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Skill que verifica alegações na web aberta, não na memória do modelo. Divide cada alegação em fatos verificáveis, direciona-os a uma hierarquia de fontes primárias por domínio, pesquisa em paralelo ecossistemas nacionais e internacionais, busca páginas primárias, classifica fontes e pesquisa novamente com termos de refutação. Começa pela conclusão, com URL completa e posição da citação em cada afirmação, separando não verificados/indetermináveis dos confirmados. Com chave, três julgamentos podem usar TypeSafe Jev (System One); sem ela, regras determinísticas. O modelo só pode reduzir o nível de confiança.

Permissões de arquivos para o shell são concedidas por caminho e capacidade, não por nome do comando. A linha de comando é analisada para efeitos de leitura, escrita, criação, exclusão e execução; capacidade ausente abre um cartão de aprovação em vez de uma recusa total. As mesmas regras são compiladas no perfil macOS Seatbelt e aplicadas ao processo, aos filhos e ao código oculto nos argumentos. A aba Approvals mostra o log de auditoria e identifica a regra, revisão automática ou pessoa que respondeu a cada chamada.

Contexto de horário em uma linha para DeepSeek Harness: cada turno começa com Current time (dia da semana, data, hora, deslocamento UTC e fuso IANA) e termina com Turn ended. Assim o modelo conhece horário, data e intervalo entre turnos sem perguntar.

Aba do dsh-better-sidebar com resumo da sessão: quadro de tarefas lido da projeção `todos` e seção de entregáveis com os arquivos escritos neste turno. Enquanto estiver montada, oculta o painel oficial acima do compositor.

Mescla o contexto de outras sessões no turno atual: resolução de conflitos ponderada por evidências, retratação de afirmações cujas premissas foram retratadas, rotulagem de confiança que resiste à injeção de prompts entre sessões, e empacotamento limitado por orçamento. Inclui um benchmark.

Exibe uma tradução para chinês sob cada bloco de raciocínio em inglês no chat Web do DSH sem alterar a transcrição da sessão. Inclui cache por trecho, modelo configurável e painel de configurações.

Skill de atualização para autores de plugins do DeepSeek Harness: um índice detecta a faixa peer do solicitante e direciona ao closed corridor card correspondente (0.1.3-alpha.1→0.1.5-rc.1, etapas A+B; 0.1.5-rc.2→0.1.6-alpha.2, etapa C), além de scanner de limites sem dependências em skill e CLI npx.

Registra seis skills de fluxo de trabalho guiado por especificação + test-driven para o DeepSeek Harness: autoria de specs OpenSpec fundida com a disciplina TDD do Superpowers em um pipeline de Fase 0-4 com gates de revisão. Zero dependências de runtime.

Barra de progresso ao vivo abaixo do compositor com uma porcentagem e um tempo restante estimado para o turno atual do DeepSeek Harness; a estimativa é reancorada conforme o turno avança e nunca marca 100% até que o turno termine, e a barra fica vermelha quando o turno falha ou é interrompido.

Planejamento de projeto em mapa mental com proteção contra desvios de bloqueio: planos, módulos e tarefas como um DAG de dependências com ordem de execução topológica, marcador de posição do agente, portão de aprovação humana em cada edição do quadro, verificações cruzadas com git e conclusão de tarefas condicionada a evidências.

Memória de projeto DSH: cria PROJECT.md, DECISIONS.md e SESSIONS.md no primeiro passo de cada sessão do workspace; relê do disco e só reinjeta se mudar ou se a compactação remover. memory_checkpoint classifica dados; lembrete limitado para trabalho sem registro. memory_read lê log e arquivo; memory_search pesquisa com BM25 sem dependências. Limite 200: excedentes em SESSIONS-archive.md nunca são injetados, mas podem ser lidos, pesquisados e restaurados um a um. Ajustes: filtro workspace/caminho, abas somente leitura, recarga, JSON import/export por workspace, exclusão em duas etapas, editar/remover bloco AGENTS.md e aviso PROJECT.md desatualizado. Indicador de sincronização; cria ao clicar. Sem dependências, vetores, embeddings ou chamadas de modelo.

Entradas de memória em SQLite, um calendário com lembretes de prazo e tarefas de agente agendadas por cron, com 13 ferramentas de modelo e uma interface bilíngue zh/en.

Painel de uso da sessão: estatísticas de tokens e solicitações por dia/hora/minuto, mapa de atividade, substituição das informações na barra inferior com custo por turno e estimativa baseada em preços por período e múltiplas condições. Reimplementado e ampliado a partir de HaoyueQin/dsh-usage-statistics-panel.

Expande automaticamente o raciocínio em streaming: mantém aberto o bloco mais recente, prioriza ações manuais, expande apenas o último ao abrir uma sessão e não deixa resíduos após a desinstalação.

Multi-agent orchestration agent preset for DeepSeek Harness: one chief orchestrator that never implements itself — it triages every request, has a PM expert plan the work, and delegates implementation to domain experts via a merged expert roster (list and summon tools), scheduling parallel work through a dependency-DAG taskboard and a file-based message bus, with delivery gated by an independent review. Ships 11 core experts; more expert teams (Agency agents EN/ZH, classic collections) are one-click downloads from the settings page over dual GitHub/CDN channels with sha256 verification. Published on npm as dsh-expert-orchestrator (requires DSH >= 0.1.7-alpha.2).

Adiciona uma opção de reinício em Settings → General e relança dsh web com os mesmos argumentos por meio de um helper destacado. Recusa sob supervisor systemd detectado, salvo se allowRestart=true. Verifica a porta de escuta conectando-se a ela, sem fazer bind.

Notificação do sistema do navegador, com som emitido pela própria notificação do SO, quando a sessão precisa de resposta ou fica idle. Não verifica o foco da página; no máximo uma notificação por sessão, e a nova substitui a anterior. O aviso idle informa quantas tarefas em segundo plano continuam rodando.

Estilo de saída Conciso com um clique para DeepSeek Harness: resultados primeiro, sem enchimento, mesma profundidade de trabalho. Cada resposta final abre com um cartão-resumo em linguagem simples (selecione o texto para copiar), escopado por sessão, funcionando também em headless/CLI, com comando /concise, overrides em style.md e uma API local. Links e caminhos de arquivo dentro do cartão-resumo renderizam como chips clicáveis: URLs abrem direto, arquivos locais abrem com o app padrão do SO (v0.9+). Um lembrete de contrato de pré-geração por passo (v0.11.2+) corrige de forma mensurável perdas de resumo em respostas no formato de relatório de auditoria/tabela.

Personaliza a linha de status de turno em execução do DSH: frases bilíngues rotativas, ícone animado de carregamento configurável (5 estilos x 3 tamanhos) e correspondência com um clique à cor do tema ativo, tudo em um painel de configurações Gerais, além de um editor de frases seccionado em # 中文 / # English. Sem dependências, sem etapa de build e sem arquivo de configuração.

Orquestra equipes multi-agente duráveis a partir de uma sessão DSH: um capitão gera subagentes membros, conduz um DAG de tarefas com dependências e portões de qualidade e coordena por meio de caixas de correio persistentes, com painel de atividades ao vivo.

Notas autoadesivas em todo o workspace em uma tela infinita: as notas são arquivos Markdown simples, criadas manualmente, capturadas de conversas ou destiladas pela IA, e podem ser devolvidas como contexto; inclui 12 ferramentas de modelo e 5 habilidades embutidas para criar, etiquetar, organizar, comparar e mesclar notas.

Comprime o contexto de tempo do DSH de ~280 caracteres para 46, injetando uma linha de data compacta no snapshot do contexto de execução; zero dependências em runtime.

Retoma um turno do agente que terminou após narrar sua próxima ação sem chamar nenhuma ferramenta: o guard reexecuta o log do turno em agent/turn-stopping, faz uma única pergunta de verdadeiro/falso a um modelo juiz e conduz o mesmo turno a executar mais um passo.

Plugin de impressão 3D e manufatura aditiva para o DeepSeek Harness: geração paramétrica de STL, G-code de calibração, análise de STL/G-code, renderização de trajetórias e ponte com o PrusaSlicer, além de 5 skills e uma persona concisa otimizada para modelos locais.