Plugins

Provedor nativo Rapid-MLX para DeepSeek Harness (dsh) — o dsh lê as informações do modelo do servidor em vez do seu settings.yaml.

Suíte de agentes de pesquisa: controle de objetivos de longo prazo com cadeias de evidência auditáveis, agendamento via cron, equipes multiagente de especialistas, memória de pesquisa auto-evolutiva (recall FTS5 + RRF), workspaces de projeto e uma UI de workspace personalizada.

Reprodutor de música, audiolivro, rádio e notícias para o DeepSeek Harness: transmite sua pasta local de música via HTTP, lê romances locais .txt/.epub em voz alta com vozes de IA, reproduz música online QQ/Kugou/Netease e rádio da internet (HLS suportado) e transmite resumos diários de notícias — tudo controlado pela UI ou dizendo ao agente por meio da ferramenta de modelo music_play.

Ferramentas de email IMAP/SMTP (list/read/search/send/folders/attachment/health/watch/mark/reply) com filtros de intervalo de datas since/until, email_mark para lido/não lido/estrela/mover, email_reply para responder/responder a todos/reenviar com cabeçalhos de threading, predefinições QQ/163/126/Sina/Aliyun/Gmail/Outlook/iCloud, suporte para várias contas, uma barreira de aprovação de envio, uma página web de definições e um popup de nova mensagem com rapariga-baleia acionado pelo verificador incremental email_watch. O início de sessão Outlook OAuth2 por código de dispositivo funciona logo de início através de um cliente comunitário integrado, e uma conta ainda pode fornecer o seu próprio clientId.

O órgão de memória do Agent-Body: após 2 minutos de silêncio entra em sono leve e após 5 em sono profundo, onde regras determinísticas destilam a experiência real em cartões de memória (armadilhas, playbooks, pontos quentes, problemas não resolvidos, fatos). Comandos recebidos recuperam cartões relacionados por palavra-chave e os injetam no contexto; cartões sem uso decaem numa meia-vida e são arquivados em vez de excluídos. Também remove o ruído dos avisos de homeostase de todo o corpo: repetições dentro de uma janela são contadas em vez de reimpressas, e um aviso que se repete sem nunca sarar converge para um desvio de estado estacionário conhecido e silencia. A consolidação e a recordação não fazem chamadas ao modelo.

Portado do plugin ARS Claude Code (44k+ estrelas no GitHub): skills de pesquisa acadêmica para DeepSeek Harness — um time de agentes de pesquisa profunda, um pipeline de escrita de artigos, um painel de revisão por pares multi-perspectiva e um orquestador de ponta a ponta, além de dezesseis comandos /ars-*.

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.

Estúdio de imagem e vídeo com IA como painel flutuante do DSH, para que a criação ocorra junto da conversa em vez de substituí-la: texto-para-imagem, imagem-para-imagem e composição com várias imagens em 1K-4K em oito proporções; texto-para-vídeo e imagem-para-vídeo com controle do primeiro quadro em 4-12 segundos; modo curta-metragem que importa um roteiro (.txt/.md/.json), divide-o em planos de storyboard para pré-visualização e geração em lote; e um workspace de especialista em prompts. Zero dependências de runtime.

Bundle DSH que registra 13 ferramentas nativas codegraph_* que encapsulam a CLI do codegraph, para que agentes façam bootstrap, mantenham e consultem um grafo de conhecimento de código pré-indexado (consulta de símbolos, exploração, trilha de nós, chamadores/chamados, impacto, testes afetados) em vez de fazer grep em arquivos.

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.

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 um painel de configurações multiusuário ao cliente web do DSH: seleção do modo de uso, gerenciamento de membros com status online e vinculação de dispositivos, e troca ou compartilhamento das bases de memória e conhecimento por membro.

Reuniões visuais de mesa-redonda para DeepSeek Harness — nós especialistas em um anel com arestas direcionadas, uma porta de agregação, pensamento proxy para modelos trabalhadores caixa-preta e revisão adversarial (red-team) de planos consolidados com endosso/rejeição por ponto de vista.

AI Company Framework: transforme uma frase em uma empresa multi-agente — 15 Skills planos (boss/pipeline/role-template/11 roles/generic customer-memory), 7 templates de workflow, runtime AgentTeams + painel de atividades, sidebar de funcionários com isolamento por sessão, bridge para bot do Feishu (bot do boss e bots por funcionário, roteamento de grupo, push autônomo, gate de decisão humana, guia de contato externo), memória SQLite por cliente com memória de três camadas (merge cross-group), switch de modo /company; sem RAG.

Roteia de forma automática e inteligente cada tarefa delegada para o melhor modelo configurado usando aliases, tags de capacidade e orientação de uso — mantendo o trabalho rotineiro rápido e barato enquanto envia o trabalho complexo para especialistas mais fortes. Configure sua equipe de modelos na Web UI ou em um setup guiado, execute especialistas em paralelo com junção confiável de resultados e veja o modelo escolhido de relance nas views de subagents e inline na árvore Tasks da Better Sidebar.

Camada de orquestração multiagente para o DeepSeek Harness — modos de execução autopilot/ralph/team, 19 cartas de papel, 40 skills bilíngues e um servidor de estado MCP incluído, portado do oh-my-claudecode.

Plugin em estágio inicial conectando o DeepSeek Harness a um servidor OwnDsh auto-hospedado implantado separadamente para identidade de equipe, controle de acesso a modelos, cotas e auditoria de uso.

Lançador de desktop do Windows para a interface Web DSH: atalho de desktop, início silencioso, área de notificação com abrir/sair completamente (parar serviço, fechar janela da app, sair da área), janela da app PWA com foco em vez de relançamento, prompt de instalação e notificações de conclusão de tarefas.

Decisões tipadas do Laya (`noul` sim/não, `choice`, `score`) como um serviço Cordis de primeira classe (`ctx.laya`) mais as ferramentas `laya_ask` e `laya_plan` visíveis ao modelo. O plugin em si não instala nem baixa nada: é um cliente de um sidecar `laya-mcp serve` que você mesmo inicia, e informa que o sidecar não está em execução em vez de falhar de forma obscura na primeira chamada de ferramenta.

Conjunto de aparência web com uma galeria de 7 temas (cada um um mapeamento completo de 122 tokens --dsw-*) mais comutação com um clique persistida nas definições, extração de cor do papel de parede Material You que gera uma paleta dinâmica completa, e um controlo global de raio dos cantos. Os temas assentam no sistema de aparência oficial como camadas de substituição em vez de o contrariar, pelo que a linha oficial claro/escuro/automático continua válida.

Guarda de codificação de arquivos: leitura/escrita/edição byte a byte exatas para arquivos GBK, Big5, Shift-JIS, EUC-KR, Windows-125x, UTF-16 e UTF-32, de modo que editar um arquivo legado o deixe em sua codificação original em vez de reescrevê-lo silenciosamente como UTF-8; o BOM UTF-8 é preservado exatamente como estava, as terminações de linha (CRLF/LF/CR) são mantidas, os caracteres que a codificação não pode representar são recusados em vez de gravados como "?", e os arquivos não UTF-8 são listados com codificações candidatas para que o modelo possa relê-los explicitamente.

Transforme o uso de tokens do seu DSH em um jogo gacha: alimente um monstro com tokens, ganhe moedas, faça pulls de 14 waifus de IA (Kimi/GLM/Gemini/Claude e mais), aprimore artefatos e monte uma equipe de batalha no estilo Balatro com bônus diários de login.

Preset de agente Learning Mode: um agente de codificação que ensina enquanto codifica — explicações concretas ancoradas em cenários, orientação socrática e lacunas de prática TODO(你), modelado no estilo de saída Learning do Claude Code; instalável via dsh plugin add (dsh-learning-mode no npm).