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Plugin Braid para DeepSeek Harness: grafos de agentes em segundo plano, loops limitados, atualizações ao vivo e progresso da execução.

Chat lateral nativo ao lado da conversa principal: uma sessão DSH independente e arquivada, com UI nativa completa, recuperação do contexto do pai sob demanda, citação de seleções e um ciclo de vida de manter ou excluir.

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.

Controla um agente local DeepSeek Harness pelo QQ e outros canais IM via AstrBot: envia tarefas com /dsh, continua citando ou mencionando o bot e responde no chat a aprovações e ask_user_question (em paralelo à Web UI DSH). Recebe resultados, imagens inline e cartões de arquivo. Traz comandos session/workspace/model/permission, recuperação /compact e /last, três modos de progresso e escopo de sessão compartilhado por grupo ou separado por usuário.

Bancada de programação para o DSH: painéis de espaço de trabalho acopláveis, barra lateral de projetos agrupada, grupos de abas de editor divididas com hibernar/retomar, pré-visualização de arquivos e visões de diff — construída sobre desenvolvimento paralelo com git worktrees e primitivas de colaboração entre sessões.

Plugin de gestão de comportamento para DeepSeek Harness: secção de prompt para disciplina na chamada de ferramentas, convergência de paralelismo acionada por falhas (o pool desce para 1, restaura-se automaticamente), intervenção do utilizador após falhas consecutivas. Complementa dsh-token-optimizer; funciona de forma autónoma.

Pesquisa web gratuita para DSH: Parallel anónimo por predefinição com fallback para Exa, um interruptor nas Definições e um servidor MCP compatível com Claude Code e Codex.

Plugin proativo de agendamento multi-modelo: ingestão de sinais multi-fonte com dedup e classificação de urgência, um motor de decisão de quatro vias executar/adiar/dispensar/perguntar ao usuário, geração de plano DAG com execução paralela de modelos, reflexão de qualidade com retry automático e troca de modelo, memória de longo prazo para padrões de tarefa e lições, e evolução de estratégia via algoritmos genéticos com avaliação em sandbox e rollout canário.

Busca Web DSH; crédito: DDDMUC/dsh-free-search. 28 mecanismos/3 níveis: grátis/sem chave Bing/DuckDuckGo/AnySearch/SearXNG + Exa/Tavily/Keenable/Firecrawl/Parallel; pagos/com chave Zhihu/Perplexity/Serply/DeepSeek oficial/You.com/Baidu/Kimi/Aliyun/Doubao/Zhipu/Bocha/Metaso; integrados OpenAI/Gemini/Claude/Grok (opt-in). Roteamento auto; controles/prioridade fallback; top-3/multi_search; bloqueio integrado; filtros; web_fetch. advance_fetch grátis/exp.: GFM completo ou CSS estruturado, sem chave/cobrança por chamada; User-Agent/Referer configuráveis, cookies só no domínio correspondente, sem vazamento entre domínios. 0.1.0-rc.2–0.2.1-rc.2; engines.dsh exato/17 tags. Rc.2: config volátil pós-sondagem, sem ramos por versão. npm @drscrewdriver/dsh-union-search/dsh-union-search.

Swarm estilo Kimi-Code: despacho de subagentes em paralelo em lote com agendamento adaptativo, um comando /swarm e linhas de progresso ao vivo no chat.

Mostra no chat DSH planos escolhidos por JeV, atualizações de progresso e resumos por etapa, com tradução nativa ou resumos leves. Requer chave JeV; o serviço Jev é chamado externamente e pode cobrar. Inclui fluxos hierárquicos de tarefas seriais/paralelas.

Think tank com biblioteca integrada de 161 modelos mentais clássicos (decisão/estratégia/cognição/psicologia/comunicação/aprendizado/sistemas/inovação/execução). Insira uma pergunta e vários modelos selecionados a analisam em paralelo com IA, gerando relatório sintetizado com consensos, divergências, pontos cegos e checklist de ações. Oferece análise automática e importação de prompts de ida e volta.

Revisões de advisor que convergem por rodadas, um modo de engenharia cujas escritas exigem um token de design, escalonamento de uma tarefa para um modelo mais forte e consulta paralela multimodelo; uma página de configurações edita as rotas de modelo, timeouts e orçamentos.

Modo de múltiplos candidatos para o DeepSeek Harness (escalonamento em tempo de teste): configuração em painel flutuante; o agente executa automaticamente candidatos paralelos e seleção por verificador, limitada à sessão atual.

Acompanha no WakaTime as leituras de arquivos, visualizações de imagens e edições de código do DSH, incluindo contagens exatas de linhas adicionadas e removidas pela IA. Mantém o rastreamento de atividade em execução enquanto o DSH responde, agrupa atualizações entre arquivos e coordena limites de relatórios por projeto entre processos DSH paralelos. Instala e atualiza o wakatime-cli automaticamente.

O GPT planeja DAGs de dependência, os workers DeepSeek executam tarefas com paralelismo adaptativo e um revisor GPT opcional audita diffs incrementais de Git e conduz rodadas de reparo.

Port do TaskPlane para DSH: executa ondas ordenadas por dependências em trilhas paralelas de git-worktree, com pacotes de tarefas, revisão entre modelos e recuperação após falhas.

Git worktrees para DeepSeek Harness: isola o trabalho paralelo em diretório e branch próprios. Inclui Fast mode (快速模式).

Regista um comando de barra /code-review com cinco lentes de revisão paralelas e pontuação de confiança por constatação, tanto para pull requests como para código local.

Chat nativo lado a lado com a conversa principal: uma sessão DSH arquivada independente com interface nativa completa, recuperação de contexto pai sob demanda, citação de seleção e ciclo de vida de manter ou excluir.

Execute conversas paralelas isoladas e somente leitura junto a um agente ativo do DeepSeek Harness.

Provedor de Parallel Search para DeepSeek Harness

Transforma o skill iterate em um harness autônomo de circuito fechado: planejar, revisão paralela, correções atômicas, validação, loop e parada automática — além de um modo dry-run apenas de revisão e uma meta-review que audita o relatório e emite um relatório final de revisão.

Um plugin de meta-agente nativo do modelo para o DeepSeek Harness: o modelo sintetiza workflows específicos da tarefa em tempo de execução a partir de cinco padrões de workflow agêntico (encadeamento de prompts, workers paralelos, roteador, supervisor, ciclo de avaliação) e coordena ferramentas e subagent