Plugins

Runtime de persona eficiente em tokens para DeepSeek Harness com renderização local de catgirl e divulgação progressiva do esquema de ferramentas.

Personalização do agente: painel de UI web (sobre você, estilo e tom de resposta, traços para títulos/listas e emoji, idioma de saída, instruções personalizadas) e comandos /soul, com apelido/ocupação/bio/estilo/traços/idioma compilados em um prompt do sistema e reinjetados nas sessões ativas. Expõe soulConfig para outros plugins e uma ferramenta set_persona que o agente pode chamar.

Registra agentes personalizados definidos localmente como subagentes chamáveis no dsh: a conversa principal invoca qualquer agente pelo nome via use_agent, cada um executando como um subagente dsh real com sua própria persona. Suporta retomada de ponto de interrupção para execuções interrompidas.

Bridge WeChat bidirecional para DeepSeek Harness via protocolo iLink: vincule seu WeChat pessoal com um escaneamento de QR e converse com um agente DSH local a partir da caixa de chat (texto, imagens, voz para texto, arquivos); um painel de configurações web lida com vinculação/início/parada/status, vinculação de sessão de projeto continua a conversa no desktop, notificações proativas wechat_notify incluem throttling, e o daemon puramente em Node roda em Windows/macOS/Linux.

Kit de consistência de personagens: cartões de perfil de personalidade, estatísticas de peso de aparência e detecção de desvio comportamental para ficção longa.

Plugin DSH: edite o prompt de sistema (persona de deployment) pela página de Configurações, com preview ao vivo.

Adiciona /pua para orientar o agente a tentar outra abordagem e verificar os resultados antes de declarar a conclusão, com 15 estilos de empresa, modos de persona, configurações globais e por conversa, e um loop opcional que continua até um comando de verificação passar, o limite de iterações ser atingido ou o usuário cancelar.

Gerenciador de especialistas: gerencie especialistas e equipes de especialistas no formato ntd (plugin.json + Agent MD + conjuntos de habilidades), navegue e instale a partir de um mercado integrado de mais de 50 especialistas, e execute tarefas em uma persona de especialista via /expert-<nome> sem consumir tokens do diretório de modelos.

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.

Memória markdown de longo prazo entre sessões com estrutura tipo wiki-LLM e persona SOUL.md, injetada no início da sessão (por padrão só após a primeira mensagem do usuário e só na sessão ativa), mais fluxos remember/recall/consolidate/forget, habilidade de memória embarcada, ferramentas de migração pack/unpack e aviso de recordação em primeira pessoa no tempo ocioso que revela memórias reais com voz de companheiro.

Personalização por host para o DSH: instruções personalizadas, memória local de longo prazo e presets de tom de resposta.

Bridge de tutoria DeepTutor: explicações profundas, questões de auto-teste, planejamento de trilha de aprendizagem, busca na base de conhecimento pessoal (RAG) e arquivamento de notas via ferramentas deeptutor_run / deeptutor_kb / deeptutor_note.

Local SAG personal knowledge base plugin for DeepSeek Harness

3D printing & additive manufacturing plugin for DeepSeek Harness: parametric STL generation, calibration G-code, STL/G-code analysis, toolpath rendering and PrusaSlicer bridge, plus 5 skills and a concise persona optimized for local models.

Local-first personal usage insights in Settings, with 1/7/30-day token heatmaps and a 30-day calendar, token composition, model mix, and skill-call status.

Plugin de melhoria para DSH Desktop: disciplina de execução de tarefas e um relacionamento real, por sessão. Disciplina: roteamento de intenção entre perguntas, consulta, discussão, diagnóstico e execução (o diagnóstico nunca corrige sem pedido), atualidade das evidências, verificação real dos resultados de ferramentas (falhas nunca são dadas como concluídas), autocura com reflexão entre sessões, e consciência de compactação e de capacidade documental. Persona: destila personagens nomeados a partir de logs de chat, romances, roteiros e fichas de personagem, com tom, frases de efeito e comprimento ancorados em estatísticas reais; memória de longo prazo com expiração automática, correções como regras de estilo, respostas aprovadas como corpus e feedback bidirecional.

Painel de configurações para AGENTS.md global e por workspace, com injeção de identidade e persona, alternador de contexto de tempo de execução e notificações de resultados.

Servidor MCP de memória de longo prazo em camadas: turnos brutos → fragmentos de tarefas → resumos diários → índices de tópicos, embeddings locais MiniLM de 384 dimensões ou backend de API compatível com OpenAI, busca semântica com fallback Jaccard, instalação do plugin DSH com um comando.

Estúdio de habilidades para o DeepSeek Harness: visualize cada habilidade do agente (nome, descrição, origem, marcador de aninhamento, invocação por modelo/usuário), veja e edite o corpo completo do SKILL.md, alterne a invocação por modelo/usuário e minere logs de sessão do DSH para extrair habilidades pessoais reutilizáveis que o agente carrega automaticamente — no painel de configurações web e pelas ferramentas skillmgr_* / skillmgr_extract_*.

Preset mínimo de agente para Windows no DeepSeek Harness: persona fixa de uma linha, três ferramentas, sem contexto de execução.

Modo Bot para DeepSeek Harness: um roster de bots nomeados com avatares, personas e chats por bot, cada um apoiado por uma sessão de subagente durável e continuável que mantém a memória entre os turnos.

Gerenciador de assistentes no estilo Hana para DSH: gerenciamento visual de predefinições (cartões, personalidades yuan, recorte de avatar) e uma pilha completa de memória Hana (resumos contínuos, compilação em camadas, armazenamento de fatos SQLite, memória profunda).

Substituições por chamada de modelo, provedor, persona e toolFilter para delegação a subagentes, com referências @preset: e ids compostos de provedor/modelo

Publishes a lesson into the DSH conversation: the dependency spine, the question and the vault's drawings, drawn in the vault's own palette.