Plugins

Visão para o DeepSeek somente-texto via Doubao Web por padrão (sem custo, sem chave de API — controla seu Chrome logado por meio de uma ponte CDP do Windows), com cota do Antigravity IDE (flash/pro) ou fallback para o Gemini; escalonamento automático de detalhe, memória de evidências visuais com reidratação após compactação, cache por hash de conteúdo e um painel de cliente bilíngue.

Estatísticas de uso do DSH configuráveis: um widget de texto/cartão na barra lateral mais uma caixa de diálogo detalhada com detalhamento por provedor e modelo, taxas de acerto de cache, tendências de tokens e detalhes de latência (TTFT e duração).

Injeção do cabeçalho x-opencode-session por conversa para OpenCode Go no DeepSeek Harness (DSH). Corrige o 400 MissingSessionID, mantém o roteamento do cache de prompts otimizado, com escopo estrito a opencode.ai, comutável em tempo de execução sem reinício.

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

Perfilagem de desempenho e diagnósticos da cache do LLM para DeepSeek Harness — engenharia de contexto, perfilagem de latência e relatórios de comportamento da cache.

Fallback de OCR local para rotas somente de texto: quando o modelo de sessão declara que não pode aceitar imagens, a imagem anexada é armazenada em cache localmente e seu caminho é injetado para que o modelo possa chamar ocr_image — PP-OCRv5 + ONNX Runtime em CPU, sem chave de API, imagens nunca saem da máquina. Silencioso quando o modelo pode ver imagens.

Dashboard de custos para DeepSeek Harness: agrega tokens de input/output/cache do modelo em todas as sessões locais, precifica-os com uma tabela integrada (incluindo DeepSeek peak/off-peak) e mostra tendências diárias além de tabelas por modelo e por sessão.

Housekeeper de ambiente para o agente: inventário de toolchain (node/pnpm/git/gh/ffmpeg/browsers), verificação de scratch/cache com limpeza de um clique protegida por lista branca, e editor do arquivo de regras da máquina (AGENTS.md) - tudo nas configurações da GUI web.

Trilho de widgets do lado direito para a UI Web DSH: estatísticas de sessão ao vivo (turnos, tempo de LLM/ferramenta, TTFT, velocidade, cache, tokens) e cota OpenCode Go via um proxy de host de mesma origem; registro de widgets extensível para mais widgets de uso da plataforma, elementos visuais, ações utilitárias e integrações externas.

Mapa de calor de atividade na barra lateral do DSH Web: grade estilo GitHub de commits diários, uso de tokens e gasto estimado, com uma linha de estatísticas do dia para totais de tokens de todas as sessões, taxa de acerto de cache e custo com precificação automática por modelo

Gateway MCP preguiçoso para o DeepSeek Harness: uma única ferramenta proxy estável em vez de N esquemas de ferramentas; os servidores se conectam no primeiro uso e entram em repouso quando ociosos, com metadados em cache no disco.

Plugin de aprimoramento do DSH Desktop: fatos verificáveis na mesa. Restrições entram só quando relevantes; injeção em camadas (estável no system prompt, volátil em snapshot de cauda) com cache de prompt válido. Disciplina: cada turno é classificado (pergunta/pesquisa/discussão/diagnóstico/execução) — sem editar arquivos em perguntas nem corrigir o não pedido em diagnóstico; citações de código não aberto e afirmações sobre símbolos não vistos são sinalizadas. Memória: avisos em 75%/90% de contexto, recap exportável e conhecimento de projeto por diretório. Artefatos: contrato de tarefa, registros de mudanças e hipóteses com portão de evidências, decisões de design. Dashboard: roteamento e blocos em lume-metrics.jsonl via lume_metrics; personas destiladas de chats, romances ou fichas.

Mostra o tema de cada sessão na barra lateral esquerda do DSH Web imediatamente ao carregar a página, aquecendo o cache de projeção de sessão na inicialização; não há necessidade de clicar em uma conversa primeiro.

Gerenciamento de ciclo de vida de sessão de todos os tipos: subagentes one-shot arquivados ao concluir, subagentes continuáveis ociosos / sessões principais arquivadas (recuperáveis), um limite de capacidade, limpeza de cache de projeção e um painel de configurações com hot-reload.

Adaptador de rede fraca: novas tentativas transparentes de stream de modelo com backoff longo (limite de 10 min), cache local de replay de respostas, reconexão automática por heartbeat e economia de tokens em modo degradado, com uma página de configurações bilíngue (zh/en).

Painel de uso de configurações: tokens, requisições, tokens de saída e taxa de acerto de cache a partir dos registros de sessão, com um gráfico empilhado e uma tabela de detalhamento por provedor, modelo ou espaço de trabalho.

Mostra o saldo do DeepSeek e o gasto diário estimado, mescla registros JSONL externos de chamadas de visão e adiciona um dashboard por sessão com estatísticas de modelo, TTFT, taxa de cache, logs de chamada, estimativas de custo, filtros e exportação CSV.

Ponte de visão nativa do provedor LLM: imagens coladas no chat são descritas por um modelo de visão (Qwen3-VL via pi-ai/llama.cpp), e a descrição em texto é enviada ao DeepSeek somente de texto para a resposta — admissão de imagem, roteamento e compactação passam pelos mecanismos nativos do harness, com cache de descrições LRU e nova tentativa em erro 503

Preços de modelos na página de configurações do DSH: ~7.250 modelos / 213 provedores com o catálogo do harness sobreposto, comparação honesta do menor preço listado, custos de sessão pela rota real, atribuição de vazamentos de cache e um feed de promoções verificado.

Painel de diagnóstico de cache de prompts mostrando o uso de tokens reportado pelo provedor, alterações adjacentes na entrada lógica e Call TTFT.

Cache de resultados em processo com validação por token de versão para a ferramenta read do DSH: leituras repetidas de arquivos inalterados ignoram a E/S de arquivos e a renderização de linhas, com uma ferramenta readcache para estatísticas e limpeza.

Exibição de saldo/uso no dock do compositor para DeepSeek, Kimi Coding, OpenCode Go, Zhipu, MiniMax, OpenRouter e OpenAI Codex — baseada em provedor, consulta a cada 2 s e cache de 5 min.

Kit de visão para DeepSeek apenas texto: ferramenta `vision` invocável pelo modelo, adaptadores wrapper para deepseek/opencode-go (v4 flash/pro), cota do Antigravity IDE (default, flash/pro) / qualquer VLM compatível com OpenAI / Gemini / canais locais do Ollama, memória de evidências com reidratação por compactação, cache de hash de conteúdo e um painel de cliente bilíngue.

Apresenta a percentagem de acerto da cache incorporada com três casas decimais e alarga a linha de estatísticas do Composer para evitar truncamento.