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Tutor de estudos para DeepSeek Harness: transforma o curso em mapa de matéria, módulo e unidade, registra domínio por unidade em seis etapas, planeja tarefas diárias com índice de materiais, mantém caderno de erros e cartões de repetição espaçada e oferece painel web próprio.

Acompanha o progresso das sessões do DeepSeek Harness sem vasculhar logs: o agente mantém uma lista aninhada e ponderada, da fase à etapa, para que o anel e a porcentagem reflitam o andamento real. Ao passar o cursor, mostra a atividade; a aba Session Progress exibe objetivo, lista com pesos, próximos passos e notas. Ao fim, a lista registra o que foi feito.

Grava cliques, entradas, navegação e tráfego de rede reais em uma sessão de navegador guiada pelo usuário e gera um relatório cronológico Markdown (report.md + events.jsonl) para criar skills no nível de API.

Arquivo de leitura para o dsh: após ler código aberto, capture notas rápidas ou escreva notas profundas que se agrupam em um cartão por repositório / arquivo / símbolo, armazenadas como um log somente de acréscimo de notas Markdown que você pode abrir no Obsidian; consulte seu histórico, navegue pelas leituras recentes ou pesquise no seu próprio cofre do Obsidian e vincule notas relacionadas a um registro de leitura. Nove ferramentas, um comando /codevault e uma skill de leitura de código.

Gravação e reprodução completas para DSH (funciona no Windows), da série de plugins huahua: reproduza cada sessão gravada automaticamente como uma linha do tempo legível, exporte/importe pacotes de reprodução compartilháveis, execute novamente conversas em uma sessão nova e grave operações de tela para gerar automaticamente habilidades SKILL.md instaláveis. Inclui uma adaptação para Windows de 4 arquivos de kangshifu1/dsh-record-replay para DSH rc.5 (consulte o aviso de derivação no README).

Painel de terminal SSH e gestor de conexões IA para DeepSeek Harness: conexões SSH orientadas por modelo (conectar/exec/listar/status/desconectar), registos de conexão auto-salvos, keep-alive + reconexão automática, mutex de execução, autenticação segura de credenciais, e interface multi-terminal estilo XShell.

Mostra o saldo do DeepSeek e o gasto diário estimado, mescla registros JSONL externos de chamadas de visão e adiciona um dashboard por sessão com estatísticas de modelo, TTFT, taxa de cache, logs de chamada, estimativas de custo, filtros e exportação CSV.

Exclui um turno concluído de uma conversa DSH sem apagar a sessão. O botão ao lado da última resposta remove pergunta, resposta e registros de ferramentas desse turno da conversa e do contexto do modelo. Mantém ID e título da sessão, turnos seguintes e log somente de acréscimo. A remoção é registrada como tombstone persistente e permanece após recarregar.

Ferramentas de skill sob demanda para DeepSeek Harness: skill_search / skill_load / skill_ref pesquisam uma biblioteca em etapas e carregam o conteúdo apenas quando necessário, sem manter a biblioteca no catálogo da sessão ou no contexto de todos os turnos. A aba Skills relê a sessão e lista skills realmente carregadas e seus turnos. Sem dependências; registros são renderizados somente no cliente e nunca entram no contexto do modelo.

Caixa de entrada pessoal para colagens no DeepSeek Harness (dsh): /inbox no compositor ou painel salva links, imagens, textos e credenciais num vault local. Classifica primeiro por regras locais e depois por um modelo com limite de taxa; permite navegar, pesquisar e editar. O assistente recupera registros quando solicitado na conversa; credenciais ficam criptografadas em repouso. Sincronização opcional de registros e anexos via WebDAV/S3. Por enquanto, somente Windows.

Contexto de vida simulada para DeepSeek Harness: a cada turno, injeta como aviso recolhido os eventos das últimas 24 h de .life/ do workspace, com janela deslizante, deduplicação/atualizações incrementais por sessão e resumo do mundo. A ferramenta life_react registra sentimentos, pensamentos e ações no diário para a próxima evolução, criando um personagem de interpretação com rotina persistente.

Um registro de estado pessoal e motor de decisão local-first para dsh: mantém cada byte de entrada exatamente como recebido, com proveniência em nível de linha, argumenta contra suas próprias conclusões gerando refutadores primeiro, aplica a cada fato armazenado seu próprio TTL e informa onde uma decisão não se apoia em nada.

Memória de projeto DSH: cria PROJECT.md, DECISIONS.md e SESSIONS.md no primeiro passo de cada sessão do workspace; relê do disco e só reinjeta se mudar ou se a compactação remover. memory_checkpoint classifica dados; lembrete limitado para trabalho sem registro. memory_read lê log e arquivo; memory_search pesquisa com BM25 sem dependências. Limite 200: excedentes em SESSIONS-archive.md nunca são injetados, mas podem ser lidos, pesquisados e restaurados um a um. Ajustes: filtro workspace/caminho, abas somente leitura, recarga, JSON import/export por workspace, exclusão em duas etapas, editar/remover bloco AGENTS.md e aviso PROJECT.md desatualizado. Indicador de sincronização; cria ao clicar. Sem dependências, vetores, embeddings ou chamadas de modelo.

Integração com Feishu (Lark) para o DeepSeek Harness: 25 ferramentas para mensagens de chat e histórico, documentos em nuvem (incluindo páginas de base de conhecimento, gráficos e imagens gerados), registros de bitable, intervalos de planilhas e permissões do Drive, usando seu próprio app Feishu corporativo auto-construído.

Gestor de contexto para o DeepSeek Harness: resume automaticamente cada turno em registos ordenados por prioridade, injeta-os juntamente com notas fixadas entre sessões e texto personalizado em cada pedido ao modelo, e reduz intervalos reais de conversa de qualquer tamanho a resumos para poupar tokens. Persistente e seguro face a reinícios. NOTA: instalação manual em vários passos — copie as três pastas do pacote para profiles/node_modules e adicione as linhas fornecidas no cordis.patch.yml, depois reinicie o DSH; não é uma instalação padrão com um único comando.

Ferramentas Odoo só de leitura sobre JSON-RPC: informação do servidor, introspeção de campos de modelos, e um search_read restrito limitado a uma lista de modelos permitidos cujos nomes de campos de domínio não podem conter pontos, pelo que não é possível percorrer registos relacionados. Uma ferramenta de criação de rascunhos só é registada quando allowWrite está ativado, e limita-se a sale.order e project.task com o estado de rascunho imposto pelo plugin.

Plugin de cálculos elétricos e eletrónicos para o DeepSeek Harness: cada cálculo corre através de ferramentas dedicadas sobre objetos de valor complexo autodescritivos em unidades base do SI, com uma predefinição de agente de cálculo isolado e um painel de registos que arquiva cada resolução no disco.

Memória de decisões e objetivos com linhagem: comandos explícitos e uma ferramenta de modelo registram decisões de forma determinística, um cartão de status as reancora ao longo da compactação, um fluxo de eventos sem perdas com recuperação BM25+jieba dá suporte a isso, e uma suíte de regressão de fidelidade em nível de cenário controla os releases.

Mantém um registro local de resultados de tarefas para DSH, verifica critérios de aceitação com evidências determinísticas, registra a decisão do usuário e o uso de tokens, e oferece suporte à exportação vinculada a resumo criptográfico.

Loop de autoaprendizagem para dsh: registra lições, redige e promove habilidades; revisão periódica do curador que corrige, consolida e descontinua habilidades.

Habilidade de formulários inteligentes: registro estruturado de contas, livros-caixa e logs, com categorização automática e relatórios periódicos.

Permite que um agente local do DeepSeek Harness use o BailingHub para consultar dados, atualizar registros e executar ações permitidas em uma loja online, SaaS ou outro sistema administrativo.

Guarda com prioridade de evidência: alerta o agente quando ele afirma sucesso sem um registro de execução de ferramenta correspondente no contexto recente.

Memória de transferência autoexplicativa por diretório de trabalho e branch do git: registra os turnos, condensa-os em Markdown conciso e injeta o resultado em sessões futuras a partir de ~/.agent/agent-handoff, compatível byte a byte com o pi-handoff