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baro como provedor de subagentes do DeepSeek Harness: delegue um objetivo com várias histórias e receba de volta execução paralela, revisão independente e um resultado verificado — com um painel de execução ao vivo na barra lateral

A memória que sonha — memória entre sessões para o DeepSeek Harness: recorda você entre sessões, autoconsolida-se enquanto dorme (autoDream), congela memórias conflitantes para sua revisão e mantém uma trilha de auditoria reexecutável. Busca semântica local offline-first sobre SQLite com espelhos Markdown editáveis por humanos, um grafo de entidades, um painel de memória interativo, além de uma API externa e uma CLI.

A memória que sonha — memória entre sessões para o DeepSeek Harness: lembra de você entre sessões, autoconsolida enquanto dorme (autoDream), congela memórias conflitantes para sua revisão e mantém uma trilha de auditoria reproduzível. Busca semântica local offline-first sobre SQLite com espelhos Markdown editáveis por humanos, um grafo de entidades, um painel de memória interativo, além de API externa e CLI.

Transforma experiência explícita de sessão DSH em rascunhos nativos de Skill revisáveis que são salvos somente após aprovação do usuário.

Espaço de trabalho local-first de produção e operações de conteúdo para o DSH: gerencie ideias, roteiros, ativos de mídia, cronogramas, metas, status de publicação e revisões pós-publicação.

Instala com 25 skills de engenharia e produtividade incluídas (mattpocock/skills v1.2.3), sem necessidade de instalar skills manualmente. Construído com 30 bilhões de tokens. Este plugin oferece 10x de eficiência de desenvolvimento sobre as skills originais. GitHub issues é o backend principal suportado; Markdown é uma prévia; GitLab ainda não é suportado.

Suíte de plugins de assistente de pesquisa (busca de literatura, wiki de pesquisa, compilação LaTeX, revisão independente de subagentes) para DeepSeek Harness.

App MCP local-first para figuras científicas. Importe, revise e publique uma biblioteca global em disco; reutilize modelos exatos em Pi, DeepSeek Harness (dsh), Claude, Codex, Cursor e Wisp.

Automação de aprovação com gate de risco para o DeepSeek Harness: o flash pré-classifica se uma escrita/comando é irreversível — operações seguras são auto-aprovadas, as perigosas são escalonadas para aprovação humana (fail-safe). Revisão de diff de arquivo com reversão em um clique e snapshots por escopo de sessão (v0.5.1: snapshots precisos via tracing de parâmetros de chamada de ferramenta, inclusive em casos de aprovação humana).

Acesso remoto seguro para a interface web do DeepSeek Harness: porta de login, MFA/TOTP, cookies de sessão assinados, funções opcionais de admin/usuário/convidado, seleção de workspace no navegador e pré-visualizações de arquivos remotos em lista permitida.

Quadro de tarefas para DSH: crie tarefas com atribuição de projeto e modelo, execute-as manualmente ou em cronogramas cron; novas sessões em um projeto automaticamente assumem suas tarefas pendentes e as movem para em-revisão quando concluídas.

Mascote flutuante de desktop DSH com 12 animações de estado autorais para requisições, ferramentas, compaction, arquivo e melhoria de prompts; ocupação de contexto ao vivo; um Razão Vitalícia persistente entre sessões; totais por provedor/modelo, tendências por hora e vistas de 7/30 dias; alternância de tema escuro/claro; estimativas de custo opcionais (desativadas por padrão) com editor visual de preços e alerta de orçamento mensal; importação ZIP de skins no lado do cliente; exportação de uso JSON/CSV; leituras de painel somente de snapshot com indexação incremental em segundo plano; e melhoria de prompts opt-in com pré-visualização editável e envio ao compositor DSH.

Canal de bot Lark/Feishu para o DeepSeek Harness: cada chat conduz seu próprio agente, e aprovações de ferramentas, perguntas do modelo e revisões de plano retornam como cartões respondidos por um botão ou uma resposta. Alterne o espaço de trabalho e o modelo pelo chat (`/cd`, `/model`, `/new`) e execute vários bots que mantêm sessões separadas e podem passar a vez entre si em um mesmo grupo.

Guarda de disciplina de engenharia: verificação de requisitos antes da primeira edição, portas de evidência de teste vermelho/verde, revisão adversária bifurcada e relatório de entrega com um fluxo de verificação por dimensão.

Arnês de auditoria no commit para agentes de codificação de IA: 24 regras de git-diff (segredos, edições fora do escopo, injeção de prompt), trilha de auditoria assinada por HMAC, reversão de snapshot e um servidor MCP com 84 ferramentas. Instalável via `dsh plugin add`.

Checklist de componentes do pacote compartilhado de Semi Design usado pelos plugins DSH do tnnevol, aberto a partir de um botão `Semi UI` no cabeçalho de uma conversa: 35 componentes mais uma página de casos multiconta, organizados em sete grupos da barra lateral que vão de entradas, formulários, seletores e árvores a tabelas, cartões, sobreposições e feedback, cada um renderizado ao vivo com uma descrição de uma linha e um esboço de página, com pré-visualização em claro, escuro e seguindo o sistema. Instale do npm com `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-semi-ui-showcase`.

QA de fidelidade de design para modelos somente texto: uma ferramenta `deepseek_vision` empresta um olho de qualquer rota de visão compatível com OpenAI, para que o modelo possa julgar se uma implementação corresponde ao seu mock — fornecida com o benchmark por trás desse julgamento (quatro fixtures, 23 defeitos injetados, transcrições brutas) e a disciplina de questionamento da qual ele depende.

Executor de lotes fora do pico para DeepSeek Harness: os usuários definem tarefas durante horários movimentados — prompt, estratégia, prioridade, workspace, arquivos bloqueados — e as liberam manualmente; o plugin então executa o lote automaticamente dentro de janelas fora do pico definidas pelo usuário. Cada execução passa por cinco verificações de pré-voo (workspace, git HEAD, sha256 de arquivos bloqueados, adequação à janela, orçamento diário), suporta quatro estratégias de execução (única / iterativa / amostragem / revisão) e três níveis de autonomia (L1 por tarefa, L2 lote, L3 totalmente automático), e fecha o ciclo com um relatório matinal contendo diffs, gasto real e economia de um livro-razão diário alinhado com a tarifação oficial de pico/vale.

Revise as alterações de arquivos do agente no painel Diff, adicione comentários para edições de acompanhamento e desfaça arquivos editados ou recém-criados.

Kit de aparência do DeepSeek Harness. Ajuste independentemente opacidade e desfoque de vidro fosco em 8 superfícies (fundo principal, barra lateral, cartões/painéis, entradas e controlos, definições, moldura da conversa, trajetória, produzidos/destaques — 9 com o dsh-better-sidebar). Use qualquer imagem/vídeo como papel de parede, com editor de posição (arrastar para deslocar, rolar para ampliar) e 5 modos (Fit/Fill/Stretch/Tile/Center); os vídeos repetem sem som, resistem à atualização e capturam um fotograma ao vivo para pré-visualização, extração de cor e enquadramento. Rode um conjunto de imagens (aleatório/ordenado, por atualização/dia/semana). Também: roda de cores estilo PS, extração de cor com 1 clique, 6 predefinições + perfis, comutação dia/noite e exportação/importação do tema.

Workflow multi-agente para concursos de modelagem matemática: o preset "UltraMath" executa um problema desde leitura até framework, derivação, codificação, verificação, artigo e revisão, além de 4 presets de papel de estágio único (matemático, engenheiro, escritor, revisor) e 33 documentos de skill de biblioteca de modelos.

Conselho multimodelo para o DeepSeek Harness: respostas independentes, revisões anônimas entre pares e uma decisão final inspecionável.

Pipeline de QA como 10 agent skills: análise de requisitos, estratégia de teste, escrita e revisão de casos, automação E2E (Playwright) e API, exploratório, escopo de regressão e análise de bugs, respaldado por uma base de conhecimento compartilhada com regras de formato, modelo de risco e validadores de schema.

Recupera qualquer mensagem do usuário: retorna a conversa (fork oficial de sessão) e os arquivos do espaço de trabalho (snapshots git ocultos por mensagem) ao estado anterior a ela, com um painel de confirmação com pré-visualização das diferenças.