Plugins

Cole um link; o agente lê. Xiaohongshu, Douyin, Bilibili, WeChat, artigos, PDFs e áudio viram Markdown citável para wiki/base de conhecimento. A/B exploratório de 60 turnos (limites de tempo diferentes, sem revisão humana da correção): leitura concluída 22%→92% (+70 pontos), timeouts 68%→0%, respostas com fato real da fonte 23%→82%. Em 123 links reais, 80% foram utilizáveis (93% das páginas que responderam); link inacessível é reportado em 26 s. Compatível com Codex, Claude Code e DSH.

Conta operações persistentes em cada turno e escala pelo total: primeiro um lembrete, depois uma instrução explícita para parar e, em seguida, um pedido de aprovação. Lê o modo sandbox da sessão a cada chamada e fica silencioso em read-only e workspace-write.

Companheiro completo para a GUI web do DSH: widget de saldo com uso de hoje, custo por turno e tarifas de pico/fora de pico, fila editável de balões e efeitos sonoros. Inclui pet de desktop transparente com 106 clipes (arrasto elástico, arremesso, passeio pela tela, clones), cartão QQ via SnowLuma para ler histórico e responder, interação com publicações/comentários do Bilibili, proteção de peixes e agenda dia/noite, além de memória local bidirecional com dados ocultados. Um plugin; os dados ficam no dispositivo. Apenas Windows 10/11.

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).

Live Compact: compacta enquanto você trabalha. Compacta o turno concluído no próprio lugar e mantém o cache de prefixo.

Notificações de desktop para a conclusão de turnos, com controles por resultado e regras de palavras-chave.

Transforma o DeepSeek Harness em uma plataforma multilocatário de nível servidor: acesso remoto + HTTPS automático, permissões de subusuários e cotas de tokens/diárias, aplicação de sandbox, autenticação criptografada e log de auditoria.

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.

Dicionário offline de memes e gírias: consulta 6.792 entradas integradas antes de cada turno e só as injeta quando a mensagem parece uma pergunta sobre meme. Inclui ferramenta de busca, página de configurações para adicionar/editar/excluir entradas e aliases, controle de tom para ajustar quanto entra na brincadeira e verificação de versão integrada.

Coordenação de GPU nativa de AstrBot/DSH para companheiros de IA locais: LLM, IndexTTS e ComfyUI usam a GPU à vez, sem proxy.

Plugin de injeção na solicitação e jailbreak para DeepSeek Harness. Reescreve apenas a cópia da solicitação enviada ao modelo (seções do system prompt, turnos fabricados, substituição por palavra-chave/regex), sem alterar o histórico da conversa nem arquivos do host. Inclui presets unrestricted / nsfw / authority e o prompt 破甲 do dsh-purge como preset comum. Ativação por agente/preset, sempre ativa ou por modelo e preset; cada injeção vira uma linha recolhível na sessão.

Cartão de consulta de logs para a GUI Web do DSH sobre Elasticsearch/OpenSearch: uma tela de consulta com strings por dialeto e exemplos clicáveis, preenchimento de nomes de campos, chips de filtro, histograma temporal com zoom no intervalo da barra, facetas que viram filtros e lista de resultados com cores por nível, linhas de continuação de stack, colunas e paginação. Logs de contêiner Docker são uma fonte de coleta que reutiliza o plugin docker. Inclui cinco ferramentas loglens_* somente leitura (sources/search/fields/facets/context), compartilhando a camada de execução do painel. Requisições de saída alcançam apenas fontes configuradas, são avaliadas pelo IP resolvido, não seguem redirecionamentos e têm limites de tamanho e tempo.

Webhook de mensagens instantâneas e notificações locais na conclusão de turnos, erros ou aprovações (Feishu/WeCom/DingTalk/Slack/Discord/personalizado).

Bancada de design na barra lateral direita do DSH: prompt, designs recentes e modelos. Auto escolhe um estilo por tema, mas prevalecem instruções, cartão escolhido, imagem de referência ou sistema de marca padrão. Fotos: 64 placeholders da OpenAI em 8 temas, não reais; avisa para substituí-las antes do lançamento. HTML ao vivo em canvas com moldura de dispositivo. Biblioteca e mercado offline (16 modelos, 3 sistemas, 20 estilos); compartilhar após revisar dados pessoais e design. GitHub só conecta repositórios públicos. Extrai marca, verifica telas e entrega React/Vue/Next.js/HTML ou uni-app/WeChat. Design mode incluído; anotações de negócio experimentais desligadas por padrão.

Recolhimento automático do fluxo de trabalho ao estilo Codex: os turnos concluídos se recolhem em uma única linha "processado em Xs", deixando apenas a resposta final; chamadas de ferramentas e blocos de pensamento se recolhem em chips de resumo ao vivo que acompanham o streaming; expansível nível a nível, totalmente reversível ao desinstalar.

Idiomas de trabalho por modelo: regras regex ordenadas associam IDs de modelo a códigos BCP 47; antes do envio, o DeepSeek Flash traduz o prompt para o idioma do modelo e, após cada turno, traduz a resposta de volta. Permite exibir separadamente, na própria conversa, a resposta original e o texto realmente enviado, acrescenta ao prompt do sistema uma regra para manter o idioma de trabalho e avisa abaixo da mensagem quando a tradução falha. Se os idiomas coincidirem, não há tradução nem custo.

Canal de bot Lark/Feishu para o DeepSeek Harness: cada chat conduz seu próprio agente, e aprovações de ferramentas, perguntas do modelo e revisões de plano retornam como cartões respondidos por um botão ou uma resposta. Alterne o espaço de trabalho e o modelo pelo chat (`/cd`, `/model`, `/new`) e execute vários bots que mantêm sessões separadas e podem passar a vez entre si em um mesmo grupo.

Mascote de desktop com persona Claude, fixado no canto inferior direito da GUI Web do DSH: mostra saldo, uso de hoje, preços de pico/fora de pico e custo por turno; balões editáveis (texto, saldo, uso, preços, imagens, frases aleatórias e escolhas ponderadas), estilos e fontes por linha, editor rápido flutuante, efeitos sonoros e personagem/áudio personalizados. Papéis animados respiram e piscam; uma variante de alerta de saldo muda para rosto chorando abaixo do limite. Níveis de animação 256/384 e pacote HD 512 opcional instalado pelo gerenciador de recursos. 63 falas no estilo Claude. Derivado de MeteorNOX/DeepSeek-Balance-Whale-Widget (MIT).

Acesso à web para agentes DSH: busque páginas renderizadas por JS ou protegidas como markdown limpo, pesquisa agregada em 14 motores e sessões interativas com estado (clique, digitação, rolagem, eval, captura de tela) em um motor de navegador Rust hospedado ou auto-hospedado. Cada sessão retorna uma URL de visualização ao vivo para que uma pessoa possa assistir o agente navegar e assumir o controle com o mouse.

Assistente pessoal para DeepSeek Harness que transforma compromissos conversacionais em planos entre sessões, lembretes e um painel auditável

Define o idioma de raciocínio do modelo para o nível escolhido em Settings - General - Thinking language (chinês simplificado ou um nível padrão que limita apenas as respostas e deixa o raciocínio a cargo do modelo). Injeta uma seção de prompt do sistema na ordem -1000000 e a recoloca no início ao fim da montagem; uma cópia opcional pode ser inserida antes de cada mensagem do usuário para modelos que seguem mal seções estáticas.

Preparação de contexto longo, memória Dream, verificação de tarefas, fluxos de trabalho e interação com o computador para DSH. Requer DSH 0.2.2-rc.2 e Node.js 24.9+. A configuração padrão concede acesso completo a arquivos e comandos e desativa a aprovação de execução; configurações explícitas de um perfil existente prevalecem.

Painel flutuante para gerenciar servidores MCP e skills na interface Web do DSH: o carregamento adiado de ferramentas por servidor (ToolSearch, desativado por padrão) mantém as ferramentas fora do contexto de cada turno. O prompt lista apenas os nomes; o schema completo entra quando o modelo encontra a ferramenta pelo tool_search integrado, evitando o custo de schemas nunca usados. Servidores MCP podem ser globais ou ficar no .dsh/mcp.json de um projeto; há ativação por servidor, catálogo de 47 serviços e importação de outros dez clientes. Skills são descobertas automaticamente em seus escopos reais com resolução de sobreposição; invocação automática pelo modelo ou apenas manual é configurável por skill.

Instala quatro presets de pesquisa matemática multiagente para o DSH: v2 (pipeline guiado por probabilidade com debate entre vários verificadores), v3 (base de conhecimento Markdown em estilo de artigo com um agente planejador e uma biblioteca de métodos reutilizável), v4 (residentes persistentes auto-organizados que trocam mensagens e se reúnem) e v5 (um instituto de pesquisa com um acadêmico que decompõe e atribui o trabalho, pesquisadores votantes, trabalhadores temporários, chat em grupo e um quadro de tarefas compare-and-set); os quatro suportam retomada por checkpoint, intervenção humana e um interruptor opcional de verificação formal em Lean (off/encourage/require), cuja prova aprovada transforma o voto em uma checagem de fidelidade das afirmações Lean.