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Biblioteca de inteligência de design UI/UX offline-first para DeepSeek Harness: ferramentas design_recommend, design_review e design_search com um banco de dados embutido de 84 estilos de design, 192 paletas de cores, 74 combinações de fontes, 99 diretrizes de UX, 25 tipos de gráficos e 22 stacks de tecnologia, em chinês primeiro e sem dependências em tempo de execução.

Shell de desktop limpo para DSH: inicia com duplo clique em um atalho da área de trabalho como qualquer app normal de desktop, monitoramento ao vivo do backend com start/restart/stop na bandeja com um clique (diálogos de progresso), reconexão automática offline, instância única. Reutiliza seu perfil web existente, sem remodelar a interface web. Windows + macOS.

Detecta qual modelo de conversa está sendo servido a uma conta: inicia conversas-probe descartáveis concorrentes, pontua cada cadeia de pensamento em streaming pela abertura de seus parágrafos e cancela sondas que soam como o modelo antigo em segundos. Inclui um auto-check offline que reproduz 13 cadeias de pensamento rotuladas manualmente pelo mesmo classificador.

Captura automática sem LLM e um índice simbólico \[ENGRAM\] com divulgação progressiva, um protocolo de tarefa/evidência ESR-lite (esr_task / esr_node / esr_close / esr_link) e telemetria de uso por workspace com um benchmark offline de recordação (npm run eval).

Mensagens de agente entre sessões para DeepSeek Harness com descoberta de sessões, entrega offline, recibos de entrega e navegação para a sessão do remetente.

OCR local para DeepSeek Harness: cole ou anexe uma imagem, obtenha seu texto via PP-OCRv5 + ONNX Runtime, totalmente offline. TUI (cc-tui) e Web.

Instala a Herta como agente do DeepSeek Harness: um preset que traz seções de prompt de persona e memória dela, seis ferramentas de memória e voz, uma camada narrativa que separa o que ela pensa do que ela diz, 80 clipes de voz incluídos, síntese de fala offline e MiniMax, e duas visões de conversa que renderizam a sessão com os componentes dela.

Busca na web compatível com Grok, com paginação de fontes retida, consulta de documentação Context7 e Exa, extração de páginas limitada, mapeamento de sites, planejamento de pesquisa offline e diagnósticos somente leitura.

TypeSafe Jev como serviço Cordis de primeira classe e três ferramentas visíveis ao modelo para o DeepSeek Harness — offline por padrão, saída de rede divulgada, nunca ativado por padrão.

Entrada com uma só mão e sem teclado para o compositor: prima e mantenha o rato na caixa de entrada, fale, largue — o texto fica no rascunho, e deslizar para cima cancela sem deixar uma meia frase para trás. Não há botão de microfone para acertar nem atalho para memorizar; a mão nunca precisa de sair da área de entrada, o que é essencial quando a outra mão está ocupada. O reconhecimento corre totalmente offline (SenseVoice via sherpa-onnx, sem chave de API, o áudio nunca sai da máquina).

Ponte de sessões para o DeepSeek Harness: comande outras sessões reais do DSH direto do seu prompt — crie sessões de nível superior em qualquer workspace, envie mensagens ou interfira em qualquer sessão, aguarde respostas e transmita-as segmento a segmento (incluindo a cadeia de pensamento), retome sessões offline, encontre sessões entre workspaces, rode um watchdog em segundo plano que monitora e agenda uma tarefa principal (cutuca se estagnar, corrige desvios, cancela se travar) e arquive sessões com um comando.

Assistente de voz para o dsh web: diga a frase de ativação (por exemplo, «小鲸») para ativar o ditado mãos-livres — o que diz é transcrito e escrito automaticamente na caixa de conversa. Suporta comandos de edição falados (enviar, limpar, nova linha, parar de ler) e lê em voz alta as respostas do assistente em chinês. O reconhecimento de fala corre localmente no navegador via sherpa-onnx WASM, pelo que funciona offline sem chave de API.

Autoaperfeiçoamento noturno para seu agente DeepSeek Harness: colete sessões anteriores off-line, repita tarefas recorrentes com seu próprio orçamento de API e consolide habilidades validadas por trás de uma barreira de validação separada. Leva o mecanismo SkillOpt-Sleep de microsoft/SkillOpt ao dsh como ferramentas nativas e uma habilidade incluída — sem treinamento de pesos. Requer Python 3.10+ e o mecanismo SkillOpt-Sleep (pip install skillopt).

Pesquisa web compatível com Grok com paginação de fontes retida, consulta de documentação Context7 e Exa, extração de páginas delimitada, mapeamento de sites, planejamento de pesquisa offline e diagnósticos somente leitura.

Consulta arquivos de log locais com expressões de tempo em linguagem natural em chinês (por exemplo, "ontem à tarde", "3 horas atrás") — intervalo de tempo preciso, linhas correspondentes, estatísticas de nível ERROR/WARN/INFO, totalmente offline.

Entrada por voz para a Web UI: um botão de microfone que aciona o reconhecimento de fala offline local VocoType e insere automaticamente o texto reconhecido no compositor (implantação automática, deduplicação, ditado contínuo).

Botão de polimento ✨ com um clique para o compositor: reescreve prompts e rascunhos com regras no estilo humanizer do WorkBuddy (remove frases com cara de IA, varia o ritmo e ajusta o modo para instruções, perguntas e prosa) via a API gratuita Zhipu GLM-4.5-Flash ou qualquer API compatível com OpenAI, com fallback para regras locais offline.

Recall de histórico de conversas para DSH: recuperação em três camadas (literal/difusa/semântica) sobre o texto original de cada sessão passada, totalmente local e offline — a IA nunca esquece o que você disse a ela. Instalação em um comando via `dsh.bundle.patch`, a camada semântica roda em uma thread de worker.

Skin DSH Web inspirada no QQ 2007: 72 tokens de tema nativos, chrome de três painéis com escopo, arte offline original e buddy de pixel, um carrilhão de envio sintetizado opcional, fallbacks responsivos/de acessibilidade e interruptores de Definições reversíveis.

Diagnóstico offline para o DSH: 19 verificações abrangendo ambiente, profile e estado de sessão, com um painel "Doctor" nas configurações e uma API JSON somente leitura

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.

Base de conhecimento da equipe para compartilhamento de conhecimento offline (cenário FDE box): pontos de entrada de navegação, pesquisa em texto completo e refinamento; a matéria-prima é enfileirada automaticamente e destilada em páginas wiki por uma sessão de bot serial (padrão Karpathy LLM Wiki: matéria-prima imutável, refinamento em duas etapas, fluxo de logs, lint mensal).

Fixa cada requisição no nível nativo de esforço máximo e adiciona um painel de profundidade de raciocínio por modelo/modo com um slider de capacidade de 0 a 20, perfis Velocity/Apex isolados e caixas de ferramentas de raciocínio offline. Distribuído como build ofuscado; uso comercial permitido, engenharia reversa fechada.

Plugin PWA para DSH — adiciona suporte offline, cache de service worker e capacidade de instalar como app.