Plugins

Importa na inicialização para o DSH wallpaper engine os papéis de parede recém-baixados pelo app Hao Wallpaper, de modo incremental e idempotente. Requer Hao Wallpaper, Python 3.8+ e instalação prévia de `dsh-plugin-wallpaper-engine` (elysia395/dsh-wallpaper-engine). Compatível com macOS e Windows.

Exibe a navegação lateral em grade compacta de duas colunas em qualquer viewport. Em telas estreitas, baixas ou telas com ponteiro de baixa precisão, limita também a navegação a 34vh com rolagem para reservar 38vh ao workspace e ao histórico de sessões. Corrige ainda registros `dsh-resource://` cujo protocolo o analisador de URL do navegador informa como vazio.

SOLIDWORKS para DeepSeek Harness: lê, edita, reconstrói, renderiza e exporta modelos SOLIDWORKS 2016 ou posterior no mesmo PC Windows ou em uma VM Windows no Mac. Somente leitura por padrão; o lado Windows decide o que pode ser gravado.

Registra `/daily`, que pede ao modelo para ler o relatório mais recente do bili-scroll e dizer o que entendeu em vez de repetir o texto; um painel lateral executa o mesmo comando. Requer que `dsh-bili-scroll` tenha gravado relatórios em `~/.dsh/bili-duty/out`; caso contrário, `/daily` não encontra nenhum.

Visualizador de grafo de relações em forma de cérebro para DeepSeek Harness, com pipeline de base de conhecimento Markdown que importa documentos e cria o grafo. O visualizador inclui dados de demonstração e não precisa de Python; reconstruir o grafo a partir das próprias notas exige Node.js 20+ e Python 3.8+ e roda pela linha de comando.

Cartão de saudação com voz —156 clipes prontos e silenciamento com um clique—, além de relatórios por turno concluído, notas de companhia para execuções longas e painel de aprovação para assumir o controle na conversa DSH.

Registra plugin_guard para análise estática do pacote DSH antes da instalação; informa dsh.bundle.patch ausente/quebrado, dsh.permissions ausente, install scripts, APIs perigosas/ofuscação, risco de dependência e source não indexado/inverificável. Somente leitura: não importa, instala, avalia nem executa código.

Registra doc_ocr_sign_fix no DeepSeek Harness para macOS. Diagnostica e corrige Python incluído que não carrega extensões nativas onnxruntime/cv2/pypdfium2 por hardened runtime/library validation: injeta entitlement disable-library-validation, reassina o interpretador e verifica imports. Idempotente, salva o binário original antes e nunca altera o bundle externo do app.

HUD de performance client-side e gravador contínuo: FPS/pior frame, atribuição de tarefas longas em quatro níveis (React fiber/subtree/DOM writes/scheduler), taxa de callbacks/tempo sync por plugin, crescimento/escritores DOM, JS heap, event loop host e RTT. night-watch guarda travamentos graves e exporta incident packs para replay.

Pool de rotas de saída DSH: 15 seeds + 20 candidatas, 7 tipos de destino. Verifica antes do uso com handshake TLS e cadeia completa (TCP sozinho pode marcar IP morto como saudável); cooldown 2/5/15 min após falhas e rota saudável mais rápida por tipo. Reescreve URL por 4 regras (prefix/registry/index/host-replace) para git/pip/npm/pnpm/gh/curl/wget via shell bash (só downloads executados pelo modelo; não pwsh/host/renderer), tools line_pool_status/line_pool_run ou child-process spawn. Preserva quebras e muda só o segmento download. Nunca reescreve user:token@host nem altera config global. Painel mostra latência/falha/cooldown, retest/ativação, TUN/proxy via network-adapter/loopback. Revalida candidatas a cada 24 h.

Diagnóstico somente leitura na GUI web dsh: encontra plugins que falharam ao carregar, bundles nunca iniciados e links quebrados; só relata, sem reparar, registrar ou desfazer.

Modela e decide alegações de design/plano/documento: renderiza e revisa UML; verifica máquinas de estado, protocolos, dados, cobertura/simetria de rollback das migrações; encaminha concorrência ao checker adequado, audita dependências e compara relatórios.

Notificações por prioridade: main-line alerta imediatamente conclusão/falha; conclusões side-line podem ser agrupadas; perguntas/permissões alertam ao chegar. Aceita vários marcadores main-line; sem marcação, balanced mode trata todas as sessões como main-line.

Envia o estado da sessão (working/done/error) ao overlay desktop agent-pet no macOS e permite abrir sessões ou iniciar chat.

Encontra branches já integradas à mainline (merge/squash, patch equivalente após rebase/cherry-pick, upstream ausente ou PR merged). Por padrão só informa; apaga sob pedido, sem trocar de branch nem fazer rebase. Backup local em refs/backup/branch-cleaner/; remoto sem backup.

Dispatch bidirecional para DSH: abre sessões Desktop visíveis para tarefas recebidas de Grok Bot/Yobiru, adiciona /dispatch-grok e /dispatch-zcode para enviar tarefas e retorna o resultado ao peer que enviou quando terminar. Os peers são configurados pelo usuário; nada é enviado antes da configuração.

Framework de trabalho de testes para DSH: cria uma árvore de diretórios produto/módulo/versão, registra sete ferramentas test_framework_* e quatro skills runtime. Antes dos testes, um gate no prompt informa divisões de requisitos, versões, documentos relacionados e credenciais de ambiente ainda não registrados. Exige o servidor Playwright MCP, sem fallback.

Acompanha instalações bem-sucedidas de plugins DSH por dispositivo, combina os registros entre dispositivos por uma conta Baidu Netdisk autorizada pelo usuário e permite reinstalações em lote com pré-verificação.

Mostra o custo de cada skill no contexto do modelo e permite ocultá-la do catálogo sem excluir. Lista todas as skills do disco com a linha exata do catálogo recebida pelo modelo (description normalizada e truncada no limite), tamanho do corpo e estimativa de tokens. Pré-visualiza byte a byte a mensagem do catálogo como o agente a recebe, compara com a cópia já publicada na sessão atual e aponta skills que não chegam ao catálogo por frontmatter inválido ou shadowing de uma raiz prioritária. Ocultar grava disable-model-invocation no frontmatter, mas mantém o arquivo para continuar usando `/name`. Também importa de ClawHub, Skills.sh e URLs GitHub e desinstala skills do usuário.

Skill de reutilização baseada em evidências para DeepSeek Harness: antes de implementar, portar, escolher dependências ou solucionar problemas, pesquisa em camadas soluções existentes no projeto e máquina locais. Decide com evidências verificáveis, recusa a reutilização se requisitos essenciais ou riscos não forem atendidos e informa o que não conseguiu verificar. O bundle DSH registra a skill em ctx.skills.

Analisa transcript de sessões de agentes de programação das últimas duas semanas e relata quais skills, hooks e regras funcionam, precisam de atenção ou não são usados. Somente Claude Code e Codex; não oferece suporte aos transcript do próprio DSH. Requer Python 3.

OCR de PDFs digitalizados somente com imagens para Markdown. Como um livro leva cerca de uma hora, cada página recebe checkpoint para retomada após interrupções; um log mostra o progresso e o relatório de qualidade aponta páginas vazias e linhas com baixa confiança. Requer Python 3.10+ e `pip install -r requirements`; na primeira execução, baixa o modelo OCR.

Notas de reunião para dsh: uma reunião por conversa, transcrita e separada por falante no próprio dispositivo, com pontos, atribuições, notas manuscritas, revisões e pontuações mensais no mesmo painel. Exporta SRT/Markdown/Word e cria um zip portátil que outro dsh pode importar. Atribuições confirmadas são enviadas à DingTalk/WeCom com um clique, conforme as configurações do robô. Modelos de reconhecimento são intercambiáveis, com importação de modelo local mais forte por arquivo; reconhecimento na nuvem fica desligado por padrão e não faz requisição antes do consentimento. Word requer Python e python-docx; a primeira execução baixa um modelo de 28 ou 77 MB.

Análise prosódica local e offline para DeepSeek Harness: informa como algo foi dito — velocidade, tom, pausas e energia — junto à transcrição.