Plugins

Visualiza o uso de tokens de cada solicitação (composição do contexto e taxa de acerto do KV cache) e aplica orçamentos por turno/sessão com aviso ou bloqueio. npm: dsh-my-context

Painel de anatomia para os órgãos do Agent-Body: serve um painel de sinais vitais ao vivo em /anatomy dentro do próprio harness — órgãos, batimento, livro-razão de cura, contadores de auto-treinamento e o fluxo de pulso real — lido diretamente dos arquivos de runtime em vez de redigitado. Somente host, sem bundle de cliente e sem etapa de build.

Motor de contexto Zero-residence: payloads grandes de ferramentas são removidos do contexto ativo para um armazenamento consultável e apenas ponteiros determinísticos permanecem, de modo que os tokens de prompt por turno deixam de crescer com a transcrição. Qualquer conteúdo mascarado é reconstruído literalmente a partir do log da sessão sob demanda, por id de chamada de ferramenta ou seq de sessão.

Núcleo de órgãos do Agent-Body: plugins organizados como um único corpo. Cada comando vira um impulso nervoso que inerva de forma determinística o órgão competente e nomeia a capacidade a usar; um batimento de intervalo variável bombeia diretivas do operador, propriocepção e avisos de homeostase pelo sistema; arcos reflexos disparam sem chamada ao modelo; falhas seguem atribuição determinística (ferramenta, argumentos, permissão, timeout, rede), prescrição e laço de reverificação, e erros de argumento nunca são repetidos. Um órgão ausente é compensado pelo de maior sobreposição de capacidades, e os esquemas de ferramentas são filtrados pela intenção atual (redução medida de 84,7%, reproduzível no repositório). É o pacote de plugins do núcleo no repositório agent-body.

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.

Governança de plugins: plugins novos/atualizados ficam primeiro em uma área de candidatos e depois são montados a quente após a inicialização — sucesso promove, falha desativa automaticamente, falhas repetidas congelam, modo seguro com um clique, painel de diagnóstico na barra lateral (npm: dsh-my-guardian).

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).

Melhora a experiência com modelos: várias formas de preencher parâmetros, compatibilidade aprimorada, memória do esforço de raciocínio, subagentes que acompanham em tempo real o modelo e esforço do pai e ajuste automático do esforço pela IA.

Confiabilidade de tarefas: nova tentativa automática em timeouts/falhas do modelo, continuação automática de tarefas inacabadas, verificação de conclusão, interrupção de repetições de pensamento, retomada após suspensão ou reinício, modo piloto automático e endpoint de acionamento remoto (npm: `dsh-task-reliability`).

Cobrança de cache por chamada no popover do medidor de contexto: totais da etapa, rodada e sessão atuais com tokens e valores de acerto / erro / saída, preços automáticos de pico e fora de pico no horário comercial de Pequim, tarifas por modelo e cobrança também de relays de terceiros.

Uma entrada de steer em meio à execução para DeepSeek Harness Web: enquanto o agente trabalha, aparece uma barra de entrada acima do compositor para injetar pedidos de modificação na próxima decisão via agent.steer(), sem interromper a conversa. Os rascunhos persistem por sessão, mensagens injetadas não lidas podem ser recuperadas do balão, e há suporte a um prefixo de orientação opcional.

Aba de atividade de arquivos na barra lateral do DSH: registra leituras/criações/modificações de arquivos pelo agente e pela barra lateral (incluindo operações escondidas dentro de comandos bash), com isolamento por sessão, persistência após reinícios e pré-visualização flutuante ao clicar em um arquivo (npm: `dsh-file-activity`).

Um segundo cérebro autossuficiente para DeepSeek Harness — captura automaticamente conhecimento durável de diálogo num cofre Markdown local (dedup personalizado, pesquisa CJK, compatível com git), com uma base de conhecimento gráfica e um grafo de conhecimento interativo (filtro de legenda, coloração por dimensão temporal, seleção por caixa, mesclar, eliminar, exportar/importar PNG).

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

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.

Provedores de subagentes Codex / Claude Code / ACP baseados em função para o DeepSeek Harness — filhos retomáveis, recuperação duradoura de sessão, permissões de produto por função e delegação com um teto de permissões.

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.

Ícone de humor animado: alterna o favicon, a marca da barra lateral e o título principal por animações de expressões bloub que seguem o estado da sessão (trabalhando / aguardando entrada / concluído / ocioso), com 8 formas, 12 cores e textos de marca personalizáveis configuráveis nas Configurações.

Skill e ferramentas de apresentação: de uma frase ou documento para um slideshow HTML e PPTX editável. Sete layouts (incluindo citação e tabelas PPTX nativas), notas do apresentador (painel HTML pela tecla S e slides nativos de notas), cinco temas integrados, configuração padrão de tema/idioma e suporte bilíngue. Guia inicial de 4 etapas nas configurações.

Histórico de entrada estilo terminal para o compositor web: recuperação por setas priorizando as extremidades, com restauração exata do rascunho/cursor, histórico persistente local do navegador, busca reversa com Ctrl+R e reconhecimento de contexto deslizante; a versão 0.5.0 adiciona uma camada de entrada inteligente — trechos entre sessões (/save, /load), modelos de prompt com variáveis, insights de reutilização e destaque de resumos de compactação.

Fuzzing direcionado por agente LLM. A partir de um repositório e bug (descrição CVE, patch, trace de crash ou file:line), executa PLAN, IMPLEMENT, EXECUTE e REFLECT; o modelo escreve geradores Python de entradas até acionar o oráculo de padrão stderr da campanha ou ela parar.

Plugin de análise estática LLVM que cria bitcode do programa inteiro para projetos C/C++ e executa análise de alcançabilidade do kernel-analyzer (KAMain). Fornece ferramentas kanalyzer_* ao agente e o serviço ctx.kanalyzer a outros plugins.

Injeta uma seção no prompt de sistema para que a cadeia de raciocínio, o planejamento e o raciocínio de invocação de ferramentas do agente permaneçam em chinês simplificado. Zero dependências externas — clone e instale por link a partir de qualquer diretório local, sem necessidade de build ou publicação no npm.