Plugins

Adiciona o texto-para-fala Xiaomi MiMo ao DSH Web, com leitura em voz alta das mensagens do assistente, streaming PCM, design de voz predefinido e personalizado, fallback de fala do navegador, controles de reprodução e sons de UI opcionais.

Aprovação automática assistida por LLM com fallback de contagem regressiva para a predefinição de permissão Auto: regras estáticas, níveis de risco, disjuntor e auditoria de arquivos.

Orçamentos de uso e tetos de custo por plugin na cascata llm/stream: contabilidade de uso por modelo, orçamentos por sessão e mensais com transições de aviso/bloqueio, janelas de latência e uma estimativa de pegada de carbono.

Fontes Anthropic Sans, Serif e Mono para DSH Web UI, com Source Han como fallback para CJK.

Uma gateway de encaminhamento de IA que funciona como plugin DSH. Adiciona um painel lateral Routing System para fornecedores, pool de contas, combinações de fallback e chaves de API, e disponibiliza um endpoint compatível com OpenAI em http://localhost:3080/v1.

FormatForge: forja mais de 30 formatos de arquivo (PDF, DOCX, PPTX, XLSX, EML, EPUB, TOML, arquivos compactados) em texto legível por IA via uma caixa de entrada arrastar e soltar, as ferramentas ff_translate/ff_formats/ff_result e uma CLI; PDFs digitalizados recorrem a OCR local ou a uma dica de aprimoramento para o modelo da sessão.

Compactação de contexto protegida para DeepSeek Harness (dsh): a LLM propõe, os guardas deterministic decidem — redução eager por átomo (extract/summary/false sob guardas verbatim) + eviction preguiçosa do reference-graph (0-LLM) + recall byte-exato a partir de um log append-only.

Provedor de busca web Exa sem configuração para a interface ctx.web: fallback MCP anônimo sem chave de API, além de busca REST com chave

Análise de vídeos do Bilibili: metadados, transcrição (fallback de ASR via Bijian/sherpa-onnx/whisper.cpp), comentários, danmaku e keyframes nítidos com descrições de visão local opcionais.

Entrada de voz para a Web UI: ditado segmentado por pausas e mensagens de voz, cada qual com sua própria cadeia de fallback de provedores (Deepgram, Groq, HuggingFace, whisper.cpp local ou endpoint compatível com OpenAI).

Servidor MCP de dados financeiros do mercado A-share da China para o harness: 11 ferramentas fin_data__* (cotações/K-lines/financeiros/calendário/dados especiais/anúncios/EDB/reconciliação/fundos/índices) sobre THS free REST oficial (primário) + AKShare (fallback) + Wind (domínios exclusivos), com degradação observável, compressão de orçamento de contexto (medido -72,2% no lado de resultados) e um lake offline de 10 anos de dados de mercado; BYOK.

Gerenciador de plugins com centro de resgate: ativação/desativação agrupada por necessidade, várias fontes de atualização (npm / dshfind market / GitHub), downloads com prioridade para o navegador e pasta de instalação automática, fallback P2P, autoverificação pré-inicialização e quarentena de pacotes quebrados.

Roteador de modelos e otimizador de custos para o DeepSeek Harness: respostas rápidas via flash para perguntas simples, fallback automático em caso de falha e painel em tempo real de tokens/cache/custo.

Uma janela Chrome visível por sessão DSH: 16 ferramentas chrome_* (open/status/close/navigate/tabs/snapshot/screenshot/click/click_at/fill/type/press_key/hover/scroll/evaluate/wait), uma aba Chrome na Web GUI com uma transmissão ao vivo (fallback de screenshot-heartbeat para páginas ociosas), gerenciamento de abas, controles de janela e histórico de screenshots.

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.

Enxames de IA baseados em papéis para DeepSeek Harness: um arquiteto planeja, construtores paralelos executam, revisores controlam a qualidade e um integrador entrega. Fixação de modelos por papel com cadeias de fallback, loops de revisão, contratos de evidência, revisões com gate humano, pausa/retomada ciente de cota e um kanban ao vivo + fluxograma na GUI web. 40 testes; instala a partir do GitHub ou npm.

Backend selecionável SearXNG, Brave, Tavily, Gemini Search Grounding ou Wikipedia para a ferramenta nativa web_search, com configurações Web e sem fallback implícito.

Adiciona uma ferramenta generate_image baseada na fila FAL, em qualquer API de imagens compatível com OpenAI ou em uma assinatura ChatGPT/Grok, e exibe o resultado em linha na conversa.

Localização para chinês do DeepSeek Harness: traduz em tempo de execução todos os prompts de sistema, descrições de ferramentas e contextos de execução para chinês via cascata system-prompt/assemble (1788 entradas, sem modificação do código-fonte, desinstalar restaura o inglês).

Animação monocromática de 60 quadros de uma baleia mergulhando, adaptável ao tema, com água reativa para o status de turno do DSH Web: recursos incorporados, reprodução em loop contínuo, alternativa em PNG para movimento reduzido e remoção limpa do ciclo de vida.

Deixe os modelos apenas de texto ver imagens: quando chega uma imagem com um marcador como \[image omitted because this model accepts text only], o modelo chama a ferramenta vision_describe e o plugin encaminha a referência da imagem mais a pergunta para um modelo multimodal, repetindo com um modelo de recurso em caso de falha. Configurado na página de definições e persistido através da API oficial de definições.

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.

Plugin de verificação de metas baseado em evidências para DeepSeek Harness. Bloqueia metas com /ultragoal e verifica a conclusão com base nos códigos de saída de comandos e artefatos gerados, impedindo que o modelo relate falsamente a conclusão da tarefa.

Reescreve a cópia chinesa de um plugin instalado no mercado para inglês usando um modelo já configurado no harness: automaticamente ao instalar o plugin, depois recarregado ao vivo. Cada arquivo é traduzido em uma passagem completa, validado por um parser real quando existe (node --check para JavaScript, parsers JSON e YAML caso contrário) e devolvido ao modelo com o erro para até três tentativas de reparo; arquivos acima de 48 KB, ou que nunca são analisados, recorrem a uma passagem por intervalos de linhas que compara cada linha devolvida com a original quanto à estrutura. Frases-gatilho e tabelas de locale podem opcionalmente ser preservadas em vez de traduzidas, e o original intocado fica junto ao arquivo como .zh.bak.