Plugins

Uma companheira Live2D de garota-baleia para a UI web do DeepSeek Harness: o modelo fica na tela e reage ao que o agente está realmente fazendo (pensando, chamadas de ferramenta, texto em streaming, erros, fim do turno); clique nela para enviar uma mensagem ao agente e ver a resposta surgir em um balão; clique com o botão direito para um menu de expressões, itens de vestir, cenários de mesa e animações de disparo único, cada ação mapeada a partir da folha de atalhos do autor do modelo original, de modo que nada se sobrepõe e tudo termina sozinho. Assets do modelo não comerciais (CC BY-NC-SA 4.0), código MIT, por Andersen216 (https://github.com/Andersen216).

Classifica chamadas de ferramenta pendentes com o Jev (modelo de decisão não generativo da TypeSafe AI) em tools/pre-execute — chamadas de alto risco com alta confiança são negadas e as ambíguas escaladas para aprovação — e aprova automaticamente chamadas reversíveis claramente concedidas em approval/request, com gating de evidência de argumentos. Também cria subclasse do resolvedor de referências de sessão para que os snapshots mantenham mensagens pontuadas pelo Jev em vez de descartar as mais antigas primeiro. Degrada para o comportamento padrão em qualquer falha do provedor; modo shadow com o comando /jev-stats; endpoints TypeSafe ou OpenRouter; 64 testes.

Configura visualmente o prompt, as ferramentas, as skills visíveis, os subagentes e os modelos de fallback de um agente, e monta vários deles em uma equipe. Nunca grava ou edita nenhum arquivo de preset do host.

Compressão Gzip para respostas /api, corrigindo timeouts de carregamento de histórico em conexões remotas/de baixa largura de banda; ignora SSE e respostas já codificadas.

Adiciona um botão de otimização ao lado do composer que analisa e reescreve o rascunho de prompt com streaming SSE, consciência de contexto de conversa (estratégias template vs intent-polish), uma cadeia de memória de continuidade de edição, undo, e roteamento de modelo com fallback e um teste de conectividade.

Compressão automática de contexto para DeepSeek Harness: comprime saídas de ferramentas antes que cheguem ao modelo e mantém cada compressão com perda reversível por meio de ferramentas de recuperação CCR.

Controla o traçado científico do OriginLab Origin a partir do chat de IA via MCP: 62 ferramentas. Watchdog de diálogos modais, porta de segurança LabTalk, release/reconnect, ajuste com parâmetros iniciais/fixos/ponderados, edições finas de gráficos e planilhas, ferramentas de matriz, FigureSpec YAML declarativo (difável e reproduzível), instantâneo somente leitura dos MCP Resources, ponte matplotlib-figure, montagem de PowerPoint com rótulos de painéis, busca de modelos do Graph Gallery, exportação EPS, lista branca de acesso a arquivos, baseline de regressão visual e entregável OPJU editável com verificação determinística de releitura.

Ferramentas de biblioteca Zotero via API local (sem chave de API): pesquise itens/coleções, leia metadados e resumos, liste anexos, leia texto completo (analisa PDFs em tempo real quando o cache do Zotero falha), baixe PDFs e gerencie notas.

Gerador de galgame: forneça um documento de roteiro além de recursos de personagem/fundo/BGM/animação no espaço de trabalho (img_human/, img_bg/, audio/, img_cg/) e ele gera uma página web de visual novel jogável com slots de salvamento configuráveis ([存档 N], 9 por padrão), sprites seguidores do falante com troca de variantes multi-pose ([表情]), animações de abertura/encerramento/CG ([op]/[ed]/[cg]), controle de reprodução/parada/volume de BGM e ramificação por linhas if.

Plugin de revisão de alterações de sessão para o DeepSeek Harness: rastreia chamadas de ferramentas de escrita/edição por sessão e renderiza diffs em nível de linha com cores personalizáveis, com isolamento de sessão, agregação de subagentes e atualizações ao vivo via SSE.

Harness de avaliação para plugins do DSH: casos em YAML conduzem execuções reais do agente em modo headless, com asserções sobre chamadas de ferramentas, argumentos, resultados e uso de tokens, além de um gate de baseline para regressão em CI.

Gateway REST + SSE que expõe sessões Harness em execução a clientes terceiros: autenticação por chave de API, streaming de tokens, agrupamento por workspaces e adoção de sessões GUI para continuar a conversar.

Agregador de famílias de skins: uma única instalação fornece o centro de skins e todos os recursos de skin (qq98, ths, xp, blue-fantasy, dragon-heir, minecraft, miku, trading).

Equipe multiagente por papéis para o DeepSeek Harness. O /team reúne até 12 subagentes (produto, arquiteto, pesquisa, UI, backend, frontend, BD, segurança, revisor, QA, DevOps, docs) e executa um pipeline de 9 fases com portões (esclarecer, pesquisar, projetar, revisar spec, aprovar plano, implementar, revisar, testar, entregar) sobre artefatos compartilhados. Os portões de qualidade são impostos pelo código, não pelos prompts: tarefa inacabada não é marcada como concluída, os achados são arbitrados pelo revisor ou QA, e lacunas de cobertura ou retrabalho aparecem ao vivo no overlay e em /team status. Inclui overlay ao vivo (fases, elenco com modelos, DAG, artefatos, decisões), modo de equipe persistente e contabilidade de tokens/tempo. Zero dependências em runtime, sem build.

Notificações do navegador e um bipe quando um turno de sessão termina, o agente faz uma pergunta ou há aprovação pendente; clicar na notificação salta para a sessão; endpoint de disparo remoto e canal SSE (npm: dsh-my-notify).

Memória de equipe autoevolutiva como Markdown simples no git: um plugin nativo do Cordis que registra 38 ferramentas de memória com nome simples mais uma seção de sinais de prompt reavaliada a cada montagem, com reforço RPE, decaimento e consolidação durante o sono; compartilha um repositório de dados com seus hosts Claude Code (MCP) e OpenClaw; verificado com DSH 0.1.0-rc.6.

Memória de equipe auto-evolutiva como Markdown simples no git: um plugin Cordis nativo que registra 38 ferramentas de memória de nome simples, além de uma seção de sinais de prompt reavaliada a cada montagem, com reforço RPE, decaimento e consolidação durante o sono; compartilha um único repositório de dados com seus hosts Claude Code (MCP) e OpenClaw; verificado com o DSH 0.1.0-rc.6.

Adiciona /pua para orientar o agente a tentar outra abordagem e verificar os resultados antes de declarar a conclusão, com 15 estilos de empresa, modos de persona, configurações globais e por conversa, e um loop opcional que continua até um comando de verificação passar, o limite de iterações ser atingido ou o usuário cancelar.

Compactação reversível de contexto para DeepSeek Harness: recodificação tabular sem perdas em estilo TOON de arrays JSON uniformes, janelas de tabela amostradas por stride com números de linha e deduplicação entre turnos para saídas de ferramenta repetidas; cada substituição passa por um limite bytes+tokens (≤72% de bytes, estritamente menos tokens estimados) e o original é gravado em disco atrás de um aviso `[save-token #id]`, recuperável numa única chamada via a ferramenta `save_token_expand`, com contagem de tokens facturados e evitados num painel de definições.

Scanner de segurança para plugins do DSH: análises estática e semântica do código-fonte do plugin, regras de superfície de ataque específicas do DSH, npm audit, varredura em lote e relatório HTML com severidade e evidências por achado.

Analisa o uso entre modelos, provedores, espaços e períodos, com datas personalizadas sobre todo o histórico, cache-hit visível e detalhamentos por modelo e provedor. Inclui tendências horárias/diárias, mapa de calor de 53 semanas estilo GitHub, sequências, anéis de tokens por modelo e espaço (tokens, custo, %), filtros combináveis, eficiência de cache, saldo DeepSeek, aliases de espaços, exportação CSV e um livro-razão durável que preserva o uso após excluir a sessão ou o espaço (linha Deleted) e se reconstrói de forma incremental. O registro de espaços é atualizado via sonda DSH domain/changed; só espaços registrados contam. Contabilidade separada de entrada, cache e raciocínio. Chinês: hora local; inglês: UTC; API somente loopback.

Compressão determinística de contexto para o dsh — zero chamadas ao LLM, poda baseada em regras que preserva textualmente caminhos, comandos, rastros de erro e tarefas pendentes. Comprime ~80k tokens para algumas centenas.

Disciplina de chamadas de ferramenta para o DeepSeek Harness: injeta uma seção estática de restrições de comportamento no prompt, reduz o pool paralelo para 1 após uma falha de ferramenta (restaurando após 3 sucessos consecutivos), induz o modelo a parar de tentar de novo após falhas repetidas, verifica escritas com rollback por .bak, bloqueia comandos de alto risco e acompanha estatísticas de conformidade via /behavior-status.

Incorpora um editor VSCode real (code-server ou seu VS Code local de desktop via a extensão bridge incluída) como uma aba de GUI: edições de arquivos pelo agente abrem diffs vermelho/verde por rodada que sobrevivem ao fechamento de abas e ao recarregamento da página; os arquivos são bloqueados enquanto o agente escreve, e um supervisor watchdog mantém zero processos órfãos.