Plugins

Adiciona `image_generate` e `image_library` para escolher referências em quatro bibliotecas locais (personagens, roupas, cenas, objetos), expandir presets de situação, expressão, pose, enquadramento e luz no prompt e chamar a API de tarefas assíncronas 65535 ou uma API de imagens compatível com OpenAI; o resultado aparece na conversa. A página de configurações gerencia as bibliotecas e cria uma folha de referência em três vistas a partir de imagem enviada ou descrição textual. Com dsh-daily-schedule instalado, imagens sem roupa especificada usam a roupa do personagem na entrada atual da agenda.

Preset modo especialista DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): coordenador + 17 subagentes com delegação automática. Funções: taskboard (estados pending/ready/running/done/failed, DAG dependências, reivindicação atômica, retry, recuperação), portas qualidade (pipeline 5 etapas: requisitos, implementação, verificação, revisão, integração; 2 reelaborações), Five-Anchor (revisão/convergência/anti-deriva/colaboração/recursos), Near-distance (modelo identidade/tarefa/saída), divulgação progressiva (~28% economia tokens), persistência, barramento P2P, revisão cruzada, pool experiência, via rápida, auto-retry. 17 especialistas: dados, redação, jurídico, PM, frontend, UI/UX, arquiteto, social, growth, fin. quant., backend, DevOps, BD, QA, segurança.

Tarefas agendadas por cron, automatização em segundo plano e execução de agentes para o DeepSeek Harness.

Motor cron residente no host com um painel web de tarefas e uma ferramenta timer_agent: dispara sessões reais do agente conforme o agendamento, continuando uma sessão fixada para contexto ou iniciando novas em um espaço de trabalho do projeto escolhido.

Controle por rodada do nível de raciocínio (reasoning_effort) para DeepSeek Harness: Auto agenda low/high/max pelo histórico recente de tool calls, ou permite fixar um wire level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max), com mapeamento wire personalizado, proteção de capacidade por modelo e presets de janela de contexto (64K–1M); seu capability card por modelo funciona com [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (instalável pelo dsh-market) para testar raciocínio em gateways compatíveis com OpenAI (vLLM / LM Studio / self-hosted). O card escreve capacidades llm-pi-ai, o adapter controla o wire (compat.thinkingFormat) e o plugin mantém a lista de takeover.

Ativações proativas em nível de host para o DeepSeek Harness: o modelo agenda os próprios alarmes (uma vez, intervalo ou cron, com jitter opcional), sessões frias são despertadas na hora via session resume, os follow-ups do modelo são limitados por horas de silêncio e um orçamento diário, e turnos de despertar silencioso terminam com proactive_reclaim e saem do contexto como lápides. Arquivos de agenda declarados sincronizam seus JSON com os alarmes do host por glob de forma idempotente; min_idle_seconds adia os despertares até a sessão de destino se acalmar, e um painel web gerencia alarmes e histórico — o motor de batimento para companheiros de IA e personagens de RPG com rotinas próprias.

Tarefas agendadas: executa um prompt em cronogramas cron, cada execução abre uma nova sessão de agente para realizar o trabalho, com vinculação de espaço de trabalho, execução manual, nomeação automática de sessões e uma página de gerenciamento de tarefas em tela cheia.

Prompts agendados por projeto são executados como novas sessões de agente headless, com agendamentos únicos, por intervalo e do tipo cron, além de um histórico de execuções persistente.

Ponte de sessões para o DeepSeek Harness: comande outras sessões reais do DSH direto do seu prompt — crie sessões de nível superior em qualquer workspace, envie mensagens ou interfira em qualquer sessão, aguarde respostas e transmita-as segmento a segmento (incluindo a cadeia de pensamento), retome sessões offline, encontre sessões entre workspaces, rode um watchdog em segundo plano que monitora e agenda uma tarefa principal (cutuca se estagnar, corrige desvios, cancela se travar) e arquive sessões com um comando.

Plugin de memória entre sessões para DSH (v0.6.1, npm @asherliner/dsh-memory-connect): extração automática, indexação SQLite FTS5, recuperação semântica RRF injetada no prompt do sistema a cada turno, manutenção agendada, consolidação LLM via ctx.llm, prevenção de explosão de contexto, identidade Soul global via ~/.dsh/soul.md. v0.5.0: grafo de contexto temporal, modelo de confiança, resumo no fim do turno. v0.6.0: embeddings semânticos locais (BAAI/bge-small-zh-v1.5), sem chamadas à nuvem. v0.6.1: corrigida a expansão de ~ na configuração de caminhos. Instalação sem configuração.

Adiciona Delete ao menu de sessões na barra lateral do DSH. Quando há subagents, move a sessão e toda a árvore descendente para a lixeira por atomic rename do diretório, nunca por cópia. O painel da lixeira oferece busca por título e texto completo, filtro de workspace, ordenação, visualização do log por sessão, restauração e exclusão permanente. Ao excluir, também limpa workspace slot, pin, archive flag e a linha projection-cache, para restaurar a posição original na barra lateral. A exclusão permanente remove ainda os schedules vinculados e o project directory vazio. Segundo o autor, foi verificado no DeepSeek Harness 0.2.1-rc.2 e uma varredura de todo o profile não encontrou resíduos.

Agendador de tarefas não atendidas no lado do host: executa tarefas pontuais de agente ou comandos shell em cron, intervalos ou agendamentos únicos, com estado de despacho persistente no máximo uma vez, políticas de sobreposição/falha de disparo e histórico de execução limitado.

Agendador Cron com UI na sidebar: execute scripts shell, Python ou Node, skills ou tarefas de agente em uma programação, com notificações push e arquivamento de sessão.

Dashboard de workspace e sessão de escritório: um painel flutuante de sprites de 6 colunas visualizando workspaces, sessões, uso de token e subagentes, além de Agent Mail e uma aba de log de escritório. As views Feishu/Lark (feed de mensagens, agendamentos de reuniões, transcrições) requerem adicionalmente a ferramenta `@larksuite/cli` instalada e autenticada separadamente.

Conecta DeepSeek Harness ao LINE: inicia seu próprio servidor webhook assinado, configura um Cloudflare Tunnel (URL rápida ou túnel com token de API), mantém o endpoint webhook do LINE apontado para o túnel atual e dá a cada usuário LINE uma sessão própria com persona escolhida; check-ins agendados são opcionais. Requer um canal LINE Messaging API (Channel ID e Channel Secret). Só usuários permitidos ou aprovados na fila pendente podem conversar com o bot.

Mecanismo de orquestração de ativos de dados que encadeia ferramentas da suíte em pipelines predefinidos (mascaramento, limpeza, inventário, empacotamento, atestação, verificação de saúde de conjuntos de dados com IA, inspeção governamental, avaliação de circulação), com processamento incremental e agendado.

Notas adesivas em estilo papel, anotações, calendário, desenho e biblioteca reutilizável de prompts dentro do DSH.

Lembretes programados e envio adiado para DSH: `/later` envia o que você digitar como se fosse você no horário escolhido; o painel do timer (ou `/schedule`) publica um lembrete mesmo com a página fechada. (envio agendado / lembretes / envio adiado)

Agendador de mensagens fora do pico: ative o modo vale e o compositor enfileira suas mensagens até as horas fora do pico da DeepSeek (metade do preço), depois as injeta automaticamente na sessão e obtém respostas. Compositor de aparência nativa, atalhos (Enter enfileirar / ⌘+Enter enviar agora / Esc sair), alternância por sessão persistida entre reinicializações.

Painel para assistentes familiares do WeChat conectados separadamente, com permissões de projetos e ferramentas por membro, serviços agendados e status de entrega. A aceitação pela API não confirma o recebimento.

Navega por publicações Xiaoheihe em uma programação, com comentários e respostas opcionais baseados em persona, login QR e histórico de navegação.

Assistente pessoal do WeChat que gerencia Apple Calendar e Reminders, pede confirmação antes de gravar e envia mensagens programadas pelo WeChat. Requer macOS 14+ e Apple Silicon.

Borda respirante nas laterais mostrando os horários de pico/fora de pico da DeepSeek, com luz fluida e lembretes agendados.

Plugin proativo de agendamento multi-modelo: ingestão de sinais multi-fonte com dedup e classificação de urgência, um motor de decisão de quatro vias executar/adiar/dispensar/perguntar ao usuário, geração de plano DAG com execução paralela de modelos, reflexão de qualidade com retry automático e troca de modelo, memória de longo prazo para padrões de tarefa e lições, e evolução de estratégia via algoritmos genéticos com avaliação em sandbox e rollout canário.