Plugins

Navegador de plugins no app, no estilo Steam Workshop: busca, ordenação por populares/mais novos/em alta (7/30/90 dias), mapeamento de palavras-chave em chinês, descrições bilíngues e tradução de README, filtragem por assinatura de plugin e instalação/atualização com um clique.

Uma aba de estudo com colunas de mapa de curso, tutor e quadro que transforma arquivos markdown, pastas locais ou repositórios do GitHub em cursos guiados, com desbloqueio de lições, acompanhamento de maestria, repetição espaçada e importação de cursos projetada por tutor.

Hospeda conversas QQ como sessões do DeepSeek Harness: cada conversa QQ corresponde a uma sessão DSH que persiste após reinícios. Inclui permissões de ferramentas por participante, memória em três camadas com consolidação noturna e vínculo opcional do número QQ (associa openids aos números para manter memórias após troca de bot/AppID; voluntário, nunca obrigatório nem inferido do apelido), personas em quatro seções, compactação de contexto, painel lateral de dez páginas e assistente para instalar Roost kernel e ai-chat plugin. Por padrão, qualquer pessoa do grupo QQ pareado pode falar com o bot; só o owner recebe o conjunto completo de ferramentas locais.

Mapa visual de conversas para DeepSeek Harness — sessões como cartões em um quadro branco: arraste para organizar, clique duas vezes para conversar, desenhe uma aresta para bifurcar com contexto injetado. Memória espacial amigável para TDAH.

Sincroniza sessões DSH, mapeamentos de workspace, configurações e patches entre máquinas pelo seu repo privado do GitHub; API keys ficam locais.

Skill Smart Charts: transforma arquivos de dados CSV/TSV/TXT/XLSX/XLS/JSON em HTML ECharts interativo e autônomo — 32 tipos de gráfico, inclusive mapas offline, 3 temas, sem CDN. Um perfil de dados --profile (dtype por coluna, cardinalidade, ausência de valores, amostras, estatísticas, granularidade de entidades, sinais de insight) permite ao agente ler os dados e escolher o gráfico sozinho; cada gráfico embute uma ficha técnica (plot_stats + data_preview) cujos números são os únicos valores citáveis. O código de transformação do LLM roda em sandbox restrito (blacklist + whitelist de AST + builtins seguros); --doctor autoverifica o ambiente Python. Totalmente offline, ECharts incluído.

🌊 Painel de saldo/uso persistente e totalmente personalizável para o DeepSeek Harness — mapa de calor de atividade, comparação de canal duplo, somente local e focado em privacidade.

Analisa o uso entre modelos, provedores, espaços e períodos, com datas personalizadas sobre todo o histórico, cache-hit visível e detalhamentos por modelo e provedor. Inclui tendências horárias/diárias, mapa de calor de 53 semanas estilo GitHub, sequências, anéis de tokens por modelo e espaço (tokens, custo, %), filtros combináveis, eficiência de cache, saldo DeepSeek, aliases de espaços, exportação CSV e um livro-razão durável que preserva o uso após excluir a sessão ou o espaço (linha Deleted) e se reconstrói de forma incremental. O registro de espaços é atualizado via sonda DSH domain/changed; só espaços registrados contam. Contabilidade separada de entrada, cache e raciocínio. Chinês: hora local; inglês: UTC; API somente loopback.

Camada de reparo da saída de ferramentas para o DeepSeek Harness — aplicação de esquema JSON, mapeamento de parâmetros e reparo de JSON para chamadas de ferramenta.

Ferramentas Tavily de busca, extração, mapa e crawl, com rotação de chaves, failover para HTTP 401/429/432/433 e balanceamento que limita requisições simultâneas por conta. Adiciona cartão de chave/uso em Plugins. Nunca substitui o web_search integrado.

Controle por rodada do nível de raciocínio (reasoning_effort) para DeepSeek Harness: Auto agenda low/high/max pelo histórico recente de tool calls, ou permite fixar um wire level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max), com mapeamento wire personalizado, proteção de capacidade por modelo e presets de janela de contexto (64K–1M); seu capability card por modelo funciona com [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (instalável pelo dsh-market) para testar raciocínio em gateways compatíveis com OpenAI (vLLM / LM Studio / self-hosted). O card escreve capacidades llm-pi-ai, o adapter controla o wire (compat.thinkingFormat) e o plugin mantém a lista de takeover.

Plugin exclusivo para Windows: observa o título da janela em primeiro plano, reconhece cursos em vídeo do Bilibili, classifica por assunto, busca metadados/danmaku/comentários e gera mapas Markdown+Mermaid e manuais Word. A saída Word exige Python instalado localmente.

Compactação de contexto autônoma pelo modelo para DeepSeek Harness. mind_map examina o contexto do agente (seq IDs estáveis, papéis, pesos de tokens, limites de limpeza e guia clear-mind); clear_mind substitui um trecho escolhido do histórico por um checkpoint escrito pelo modelo via transação nativa de compactação. Pares de chamada/resultado viram tombstones de uma linha; um lembrete avisa sobre contexto longo ou turnos com etapas demais.

Sete modos predefinidos de agente para DeepSeek Harness, cada um com uma fronteira fixa de ferramentas, roteamento de modelo por modo e camadas rápidas/profundas de delegação omd_task, além de um loop plano-para-executar (/mode, /start-work, /ulw apoiado em objetivo) e uma página de configurações que remapeia modelos por modo e por camada.

Minecraft assistido por IA para o DeepSeek Harness: controle um agente Mineflayer autônomo (sobrevivência, mineração, chat, mapa ao vivo) com ferramentas de visão/controle, além de um launcher integrado (login Microsoft, download de versão, inicialização do jogo).

Inteligência de código local para DSH: Impact X-Ray visualiza impacto potencial de mudanças com evidências de código inspecionáveis e incerteza; também oferece navegação de símbolos, Context Packs limitados e suporte a ArkTS.

Shell no estilo eDEX-UI sobre a GUI web do DSH: barra esquerda de telemetria do sistema com sparklines de CPU por núcleo, barra direita com mapa-múndi encom-globe e gráfico de tráfego de subida/descida, navegador de arquivos com pré-visualização e um compositor em estilo terminal que acompanha o workspace ativo.

Configura mapeamentos de esforço de raciocínio por fornecedor e modelo para o DeepSeek Harness, com um seletor de modelos agrupado e um cursor no compositor.

Estatísticas de uso e custo com tarifas de pico/fora de pico após a mudança de tarifa de 17-08-2026, um painel de resumo flutuante, detalhamentos por sessão e um mapa de calor de uso diário/semanal/mensal/anual/total.

Bancada quantitativa financeira e ticker de ações: bola flutuante e painel gaveta, cotações em tempo real dos mercados A/HK/US/global, linhas K multiperíodo e gráficos intradiários de 5 dias, livro de ofertas de profundidade, fluxo de capital, mapa de calor setorial e pesquisa de investimento por IA.

Estatísticas de uso de tokens para o DeepSeek Harness: gráficos diários e por intervalo por modelo, além de um mapa de calor anual de contribuições.

Pacote de aparência web: galeria com 7 temas, cada um com o mapeamento completo de 122 tokens --dsw-*, e troca em um clique salva nas configurações. Extrai cores do papel de parede via Material You para criar uma paleta dinâmica e controla globalmente o raio dos cantos. Os temas são camadas sobre o visual oficial, sem invalidar light/dark/auto. Arquivo congelado: mantenha a versão fixada.

Unifica cotas de tokens e estatísticas de uso do dsh: cotas rolling/payg de vários provedores em cartões na barra lateral e ações por provedor, além da agregação de tokens dos logs de sessão com tendências, mapa de calor e divisão por modelo. Arquivo congelado: mantenha a versão fixada; o autor não acompanha novos DSH.

Skill de planejamento de viagens pela China: cronogramas diários por hora, links diretos de reserva para 12306 e Trip.com, KML offline e sete temas HTML. Exige Python 3.9+ no PATH; os scripts incluídos usam apenas a biblioteca padrão.