento de prompt no composer do DeepSeek Harness: o botão junto ao seletor de modelo reescreve o rascunho com uma chamada auxiliar de LLM e o substitui no local, preservando undo do composer. `/prompt-enhance` retorna o prompt reescrito como linha de resultado sem tocar no rascunho. A chamada pode ser fixada a provider/modelo rápido próprio no profile patch. Preserva intenção, idioma e informações; mantém código, comandos e caminhos literalmente e não inventa nem acrescenta placeholders.

Transforma qualquer seleção do DSH em citação revisável (chat, prévia de arquivo, terminal, diff; citações de código incluem path#line). A citação enviada mantém destaque de origem e ordinal, com retorno ao ponto. Lista de revisão pesquisável com status, tags, inserção múltipla e exportação Markdown/JSON. Barra “引用 ×N” acima do composer permite editar/remover chips; conclusões de side threads voltam ao rascunho principal. Ao revisar citação enviada, a cápsula antiga fica superseded; respostas podem citar cada item pelo número.

Ledger de projeto criado pela IA. Active ledger: estado atual; turn journal: append-only; decisões/metas/lições: um cartão por arquivo com índice multidimensional. Só o usuário altera princípios. Um modo de compactação separa manter/reinjetar literalmente, guardar em _stash/ ou descartar. Em container workspace com vários projetos, trava um subprojeto; o lock persiste no home do plugin sem marca no projeto. Log de 5 níveis: L4 salva literalmente as palavras do usuário, nunca as injeta e permite consulta sob demanda. Antes da compactação, cápsula literal de citações, erros e arquivos alterados com fontes é salva em disco e sobrevive ao reinício. Handoff retoma em outro chat. Local, sem deps runtime. 21 ferramentas, 12 subcomandos, 39 ajustes; prioridade painel/manifest configurável.