Plugins

Servidor MCP de dados financeiros de ações A chinesas: 11 ferramentas fin_data__* (cotações/candles/financeiros/calendário/dados especiais/anúncios/EDB/conciliação/fundos/índices) sobre THS REST oficial gratuito (principal) + AKShare (reserva) + Wind (domínios exclusivos), com degradação observável, compressão do orçamento de contexto (-72,2% medido no lado dos resultados) e um lago offline de 10 anos de dados de mercado. BYOK.

Canal QQ para DeepSeek Harness através de OneBot 11 / NapCat: mantém uma persona fixa entre sessões com memória de longo prazo, responde em conversas de grupo e privadas, envia stickers e respostas de voz, e inclui uma consola Web local que mostra o que o bot está a fazer. Os ficheiros de persona e memória são escritos por si; o repositório só inclui exemplos.

Bancada de design na barra direita da DSH Web GUI: HTML ao vivo em molduras, proxy local mantém hot reload, cápsula WeChat e alerta de sobreposição. Clique/arraste adiciona seletor/arquivo/estilos ao compositor; extrai marca e ajusta CSS ao vivo. Gera código front-end e oferece diff de pixels com o design. Skill ui-design + seis ferramentas: preview_page; check_design (telas reais em Chrome/Edge local oculto; sobreposições, erros, recursos/links ausentes e problemas CSS com arquivo/linha); look_design (capturas ao modelo); extract_design_system; handoff_design; compare_design. Design mode adiciona persona/skill/ferramentas a novas sessões, com controles individuais. Remotamente, arquivos locais aparecem em moldura isolada.

Instala Herta como agente DeepSeek Harness: predefinição de persona e secções de prompt de memória, seis ferramentas de memória e voz, camada narrativa que separa pensamento e fala, 80 clipes de voz incluídos, síntese de voz offline e MiniMax e duas vistas da conversa com componentes próprios para a sessão.

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.

Memória de longo prazo para DSH: conversas destiladas automaticamente em fatos atômicos, resumos de cena e um perfil de persona, com memórias relevantes injetadas antes de cada etapa do modelo. Zero configuração, pronto para uso — recuperação híbrida BM25 + vetorial, embeddings locais offline opcionais, separação de famílias chat/trabalho.

Persona e diário entre sessões para DeepSeek Harness. Um filtro local escolhe os turnos a lembrar; uma chamada adicional ao modelo cria um diário em primeira pessoa e uma impressão do usuário, cada um ligado ao momento específico. Conversas futuras recebem cerca de 2000 tokens de memória própria em três camadas: núcleo da persona, julgamentos escritos pelo modelo e diário. Uma ferramenta permite ao modelo registrar julgamentos com suas palavras. O plugin só lê o Markdown escrito pela pessoa. Pela barra lateral, é possível ler, esquecer ou exportar o arquivo; esquecer reduz a prioridade sem excluir, e uma forte correspondência temática pode recuperá-lo. Pasta local comum, editável e portátil. Segredos são removidos antes do envio. Sem dependências de runtime ou etapa de build.

Port de ponytail: uma persona de codificação de desenvolvedor sênior preguiçoso sempre ativa, com níveis de intensidade, persistência do nível padrão e habilidades de review, audit, debt, gain e help para DeepSeek Harness.

Canal WeChat (conta pessoal, iLink Bot API) para conversar com seu agente DSH pelo WeChat, com imagens, arquivos e transcrição de mensagens de voz. Uma conversa WeChat pode conter várias sessões DSH (/new, /list, /use); todas as opções são editáveis na página de configurações. Publicado no npm como dsh-plugin-weixin.

Conecta a sua conta do GitHub aos agentes DSH a partir do botão GitHub do composer (OAuth device flow ou personal access token) e permite-lhes chamar a GitHub API através da ferramenta github_api.

Oficina de presets para editar personas por agente, seções do prompt do sistema e descrições de ferramentas; permite selecionar ferramentas e skills, visualizar o contexto da solicitação e importar ou exportar configurações JSON/YAML.

Gerenciador de modos personalizados e assistentes. Em Settings, cada modo recebe seu próprio prompt de sistema, salvo como arquivo comum que o agent loop relê antes de cada etapa do modelo; por isso, uma edição entra em vigor na próxima etapa, mesmo em uma sessão ativa. É possível começar pela composição oficial standard/PTC/minimal/Cordis, alternar individualmente as linhas de plugins montadas por cada modo e dar a ele o nome desejado. Vários assistentes com prompts próprios — para programação, conversa ou uma persona de interpretação de papéis (RP) — podem coexistir na mesma máquina e ser escolhidos a cada nova sessão. Linhas não alteradas permanecem idênticas byte a byte às fornecidas, inclusive nas condições de plataforma.

Ponte para o ShiGuang Memory Engine (SGME): memória de longo prazo compartilhada entre múltiplos agentes via HTTP — destilação L0/L1/L1.5/L2, injeção baseada em cenário, busca unificada e sinais proativos de cuidado (memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack), instalável como `dsh-sgme`

Mascote desktop com persona GPT/ChatGPT fixada no canto inferior direito do GUI Web DSH. Mostra saldo, uso de hoje, tarifas de pico/fora de pico e custo por turno; balões editáveis (texto, saldo, uso, tarifas, imagens, frases aleatórias e opções ponderadas), estilos/fontes por linha, editor rápido flutuante, efeitos sonoros, arte/animação/áudio personalizados e encaixe/espelhamento. 54 falas estilo GPT em cinco grupos. Rotas, bundle id e arquivos de dados têm namespace para coexistir com widgets baleia e Xiaoke. Derivado do MeteorNOX/DeepSeek-Balance-Whale-Widget (MIT).

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.

Plugin de memória de longo prazo e autoevolução para DSH: captura L0 → extração de memória L1 → agrupamento de cenas L2 → persona de usuário L3, injeção automática de recordação, síntese de habilidades, totalmente local (SQLite FTS5 + jieba, recuperação vetorial opcional).

Competências pessoais para agentes e plugins `/init` para pi, DeepSeek Harness, Cline, Grok Build, goose e Aider.

Delimita personas de prompt de sistema por caminho do workspace ou id de sessão (exato, prefixo, contém, regex), com uma persona padrão opcional para sessões que nada reivindicou, uma aba 人设 na conversa mostrando o prompt realmente enviado, importação e exportação da lista, e um interruptor que recusa gravações de ferramentas no armazenamento de personas.

Motor de persona para o DeepSeek Harness: um config.json governa o nome próprio da IA (por modelo e nível), como ela te chama, sua postura relacional, o texto de caráter, contratos por item com interruptores, o idioma da cadeia de pensamento e o tom das respostas (opt-in, por modelo), além de memória de longo prazo condicionada à confirmação humana: a IA só anexa candidatos, uma linha de confirmação os ativa, e o log é somente de acréscimo e reexecutável. Entradas confirmadas entram como bloco citado de dados, não de instruções; as marcadas com um kind vão para arquivos arbitrários e nunca chegam ao prompt. As seções do prompt são relidas do disco a cada montagem, então edições aplicam sem reiniciar. Presets: instantâneos JSON compartilháveis. Zero dependências, sem rede, sem shell.

Conjunto de predefinições de agente Programming Mode: o agente de programação padrão com uma persona que impõe a disciplina Superpowers (competências primeiro, brainstorming antes de construir, planos antes do código, TDD, depuração sistemática, verificação antes da conclusão), além de uma disciplina de volume de código Ponytail sempre ativa (escada de código mínimo de 7 níveis, completo por predefinição); inclui as vinte competências (14 superpowers + 6 ponytail) e injeta mecanicamente a competência using-superpowers completa no primeiro pedido de cada nova sessão.

Ferramentas de escrita que removem padrões com som de IA e correspondem à sua voz pessoal. 8 ferramentas determinísticas escaneiam texto, constroem uma impressão digital de estilo a partir das suas amostras e retornam briefs de reescrita.

Adiciona uma persona configurável de empregada meio-gado humanizada com roleplay imersivo, modos de fala e uma memória leve em camadas com recall acionado por consulta.

Três presets Agent com memória persistente separada: 鲸鱼娘Agent预设 (chinês simplificado coloquial, chama o usuário de 主人, afetuoso-tsundere), 鲸鱼娘活人版Agent预设 (pode retrucar, desconversar ou ser frio; menos doçura) e 鲸鱼娘涩涩版Agent预设 (personalidade original, afeto só ao usuário, reduzido em grupos). Usam a composição mínima oficial (um shell persistente) e ferramentas de leitura/escrita, glob e grep. whale-loli.md, whale-loli-v2-live.md e whale-loli-v3-naughty.md são lidos por whale_memory, whale_memory_v2 e whale_memory_v3; não compartilham memória. billion-context compacta as conversas; este plugin considera os resumos evidências e permite consultar detalhes quando necessário.