Plugins

Acesso remoto ao DSH por código de pareamento: PWA voltada primeiro ao celular com Web Push e função cliente que opera as sessões compartilhadas do host na interface nativa do DSH. Funciona atrás do seu reverse proxy ou Cloudflare Tunnel.

Plugin de memória Honcho da Plastic Labs: injeta o perfil do usuário, resumo da sessão e conclusões relevantes no início da sessão, envia cada turno ao Honcho em segundo plano com segredos redigidos, e adiciona ferramentas honcho_search / honcho_chat / honcho_remember além do comando de status /honcho; configurado pelo ~/.honcho/config.json compartilhado com as outras integrações Honcho, contra o honcho.dev hospedado ou uma instância auto-hospedada.

Memória Markdown entre sessões LLM-Wiki/`SOUL.md`. Por padrão, só é injetada ao iniciar após a primeira mensagem do usuário e apenas na sessão ativa. Inclui remember/recall/consolidate/forget, skill e pack/unpack. Orçamento boot-block por arquivo protege o índice e registra `last_access`; inclui painel de saúde somente leitura, índice declarativo, grafo, filtros e `checkup`. Requer formato de sessão v4 (DeepSeek Harness oficial 0.1.7+) e source kind do produtor `plugin:memory` nas mensagens injetadas. v0.13 declara `engines.dsh` compatível com a série oficial 0.2.1-rc.5 e recusa hosts antigos. Review now envia imediatamente um resumo de crescimento (`growth-now`) por `POST /api/memory/control`, respeitando o speech floor compartilhado.

Um quadro kanban compartilhado que permite a pessoas e agentes DSH gerenciarem tarefas do workspace por meio de uma aba Board e ferramentas kanban.

Portão de login para a superfície web do dsh: autenticação por senha ou token compartilhado, cookies de sessão, limitação de taxa e CLI de gestão de usuários (manifesto dsh.bundle desde 0.4.1, montagem com um único comando `dsh plugin add`).

Ponte para o ShiGuang Memory Engine (SGME): memória de longo prazo compartilhada entre múltiplos agentes via HTTP — destilação L0/L1/L1.5/L2, injeção baseada em cenário, busca unificada e sinais proativos de cuidado (memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack), instalável como `dsh-sgme`

Loop de auto-refinamento contínuo: memória persistente, revisão e refinamento periódicos, conhecimento compartilhado entre sessões e rollback automático por meio de uma ferramenta harness_refine chamável pelo modelo.

Equipes de agentes: gere colegas de equipe nomeados e duradouros, coordene-os com uma lista de tarefas compartilhada, caixa de correio de membros e espaços de trabalho virtuais, e observe a equipe ao vivo em uma aba de sala de equipe.

Bancada design: HTML em moldura de dispositivo, atualiza ao mudar; servidores locais via proxy mantêm hot reload. Clique/arraste envia selector, fonte e estilos. Extrai o visual; ajusta telas/CSS, gera React/Vue/Next.js/HTML e compara pixels. Ferramentas: `preview_page`, `check_design`, `look_design`, `extract_design_system`, `handoff_design`, `compare_design`. `check_design` mede no tamanho real em Chrome/Edge local oculto; detecta sobreposições, erros de script, assets ausentes, links quebrados e contraste/tamanho (arquivo/linha CSS), capturando casos graves. Design mode com controles em Plugins. Remotamente, arquivos locais ficam em sandbox frame.

Navegador Electron visível para DSH, com uma BrowserWindow compartilhada, visualizações de tarefas isoladas, transferência explícita entre pessoa e agente, ferramentas nativas de navegação e referência a snapshots, histórico de operações, miniaturas sob demanda, recuperação de sessão e limpeza de cookies por site.

Roteador de carregamento preguiçoso para servidores MCP: descobre MCPs compatíveis automaticamente e mantém apenas um roteador compartilhado no catálogo de ferramentas, revelando os esquemas de um servidor quando um turno precisa deles e ocultando-os novamente no fim do turno — assim muitos MCPs instalados deixam de custar contexto a cada requisição. Em caso de incerteza, recorre à visibilidade normal, e o MCP original mantém a propriedade da execução, permissões e ciclo de vida do processo. Também suporta conexões preguiçosas explícitas com reuso a quente, reconexão limitada, stdio e Streamable HTTP.

Um único vault Obsidian compartilhado para todos os agentes: núcleo Python sem dependências (buscar/promover/julgar/esquecer), modelo de vault, plugin dsh (memory_search/show/submit/status)

Ações determinísticas de projeto compartilhadas por pessoas e agentes: um actions.json, painel de execução na barra lateral direita e ferramentas para agentes.

Integração não oficial do Grok para contas elegíveis X Subscription, SuperGrok ou X Premium: compartilha o OAuth do Grok CLI e oferece chat com busca web/X opcional no loop principal. Geração/edição experimental de imagens e geração de vídeo vêm desativadas por padrão.

Preset de orquestração multiagente: um agente líder distribui subagentes de uma lista integrada de papéis, usa pools separados de leitura e escrita e associa um modelo a cada papel; reúne os relatórios em um quadro compartilhado. Adiciona as ferramentas go_work/continue/need_help/forward, um painel em árvore e uma página de configurações.

Dispatcher do modelo principal: seis pools (economy/mechanical/main/hard/vision/review), ranking e pins de reasoning-effort por rota. Watermarks de contexto 50k/90k/130k: delegação precoce; forçado: fork da sessão backup → handover → compactação → retomar sem perder trabalho em andamento dos subagentes. /ctx-pause, /ctx-resume e /ctx-handover controlam. Agent Teams (opc.): teammates persistentes, quadro compartilhado. /vision: imagens para modelos só texto via pool vision. Diffs grandes: tester + reviewer independente (verificação por níveis). Settings UI/READMEs/idioma (conversa/code-comment/documento): 11 códigos (en,zh,zh-TW,ja,ko,de,es,fr,it,pt,ru); UI segue locale DSH salvo override. 3 skills: MySQL/Redis somente leitura, mensagens de commit, docs requisitos/design.

Execute várias sessões do DeepSeek Harness lado a lado, transfira tarefas entre elas e acompanhe toda a colaboração em um canvas somente leitura.

Migra skills de outros agentes (Cursor, Claude Code, Codex, OpenCode e mais) para o DSH: escaneia 14 plataformas de agentes mais a camada compartilhada ~/.agents skills, detecta nomes duplicados entre origens, permite escolher a melhor origem por skill, copia para o diretório de skills do DSH e reverte skills migradas anteriormente.

O Worktree Space reúne em um diretório próprio uma tarefa que abrange um ou mais repositórios Git. Cada repositório recebe seu próprio worktree em uma mesma branch de tarefa compartilhada; o espaço é registrado como DSH Workspace para permitir tarefas paralelas. Ao concluir, pode mesclar na branch de destino de cada repositório, remover os worktrees e arquivar na pasta escolhida os arquivos não rastreados pelo Git.

Controla um agente local DeepSeek Harness pelo QQ e outros canais IM via AstrBot: envia tarefas com /dsh, continua citando ou mencionando o bot e responde no chat a aprovações e ask_user_question (em paralelo à Web UI DSH). Recebe resultados, imagens inline e cartões de arquivo. Traz comandos session/workspace/model/permission, recuperação /compact e /last, três modos de progresso e escopo de sessão compartilhado por grupo ou separado por usuário.

Marketplace com código de acesso dentro do DeepSeek Harness: insira um código de seis caracteres para desbloquear e instalar plugins compartilhados por criadores, além de temas, backup, atualizações e diagnósticos.

Ponte de mensagens multicanal para DeepSeek Harness: cada grupo e conversa privada do QQ (SnowLuma / OneBot v11, QQ Bot oficial) ou Discord vira uma sessão Agent própria, vinculada a um cartão de função. O domínio inclui bases de conhecimento com aprovação de rascunhos, memória compartilhada, leitor GitHub somente leitura e regras de acionamento em grupos. Traz duas personas (suporte ao cliente e chat em grupo), envio unificado com transmissão e transferência para uma pessoa.

Memória em camadas para DeepSeek Harness: a cada turno injeta perfil persona e índice relevante; transcrições completas ficam no disco e se expandem sob demanda, sem sobrecarregar o contexto. Fatos por atributo: valor novo aposenta o anterior. O modelo deriva o perfil da memória. Três filtros descartam conversa de desenvolvimento, bloqueiam ecos da própria injeção e unem reformulações por palavras comuns. A consolidação une quase duplicatas, resume temas longos e arquiva entradas antigas pouco úteis só com etiquetas; nunca apaga o original. Armazenamento somente de acréscimo compactado no local (medidos: 4,7 MB → 355 KB). Sem dependências de terceiros nem build. A injeção por turno reduz inevitavelmente acertos do cache de prompts; não recomendada para trabalho.

Memória compartilhada entre harnesses para agentes DSH: adaptadores DSH e pi e a CLI harnmem usam um arquivo de texto comum, tornando uma memória escrita em um harness disponível no outro. Injetada como índice ativo estável byte a byte; inclui cinco ferramentas harnmem_*, extração ao fim da sessão e painel de memória somente para leitura.