Plugins

Plano de controle de memória em três níveis para DeepSeek Harness: contexto de runtime persistente, documentos de projeto pesquisáveis, memória de longo prazo plugável, roteamento inteligente, fluxos de trabalho de agente supervisionados, WebUI e ferramentas headless.

Memória entre sessões com escopo de projeto: armazenamento SQLite de sete camadas (soul/user/project/fact/lesson/rules/topic) sobre node:sqlite, injeção na primeira mensagem amigável ao cache mais acertos de palavras-chave por mensagem, ferramentas memory_remember/search/find_similar/read/update/project e consolidação em janela de ociosidade ("dream") com supressão em horário de pico. Os textos de prompt são fornecidos como arquivos de dados por idioma — o framework suporta usuários multilíngues.

Espaço de trabalho de roleplay para o DeepSeek Harness: importe cartões do SillyTavern/TauriTavern ou crie um do zero por um fluxo interativo; converta um romance TXT longo em cartão jogável com leitura intensiva ou rápida; o agente principal consulta worldbooks sob demanda e a prosa é lida em uma aba dedicada; explore várias worldlines numa única conversa (regenerar, editar-e-enviar, clonar); presets de estilo com 16 estilos embutidos, um cluster de agentes de personagem, um cartão de decisão e exportação de cartão ou romance; a coerência em histórias longas vem de prefixo de configurações congelado, janela de contexto de corte rígido, notas de diretor rastreáveis e recuperação por palavra-chave/semântica/híbrida, com embeddings online ou locais. Voltado ao Harness 0.1.2-alpha.3.

Figurinhas de memes para chat: envio somente de texto, envio automático por humor, seletor estilo QQ/WeChat, aprendizado automático, pacotes personalizados.

A memória que sonha — memória entre sessões para o DeepSeek Harness: lembra de você entre sessões, consolida automaticamente 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 uma API externa e CLI.

Adiciona uma aba de configurações Managed Agents e ferramentas MCP para despachar tarefas de agente de longa duração para o Ark cloud Managed Agents.

Registra as rotas Ark Agent Plan, Coding Plan e de modelos pós-pagos no seletor nativo de modelos do DSH.

Provedor ChatGPT OAuth para modelos Codex com pesquisa web por assinatura, cota e redefinição segura, ferramentas de imagem, modo Fast e contexto ciente do modelo; sem chave de API ou Codex CLI

Selecione o texto → anote → envie junto com sua mensagem; as respostas são mapeadas de volta para cada anotação.

Retoma automaticamente requisições interrompidas na Web do DSH: envia um 「继续」 (continuar) enfileirado após falhas de rede, timeout ou crash do host, com classificação de erros, backoff adaptativo, texto de continuação baseado em templates e notificações no navegador.

Adiciona uma faixa acima do compositor para recuperar mensagens de texto enviadas mas não lidas (de direção) antes que o modelo as leia.

Tema industrial-editorial Arknights: Endfield para a DSH Web UI: papel creme, texto em tinta, raio de borda zero, duas paletas de destaque comutáveis (amarelo sinal / ciano-turquesa), mais fundo de contornos marching-squares opcional, marca d'água ENDFIELD e placa de progresso de arranque.

Limpa vestígios de IA em textos russos: encontra artefatos de copiar e colar de chatbots (ChatGPT, Gemini, Grok, Perplexity, DeepSeek), remove marcas de texto oculto (caracteres de largura zero, layout invisível; a varredura de sombra captura marcadores divididos por invisíveis) e reescreve o texto em prosa natural sob pedido; 40 marcadores regex, 38 com entradas completas no registro de evidências; 156 gates, 530 testes; pacote offline e somente texto (a remoção de metadados binários está em scripts/).

Compressão de contexto conduzida pelo modelo (Active Context Pruning) para o DeepSeek Harness: o modelo decide quando e o que comprimir.

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.

Plugin de provedor Volcengine Ark para o DeepSeek Harness (DSH): registra as rotas Agent Plan, Coding Plan e pós-pagas no adaptador nativo pi-ai para que os modelos Ark apareçam no seletor de modelos.

Rebobinagem de conversa na mesma janela de sessão sem bifurcação (semântica /rewind do Claude Code): um botão ↶ por mensagem recorta o contexto do modelo até qualquer mensagem do usuário, com restauração opcional de arquivos no estilo Claude Code a partir de backups persistidos em disco.

Adiciona login de conta, configuração de API e Provider personalizado, troca de modelo, fallback de imagem para modelos somente de texto e atribuição de token/custo ao DeepSeek Harness 47f.

Geração de imagens por IA para a GUI web do DSH: texto para imagem e imagem para imagem por meio de um endpoint configurável compatível com OpenAI (gpt-image-2 / gpt-image-1 / dall-e-3), com um cartão de configuração api_url/api_key e um estúdio de geração de painel dividido na barra lateral.

Memória associativa proativa para DSH: injeta recall sem prompt em uma fronteira fixa, com auto-consolidação em três camadas, cristalização de skills e gerenciamento de contexto no estilo Astra. Inclui livros de passagem e um quadro PLAN que sobrevivem a mudanças de janela de contexto, além de detecção de nível com uma janela de modelo autodetectada. Armazenamento local em Markdown, agnóstico ao modelo, zero dependências; piso lexical de 0 GB com camadas semânticas opcionais.

Auto-memória no estilo Claude Code, nativa: arquivos de memória tipados (user/feedback/project/reference) com um índice MEMORY.md injetado automaticamente no system prompt (pegada zero quando vazio); memory_write/read/list/delete seguem as regras de escrita do Claude Code (deduplicar e atualizar, datas absolutas, links cruzados); camadas por workspace e por usuário, bloqueio de arquivo entre processos com recuperação de lock órfão, Markdown puro em disco, sem serviços externos, sem embeddings.

Evita o inchaço do contexto de requisição no DeepSeek Harness: cataloga ferramentas MCP e skills em ctx.capability, expõe-as nos níveis exposed/progressive/blocked e invoca as de baixa frequência sob demanda via meta_search/meta_invoke, com uma aba visual de configurações.

Labirinto de execução para sessões DSH: o caminho real do agente — avanço principal, desvios fracassados ou sem saída, retrocessos, novas tentativas de requisição e ramificações de subagentes — desenhado em uma única línea do tempo de relógio; com três trilhas sob cada faixa compartilhando esse eixo (densidade de chamadas de ferramenta, pulso de tokens, pressão de contexto) e um painel analítico determinístico abaixo (matriz de resultados de ferramentas, cadeias de falha-recuperação, distribuição de duração); acompanhe ao vivo em uma aba de sessão ou envie até 5 logs de sessão para comparar no mesmo eixo.