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Quando o agent inspeciona o arquivo alvo via bash em vez da ferramenta read, registra a versão do alvo como observation para evitar que a política de observação do sistema de arquivos rejeite edições com `FS_NOT_OBSERVED`. Vale só para edições; sobrescritas cegas do arquivo inteiro continuam protegidas.

Converte localmente arquivos Office e PDF do workspace DSH para Markdown antes da leitura pelo modelo, sem rede nem cota de API. Grava cada .md ao lado da origem para que só o caminho entre no contexto. Para um arquivo ou diretório, retorna bytes, linhas, estimativa de tokens e estrutura de títulos.

Pipeline de arte local para DSH: controla instalações locais do SD WebUI e ComfyUI por dez ferramentas image_* e um painel Art Studio com canvas ComfyUI integrado. Faz pós-processamento com o Python fornecido por essas instalações (recorte rembg, ampliação Real-ESRGAN e mosaico contínuo) e grava assets para Godot em caminhos res:// após definir a raiz do projeto.

Inspeciona e organiza um Android real via adb: tamanhos por app com dumpsys diskstats sem root, armazenamento, limpeza de cache preservando dados do app, medidas de diretórios e screenshots — cinco ferramentas. Leituras não alteram nada; gravações exigem confirmação explícita.

Aprimoramento do modo de planejamento do DSH no estilo ZCode: ferramenta enter_plan_mode iniciada pelo modelo, interceptação rígida de ferramentas de escrita na distribuição (ctx.tools.guard) durante o planejamento e seção de prompt em quatro fases (explore, design, review, exit). Reutiliza a máquina de estados oficial plan/mode e o fluxo de revisão ao sair.

Memória de longo prazo em quatro níveis escritos pelo usuário (regras obrigatórias, ajustes de comportamento, perfil do usuário e regras opcionais), injetados como uma seção do prompt do sistema; conjunto temporário de trabalho separado (passagens entre sessões, metas por etapa e itens pendentes), com limite próprio de 1.200 caracteres e cuja injeção para quando o item é concluído. Os níveis de longo prazo são arquivos Markdown que o usuário pode ler e editar; o agente apenas propõe e só grava após aceitação no painel em chinês. Itens temporários só são gravados mediante pedido explícito em <DSH_HOME>/temp-memory.json (criado na primeira gravação), não no diretório de memória. Sem captura automática, gravações em segundo plano ou rede.

Dê um clique duplo na sua mensagem para reescrevê-la e continuar daquele ponto em uma nova ramificação.

Adiciona “Forget” a cada sessão, com confirmação no segundo clique. Remove da barra lateral e do disco, interrompe o trabalho em andamento, desvincula registros de workspace/arquivo/pin pelos canais oficiais e exclui a pasta de logs e o cache de projeção. Uma proteção apaga novamente itens recriados. Não afeta outras memórias, anexos ou sessões.

Conecta modelos gratuitos do OpenCode Zen ao DSH: descoberta em tempo real, ativação individual e gravação da configuração do provedor com um clique. Não exige chave de API.

Calcula o custo de cada turno pela tabela oficial, alerta aos 80% e interrompe a tarefa aos 100%. Grava um snapshot de passagem para a próxima sessão continuar.

Optimizer de prompt na linha de ferramentas de entrada do composer: escolha categoria e template; ✨ reescreve o rascunho no lugar, com undo em um clique. Categorias Basic, Context e Image; permite cancelar e mostra tempo decorrido e tokens. Traz 15 templates para reescrever instruções, planejar etapas, estruturar pesquisa de segurança, cartões de papel para system prompt e prompts text-to-image/image-to-image. Templates Context leem turnos recentes para resolver correferência. Usa o serviço de modelo do host; Settings expõe modelo e orçamentos. Um guard verifica se restrições do usuário permanecem e avisa em vez de repetir automaticamente. Adaptado para dsh 0.1.7 e 0.2.

Adiciona ao composer um botão que reescreve o rascunho não enviado para deixá-lo mais claro e específico, com restauração em um clique, página de configurações e override opcional de modelo por solicitação.

Conector Git para DeepSeek Harness: perfis de repositório salvos por nome, operações na cópia de trabalho (clone/fetch/pull/push/commit) e ferramentas de API Gitea/Forgejo/GitHub. Chaves no centro de credenciais DSH; flags de segurança por repo: TLS bypass, overwrite e force push.

Clusters multiagente auto-organizados sem orquestrador. Subagentes reais do DSH coordenam por um log compartilhado somente de acréscimo, que cada um lê e grava no próprio ritmo; sem topologia e um dispatch por agente. No modo snapshot, o harness congela no prompt a visão de cada vizinho e conduz clusters ring/mesh/swarm à convergência.

Painel de skills do DSH Web: mostra cartões dos diretórios configurados e abre o SKILL.md completo. O seletor define disable-model-invocation e adiciona/remove no catálogo, permitindo carregar só os ativos. Reconhece pastas WorkBuddy expert-team com avatar/tags/quick prompts/members e registra o lead prompt ao ativar. Diretórios editáveis no painel.

Lê e grava Apple iCloud Calendar por CalDAV usando cinco ferramentas: listar calendários, ler período expandindo recorrências, criar eventos e excluir após dry run que exige confirmar a quantidade exata de objetos. Credenciais via DPAPI, Keychain, libsecret ou variável de ambiente.

Otimizador de prompt com um clique: reescreve o rascunho do compositor por uma estratégia configurável, com modelo editável, exemplos few-shot, modelos fixados e esforço de raciocínio.

Revisão adversarial para DeepSeek Harness: submete um plano já definido a especialistas red-team somente leitura por dimensão e separa as descobertas em defeitos individuais para você aprovar ou rejeitar um por um. Nunca reescreve o plano nem corrige código.

Reescreve o rascunho do compositor DSH como prompt mais claro e executável usando as rotas LLM do próprio harness, mostrando a comparação original/otimizada antes de aplicar.

Adiciona três páginas de configurações ao DeepSeek Harness: adicionar/editar/ativar/remover MCP servers; escrever skills de agent ou instalá-las de um repositório GitHub; manter uma biblioteca global de personas e ativar uma.

Lê o fluxo de eventos da sessão sem chamadas extras ao modelo e transforma correções, falhas e soluções em candidatos pendentes de aprendizado. Cada candidato é avaliado por critérios escritos e informa por que foi aceito ou recusado. Só a confirmação grava uma skill, exclusivamente pelo writer validado `learn_skill_manage`. Um curator ocioso marca skills sem uso como stale e as arquiva movendo, sem excluir; preserva as que ainda estão sendo carregadas. Registra cinco ferramentas (`learn`, `learn_review`, `learn_curator`, `learn_skill_manage`, `learn_skills`), uma seção de prompt com os critérios e um guard que recusa edição direta dos arquivos de skill para impedir o desvio do writer.

Predefinições de esforço de raciocínio para modelos de terceiros: 16 perfis de provedor/modelo com valores wire personalizados por modo, gravados em dsh-llm-pi-ai após validação prévia e rejeição por regra. Alterna por modelo entre OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses e Anthropic Messages, reorganizando rotas automaticamente. Botão Optimize no compositor e seção de configurações reescrevem o texto com o modelo escolhido.

Transforma um NAS ZSpace (极空间) em ferramentas nativas do agente: list/stat/search/read/download/upload/write, criar pastas, rename/move/copy/delete. Funciona entre redes pelo relay do cliente desktop, sem LAN, WebDAV ou SSH; na mesma rede, muda automaticamente para o transporte WebDAV direto mais rápido. Delete exige confirm: true explícito. write/upload/create-folder/rename/move/copy executam diretamente; zspace_write sobrescreve arquivo de mesmo nome, salvo se overwrite for false.

UI generativa para DeepSeek Harness: o agente escreve TSX e o dsh web o renderiza ao vivo, no chat e em um painel canvas.