Plugins

Painel de anotação e revisão de elementos para o cliente web do DeepSeek Harness: selecione elementos de UI em uma pré-visualização ao vivo do aplicativo, escreva notas e envie-as à conversa como um bloco estruturado

Alimenta cada prompt do dsh no pipeline local de memória de feedback agent-feedback-loop — captura insatisfações, revisa-as offline em reflexões e anexa ao turno o contexto compilado de regras de recorrência, nunca bloqueando um prompt. Requer o runtime agent-feedback-loop; executar agent-feedback-loop install depois conecta automaticamente os perfis dsh existentes.

Tema Kinich e Ajaw para DeepSeek Harness Web, com três estilos visuais, feedback do estado da sessão, interações com o companheiro e efeitos ambientes configuráveis.

Memória de sessão → plugin de sedimentação de conhecimento OKF: um sistema de memória com autoaprendizagem neural orientada por previsão. O conteúdo de alto valor das sessões é sedimentado como memória de longo prazo conforme a especificação OKF v0.1 e evocado automaticamente entre sessões. Plugin de memória de sessão para OKF com autoaprendizagem neural (recordação preditiva, captura orientada por incerteza, feedback de reforço).

Gera wireframes de UI e maquetes de alta fidelidade no DeepSeek Harness com provedores de imagem DashScope e Volcengine selecionáveis.

Feedback por captura de tela para DeepSeek Harness — deixe seu agente de programação VER o que ele constrói.

Motor de transformação e montagem de capacidades (framework de cibernética/sistemas de Qian Xuesen): a camada residente estática gere os registos de skills/MCP/plugins, absorve automaticamente skills e métricas de ferramentas e conduz um ciclo evolutivo de feedback negativo (analisar Sick/Weak → mutar → selecionar promover/rejeitar → rollback em 30 s); inclui um painel Web UI e uma ponte para a loja de plugins dsh do GitHub.

Com Jev, ajusta raciocínio do chat principal sem trocar modelo, seleciona/aplica separadamente capacidade e esforço de subagentes e inspeciona decisões pelo feedback de alocação por resposta.

Transforma uma meta do usuário em um plano de plugins usando catálogos da comunidade e documentação dos autores, depois segue com instalação e execução de tarefas no mesmo espaço de trabalho, salvando histórico e feedback.

Comparação CSV/XLSX somente leitura por chaves de negócio, com decisões de revisão offline, comentários e encaminhamentos de feedback verificados na fonte.

UI de feedback thumbs up/down em um clique que injeta resumos de avaliação no contexto do modelo.

Compila uma persona em seis dimensões (identidade, tom, hábitos criativos, feedback, limites e parâmetros de execução) e insere o texto no fim do prompt do sistema. Inclui 6 modelos e aceita uma pasta de modelos. Cria rascunhos a partir de mensagens próprias anteriores por contagem de padrões ou leitura do modelo atual com justificativa. Painel ao lado do compositor e /persona.

Clínica somente leitura para logs de sessão DSH: 22 diagnósticos nomeados (desperdício de tokens, ciclos de retry/falha, contexto inchado, amnésia entre sessões, MCP servers e skills ociosos). Cada achado traz localizador de evidência reproduzível, como `session.v4.jsonl.zstd#L101-L110`, e prescrição executável: trecho YAML de profile-patch ou comando com valores atual→sugerido, risco, verificação e fonte. Um comando de feedback retira uma prescrição rejeitada e o relatório registra que saiu por esse feedback. Zero dependências, egresso zero por padrão, nunca grava arquivos de sessão.

Selecione elementos nas prévias do DSH, desenhe setas ou contorne áreas, envie feedback visual ao chat e compare capturas de antes e depois.

Aprimoramento visual de Markdown e workbench do Composer DSH: sintaxe em tempo real com revelação do código na linha do cursor, marcadores inativos ocultáveis/atenuáveis, conclusão local determinística e continuação de listas/citações com renumeração ao quebrar linha. Colagens longas viram chips persistentes, enviados como contexto ou file mode (`@path` para 50+ extensões). Reescrita por LLM na barra lateral (parar, diff, desfazer/refazer), mapa e medidor de tokens, composição, gráfico por turno, `/compact`, fork de turno e Context Doctor (visão geral, diagnóstico, análise, feedback).

Memória de longo prazo entre sessões para DeepSeek Harness: pipeline de extração/consolidação em duas fases em um espaço de memória baseado em arquivos, injeção de lembranças, ciclo de feedback de citações e semântica de tarefas baseada em lease. Inclui página Settings e painel de status na barra lateral.

Conecta o DeepSeek Harness ao FitMeet por OAuth por usuário e oferece 17 ferramentas para busca de pessoas, encontros, notificações, itens pessoais, feedback de conexão, publicação no Hall e mensagens diretas; ações de gravação têm proteção com prévia e confirmação.

Transforma conversas do DSH em feedback comunitário revisável e, após confirmação, envia-o às DeepSeek Harness Discussions oficiais.

Motor de estado Guardian para o DeepSeek Harness: contagem de asserções, fila de revisão de edições e monitoramento de loops de feedback sobre eventos de sessão.

Revisor de diff incremental para DSH: após aprovar um lote, somente as mudanças novas desde o checkpoint são mostradas, com painel de revisão Web e comando `/review` que injeta feedback de volta ao agente.

Delivery workflow preset for DeepSeek Harness: an agent protocol plus seven tools that keep user requests verbatim, record feedback decisions, plan tasks with acceptance criteria, log real verification commands and exit codes, and write completion summaries as per-project JSONL files.

Memória de longo prazo em SQLite local: injeção automática por projeto com filtro de ruído, extração por regras ou assistida por modelo dos turnos recentes, deduplicação na gravação e classificação ponderada por feedback. A ponte Python usa $NEXUS_PYTHON ou o interpretador DSH em `<DSH home>/dsh-runtimes/dsh-primary-runtime/dependencies/python/` (Python 3.8+).

Companheiro de estudo para seus materiais: prática guiada, feedback baseado em evidências, revisão espaçada Leitner, 18 ferramentas de professor e painel de aluno chinês/inglês com o modelo da sessão DSH atual. Requer DSH >=0.2.1-rc.2 <0.3.0-0, Python 3.11+ e dependências de runtime Python.

Painel de escrita somente leitura para projetos com workspace `.writing-anything/`: cartões gerais por trabalho, árvore de unidades, artefatos YAML como cartões semânticos ou fonte destacada, lista de fontes e filas de decisão/revisão. O feedback da revisão no painel é gravado de volta pelo wa-cli.