Plugins

Aprovação automática ao estilo CC para DeepSeek Harness: regras determinísticas de negar/permitir, mais um classificador de permitir/rejeitar em duas fases com disjuntor e orientação perante negações.

Melhoria de prompt com um clique para o composer do DSH: pressione o botão de brilho para reescrever o rascunho em um prompt pronto para agente, substituído no local e reversível, com uma verificação determinística de fidelidade que mantém cada caminho, identificador, número, URL e token entre crases literalmente, além de um teto de comprimento que bloqueia inflação.

Memória em texto simples entre sessões: recall por palavras-chave BM25 deterministic (sem embeddings), ferramentas memory_save/list/search/confirm/forget atrás de um portão human-confirm, e armazenamentos JSON globais e de projeto que seguem seu repo git.

Ações determinísticas de projeto compartilhadas por pessoas e agentes: um actions.json, painel de execução na barra lateral direita e ferramentas para agentes.

Ferramenta determinística de grafo de código AST e inteligência de arquitetura para hierarquias de chamadas, raio de explosão, dependências circulares, fatias de domínio e contratos de API full-stack.

Pipeline de confiança de plugins para o DeepSeek Harness: análise estática determinística com vereditos, proteção de runtime opcional com iscos honeypot, skill de protocolo de auditoria para agentes e indicador de estado de escudo no navegador. Apenas alarme, nunca imposição.

Roteamento determinístico por palavra-chave, troca de modelos com lista de permissões e um canal isolado de image_gen para o DeepSeek Harness

Portão de permissões P0–P4 com prioridade determinística, camada permissiva, sedimentação de aprendizado e UI de histórico de aprovações; negação rígida de credenciais e caminhos protegidos, permissão automática de ferramentas internas somente leitura.

Executa pipelines AItelier do DSH sobre MCP: 39 ferramentas (22 de leitura, 17 de escrita) para gerar, executar, inspecionar, editar, exportar e importar pipelines SkillFlow multi-etapa. As etapas executam no AItelier em vez da sessão DSH e são consultadas por run_id, pausam em checkpoints impostos pelo motor respondidos com answer_checkpoint, e deixam rastros por etapa e saídas de etapa para ler depois; add_provider / map_model / edit_role apontam um papel individual para um endpoint local ou mais barato. Agrupa uma habilidade aitelier-pipelines.

Plugin do DeepSeek Harness que transforma capturas de tela de UI em especificações web de nível de implementação usando OCR, geometria determinística, grafos de cena, assets e comparação de renderização.

Plugin orquestrador de QA para o DeepSeek Harness: um agente explora seu aplicativo e deixa evidências, depois o caminho explorado é reproduzido de forma determinística. Controla navegador, desktop macOS e drivers iOS e Android.

Edição em inglês da Lei de Weiwen (Lei do KISS): o primeiro middleware de adjudicação causal de caixa branca agnóstico de domínio para agentes de IA. Ao contrário de ferramentas de causalidade de domínio (estatística/economia/ML) ou firewalls de agente com barreira de evidências, adjudica *toda* chamada de ferramenta ao longo de uma cadeia causal estrutural determinística (R->S->D->H->M) antes da execução — em qualquer domínio, sem treinamento nem ajuste por domínio. Bloqueia operações destrutivas e em arquivos de credenciais, escala violações de limite repetidas, corta elos falhos até serem corrigidos e verificados, e emite vereditos de risco sobre execução não auditável; roda totalmente local, com custo zero de API.

Skill que verifica alegações na web aberta, não na memória do modelo. Divide cada alegação em fatos verificáveis, direciona-os a uma hierarquia de fontes primárias por domínio, pesquisa em paralelo ecossistemas nacionais e internacionais, busca páginas primárias, classifica fontes e pesquisa novamente com termos de refutação. Começa pela conclusão, com URL completa e posição da citação em cada afirmação, separando não verificados/indetermináveis dos confirmados. Com chave, três julgamentos podem usar TypeSafe Jev (System One); sem ela, regras determinísticas. O modelo só pode reduzir o nível de confiança.

Coloca três ferramentas de encaminhamento (list_capabilities, describe_tool, call_tool) à frente de servidores MCP stdio, carregando esquemas a pedido em vez de os incluir em cada pedido. Molda cada resultado por uma sequência determinística e arquiva primeiro o original (retrieve_spill permite relê-lo); define preços em tokens por grupo e oculta grupos incorporados por agente. Liga a um router Python da biblioteca padrão; requer Python 3.9 ou superior.

Controla o navegador real já autenticado via OpenCLI: primitivas de navegador e mais de 170 adaptadores de sites como comandos determinísticos de execução única, criação de adaptadores na sessão, aprovação de gravação e painel de configurações.

Gera apresentações PPTX editáveis no DSH com uma Skill de autoria incluída, verificações deterministas de cenas PPTD, objetos nativos do PowerPoint e entrega local do projeto-fonte PPTD.

Use o AItelier como subagente a partir do DeepSeek Harness: gere, edite, execute, exporte e importe pipelines SkillFlow. Apenas cliente — requer um backend AItelier em execução (Docker; ver README).

Memória de decisões e objetivos com linhagem: comandos explícitos e uma ferramenta de modelo registram decisões de forma determinística, um cartão de status as reancora ao longo da compactação, um fluxo de eventos sem perdas com recuperação BM25+jieba dá suporte a isso, e uma suíte de regressão de fidelidade em nível de cenário controla os releases.

Exportação de sessões e arquivamento de conformidade para o DeepSeek Harness: redação determinística, saídas em Markdown/JSONL/PDF, gerenciamento de arquivo em disco e uma visão de tendência/auditoria.

Mantém um registro local de resultados de tarefas para DSH, verifica critérios de aceitação com evidências determinísticas, registra a decisão do usuário e o uso de tokens, e oferece suporte à exportação vinculada a resumo criptográfico.

Compara agentes de codificação em worktrees Git isolados com validação determinística, pontuação e aplicação explícita do vencedor.

Revisão determinística de segurança de código: mais de 40 regras, detecção de entropia em segredos, revisão de diffs preparados, exportação SARIF, aceitação de linha de base, inventário de dependências SBOM-lite e autoverificação de saúde.

Memória nativa por workspace sobre as próprias costuras do harness: fatos e um perfil sempre ativo, porém limitado, na unidade JSON do domínio de armazenamento, gravações com aprovação e citações `(sessionId, seq)`, recuperação determinística e FTS de session-query sobre sessões passadas — sem servidor externo, sem SQLite personalizado.

Cria pacotes de base de conhecimento auditáveis (SQLite FTS5) a partir de md/txt/docx/pdf, com recuperação determinística e leitura do texto original