Plugins

Agendador de tarefas não atendidas no lado do host: executa tarefas pontuais de agente ou comandos shell em cron, intervalos ou agendamentos únicos, com estado de despacho persistente no máximo uma vez, políticas de sobreposição/falha de disparo e histórico de execução limitado.

Ramificação de conversas no estilo Git que espelha como programadores reais colaboram: um ramo raiz secretário despacha tarefas para ramos filhos com seus próprios contextos, mesclando de volta apenas resumos compactados via squash ou rebase; inclui comandos /branch, uma aba de ramos, mensagens entre ramos e uma base de governança que emparelha cada ramo de sessão com um git worktree.

Verificações de saúde para plugins DSH: verificação de manifest/patch/entry/build/pack/install, plugin_check chamável pelo modelo, detecção de profile host-shadowing + BOM, diagnósticos de ambiente e preflight de poison.

Hooks de ciclo de vida orientados a configuração: declarações evento→comando no cordis.patch.yml, com notificações de cartão Feishu e criação de bot por leitura de código QR.

Instalador e verificador de servidores MCP para o DeepSeek Harness: o init interativo grava entradas reais de patch em um perfil, list e validate as inspecionam, e um verificador exigido por CI se conecta a todos os servidores curados.

Quadro Kanban de tarefas para sessões do DeepSeek Harness: o agente principal despacha tarefas de programação para subagentes worker/verifier de uso único, com agendamento de dependências, níveis de pipeline, tratamento de escalonamento e injeção de contexto de arquivos/notas.

Encaminha solicitações de modelo, buscas/coletas web e ferramentas geradas através do proxy do sistema Windows ou um endereço personalizado — kernel idempotente (leituras nunca reconstroem o dispatcher), alternância de cabeçalho com um clique, diagnóstico de rota por URL e dicas 407 com reconhecimento de NTLM.

Sincronização bidirecional de sessões, mapeamentos de workspace, configurações e patches do DSH entre máquinas pelo seu próprio repositório privado no GitHub (as chaves de API ficam locais em cada máquina).

Cadastro nomeado de subagentes: gerencie entradas de função (modelo, persona, filtro de ferramentas, profundidade, modo em segundo plano) a partir de uma página de configurações recarregada automaticamente; o modelo escolhe um com list_subagents e despacha por id com delegate — em primeiro plano, em segundo plano ou continuável.

Login LLM via OAuth / plano de assinatura (Grok, GitHub Copilot, OpenAI Codex, Anthropic, OpenRouter): armazenamento durável de credenciais com atualização de tokens sob demanda, sem patches no repositório (Grok/Copilot verificados; use o Codex com cautela).

Instala um preset de agente orquestrador que planeja e despacha para subagentes especialistas fixados a modelos (explorer, oracle, librarian, designer, fixer, council), com perfis de modelos nomeados alternáveis via uma CLI omoslim e um botão do inspetor Web que mostra os modelos atuais dos subagentes.

Transforma as 13 cartas de skill de papel δ-me13 (Amphoreus) em espaços de trabalho por assento: tema e papel de parede por assento, injeção de skill no primeiro turno, stickers de chat, notas e presets de memória por assento, troca de assento com Alt+dígito e um canvas de visão geral para despacho e passagem; a própria suíte de skills é lida de um diretório local configurável e não vem incluída.

Orquestrador multimodelo: o cérebro principal decompõe tarefas complexas e distribui subtarefas para subagentes GLM / Kimi / Qwen conforme os pontos fortes de cada modelo, com uso de tokens por modelo.

Diagnostica e corrige falhas de inicialização "duplicate loader entry id" — encontra linhas duplicadas do carregador entre pacotes de perfil e as converte em patches direcionados por id por meio de uma CLI sem dependências (detect / preview / fix / verify).

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.

Repara automaticamente a matriz de mensagens após uma falha de despacho de ferramenta (tool_calls / mensagens de ferramenta órfãs), evitando bloqueios de sessão 400 INVALID_REQUEST.

Um único repositório que se instala tanto como plugin do Claude Code quanto como plugin do DSH: seis skills de engenharia (pesquisa, exploração de arquitetura, orquestração de implementação, revisão de diff em três eixos, auditoria de complexidade, teste de mutação) e mais uma ferramenta agentforge que despacha cinco subagentes.

Executa 3 ou 5 candidatos de coding agent em worktrees Git desanexados, valida seus patches com comandos do projeto, classifica apenas os candidatos aprovados e exige aprovação separada antes de aplicar o vencedor.

Estúdio visual de desenvolvimento para plugins DSH WebUI com worktrees Git isolados, previews ao vivo do WebUI oficial, edição de fonte, inspeção de patch, builds e validação.

Conecte/desconecte qualquer plugin do DeepSeek Harness de forma limpa — liste todas as camadas montadas (bundles + linhas de patch), remova com limpeza completa, desative/ative sem excluir e audite estados órfãos/pendentes. CLI + ferramenta unplug chamável pelo agente. Somente leitura por padrão; operações destrutivas exigem confirmação explícita.

Regista `list_profiles` e `export_profile`, permitindo ao agente mostrar as configurações existentes e devolver um perfil completo — ordem dos bundles, versões de plugins e patch — como um único ficheiro portátil para partilhar. Só de leitura.

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.

Um gerenciador de skins no painel de configurações que detecta automaticamente as skins de Web UI instaladas, alterna entre elas com um clique e mantém o patch de perfil automaticamente.

Um controle remoto mínimo por celular para DeepSeek Harness: a página do celular carrega apenas a instrução enviada e a conclusão final da IA, enquanto chamadas de ferramenta, acesso a arquivos, despacho de sub-agentes e rastros de raciocínio ficam no computador, acessíveis via LAN, Tailscale ou túnel Cloudflare com QR code, link e senha para cada rota.