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Deixe seu dsh pronto para codificação séria. (Ferramentas x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, Contexto como Variáveis, compactações cruzadas recuperáveis, revive completo de contexto. `hash-edit`, `dvc://browser`, subagente como função, workflow como função.

Torne seu dsh pronto para programação séria. (Ferramentas x Esquemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, REPL IPython, Contexto como Variáveis, compactions cruzadas recuperáveis, restauração completa do contexto. `hash-edit`, `dvc://browser`, subagent como função, workflow como função.

Math Agent Framework para DeepSeek Harness: motor de derivação simbólica (CES / formas quadráticas / ODE / PDE), verificação com SymPy, provas formais verificadas pelo compilador do Lean 4 e verificação adversarial multiagente no estilo QED, exposto como ferramentas DSH nativas por meio de um shell TS que faz a ponte para um motor Python. Requer clonar o repositório math-agent-framework e executar `pip install -r requirements.txt`, com MATH_AGENT_HOME apontando para a raiz do repositório. Cada resultado carrega procedência (versões do motor, seed, tolerâncias) e é marcado como dados não confiáveis.

Mascote de mesa macOS que vive fora da página DSH: janela sempre no topo que não some nos Spaces em tela cheia, seis estados impulsionados pelo DSH local, menu de contexto nativo com modo silencioso e lista de sessões, além de uma skill inclusa que transforma uma foto em um skin completo de dezoito poses usando sua própria ferramenta de imagem e credenciais; apenas Python do sistema e ctypes, sem Electron nem dependências.

Expõe as ferramentas run_python/run_node, que executam código via stdin e retornam stdout/stderr/exit, com um cartão de configuração do caminho do interpretador.

FormatForge para DeepSeek Harness: forje qualquer formato de arquivo (pdf/docx/xlsx/pptx/eml/toml/...) em dados estruturados legíveis por IA. Bundle leve que inicia o CLI Python local (python -m formatforge) e retorna protocol JSON; o aprimoramento é delegado ao cur[rent]...

Modo RLM para dsh: sub-agentes recursivos via uma função rlm() unificada — spawn, await e encadeia agentes filhos como chamadas Python de primeira classe. Adiciona um kernel IPython persistente com bindings tools.* e contexto-como-variável.

Empacota comandos de gestão de ambientes virtuais Python: reduz os problemas de rede e permissões enfrentados pelos agentes ao gerir ambientes através de comandos de terminal, funciona em vários sistemas operativos e encaminha instalações automaticamente por mirrors e proxies locais. As ferramentas são estritamente limitadas pelas permissões de leitura/escrita concedidas.

Ponte de canal Feishu (Lark) com falha fechada: converse com um bot e receba as respostas do agente dsh — com aprovação opcional de ferramentas human-in-the-loop (cartões Allow/Deny antes de cada chamada bash, tempo limite fail-closed). Integração exclusiva com o SDK oficial do Python (versão fixada); lista de permissões com negação padrão, verificação de assinatura/timestamp/replay de webhooks, sessões fixas por chat; verificação diária de compatibilidade com o SDK mais recente; documentação bilíngue.

Painel lateral de pré-visualização web: hospedagem estática local, pré-visualização de Markdown/código/imagem, execução em um clique de projetos não estáticos (Cargo/npm/Go/Python) com logs ao vivo, arraste arquivos ao chat (salvos no workspace), marcação e anotação de elementos, busca de arquivos do workspace em 404 e tomada de link no painel lateral.

Loop de feedback de lint sem configuração para JS/TS, Python, Go e Rust: ferramentas lint_diagnostics / lint_workspace_errors / lint_fix alimentadas pelo próprio eslint / biome / ruff / golangci-lint / cargo clippy do repositório (detectados automaticamente nos arquivos de configuração, com node_modules/.bin local do repositório resolvido primeiro, nada empacotado), além de um delta de achados pós-edição injetado automaticamente no evento fs/observed do harness e um portão de conclusão limitado — edit → lint → auto-repair com uma chamada lint_fix para agentes dsh.

Plugin de configuração LSP Python para DeepSeek Harness usando Pyright.

FormatForge para DeepSeek Harness: forge qualquer formato de arquivo (pdf/docx/xlsx/pptx/eml/toml/...) em dados estruturados legíveis por IA. Pacote fino que aciona o CLI Python local (python -m formatforge) e retorna JSON de protocolo; o aprimoramento é delegado ao cur

Ferramentas DSH para reproduzir e validar o benchmark de CPU do protocolo ml-quant-trading v1 e, depois, redigir um relatório pronto para issue. Requer um clone local de initial-d/ml-quant-trading (definido como workspace ou repoPath), além de Python e PyTorch; este plugin não baixa o repositório nem instala suas dependências.

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).

Plugin combinado: personalização de papéis de parede (envios em resolução original, editor de recorte, opacidade por área, papéis de parede dinâmicos MP4/WebM) + extração de papéis de parede do Steam Workshop (analisa scene.pkg/.tex com um script Python incluído, pré-visualização/download) + widget de saldo e uso do DeepSeek + uso do plano OpenCode Go (percentuais rolante/semanal/mensal em uma pílula no cabeçalho superior; ao expandir, mostra barras de progresso e contagem regressiva para a redefinição). As chaves de API são lidas do cofre de credenciais do DSH no host — nunca armazenadas no código-fonte nem no navegador.

Grafo de conhecimento de código local para agentes: analisa uma base de código (Python/JS/TS/Go/Java/Rust) em um índice SQLite e responde a chamadores, chamados, dependências, dependentes, impacto e perguntas de texto completo sobre ele.

Folio (兰亭) @nyantused/folio-dsh-tools: 15 ferramentas validadas por esquema (memória + portões de qualidade) além de uma proteção L0 do motor de geração de documentos de consultoria; combine com @nyantused/folio-dsh-events para o protocolo de sessão completo.

Folio (兰亭) @nyantused/folio-dsh-events: eventos de protocolo de sessão — lembrete automático no início da sessão + salvamento automático no fechamento da sessão; combine com @nyantused/folio-dsh-tools.

Retransmissão de mensagens multiagente com prioridade a loopback: broker autenticado por HMAC mais um plugin dsh (relay_send/recv/peers/history), clientes CLI e Python sem dependências, protocolo de transmissão v1.0.

Ambientes de execução por projeto para o DeepSeek Harness: adota ou cria automaticamente um venv Python local ao projeto (.venv_local/python) e conecta as toolchains e variáveis de ambiente dos runtimes que cada projeto usa (python venv / node / go) — python e pip sempre resolvem para o projeto, nunca silenciosamente para o Python do sistema.

Automação de desktop Windows para DeepSeek Harness: loop observe/act com prioridade para acessibilidade e 30 ferramentas padrão (alvos de elemento/coordenada, roteamento de estratégia auto/a11y/event), semântica de segurança de observações substituídas e sem repetição, botão de desligamento persistente, proteção contra desatualização RuntimeId/rect-drift, cartões de chat e painel flutuante (ops ao vivo, mural de frames, configurações de autodetecção de ambiente), descrição de visão em mosaico para modelos de baixa resolução, trilha de auditoria JSONL e lista de permissão de pid. Requer Windows 10+ e Python 3.9+ com uiautomation e pillow (instaláveis pela página de configurações).

Gerenciador de ambiente uv nativo do DSH: cria, sincroniza e executa virtualenvs Python a partir da aba de configurações, com fallback para pip, visibilidade somente leitura do conda e pré-visualização de sync de projeto em dry-run.

Dashboard de portfólio cripto auto-hospedado: BTC, EVM (73 redes via DeBank), Solana, Dogecoin, Cardano, Hyperliquid L1, cinco exchanges (Binance, Bybit, Backpack, OKX, Bitget) e ações tokenizadas numa só visão, com failover entre provedores, rótulos de ativos personalizados, relatório ajustável de saúde dos ativos, cartão PNG compartilhável, testes de conexão por fonte, configurações multiperfil, atualização agendada e gráficos sem dependências (Python stdlib + JS puro, sem CDN).