Plugins

Ambiente de trabalho para operadores de comércio eletrônico: prévia CSV em lote com adaptadores de colunas de marketplaces, avaliação reproduzível de lucro em seis dimensões, capturas de páginas públicas de produtos, skills em chinês e base substituível de políticas da loja.

Executa análises bioinformáticas do OmicVerse/OmicOS num kernel Python persistente, com busca no catálogo de capacidades, inspeção do kernel e uma aba de conta.

Conjunto de ferramentas de depuração HTTP/API: requisições HTTP com controle total (método/cabeçalhos/corpo/auth), análise de comandos curl e execução em um passo, histórico de requisições na sessão com comparação lado a lado de respostas, cabeçalhos Link com suporte a paginação e cartões de UI com a marca DeepSeek (dsh-http-tools-ui opcional).

Um porte enxuto do Headroom: comprime a saída de ferramentas e corta até 20% do contexto, sem afetar o cache de contexto do modelo nem o desempenho do agente.

Dashboard do Zhihu (知乎): lista de destaques com setas de tendência, feed de seguidos (favoritos/criações/seguidos), acompanhamento de posts (pergunta/palavra-chave/pessoa) com resumos automáticos e cinco ferramentas de agente (zhihu_search/hot/answer/global_search/followees).

Descobre automaticamente listagens de modelos, preços e capacidades em hosts de API compatíveis com OpenAI, normaliza tudo e emite configurações de modelo prontas para uso no dsh.

O DeepSeek Harness abre automaticamente plugins de navegador e inclui um programa WebView2 embutido para proporcionar uma experiência desktop leve.

Conecta o DSH ao Beav local para operações de IA no Xiaohongshu (RED/RedNote) e em redes sociais: fluxos de pesquisa de temas, conhecimento, copywriting, imagem, áudio e vídeo curto com aprovação e rastreio de artefatos.

Consultas headless ao Claude Code com papéis de advisor, reviewer e designer, retornadas como respostas de referência.

Pacote de proteção contra mojibake para o DSH: detecção de texto corrompido baseada em características antes da escrita com revisão e liberação (uma nova tentativa idêntica passa), mais auditoria de codificação do pwsh antes da execução (ANSI/GBK/UTF-16/Default). Windows e chinês primeiro.

Cliente MCP aprimorado: descoberta paginada de ferramentas, inicialização não bloqueante, mcp_tool_search e transportes stdio/streamable-http feitos à mão.

Kit de análise de dados: perfilamento de CSV/TSV/JSON, detecção de anomalias por IQR e z-score, sumarização estruturada com problemas de qualidade e consultas de filtro/grupo/agregação sem código.

Ferramentas de governança stage-gate: gate_open / gate_check / gate_list / gate_close chamáveis pelo modelo para verificações de aceitação em memória, por sessão, com conclusões PASS/BLOCK.

Dá ao agente sua própria caixa de entrada de e-mail via AgentMail — onze ferramentas para enviar, ler e rotular mensagens, além de e-mails recebidos entregues em uma sessão do harness por thread, com portão de aprovação e lista de destinatários permitidos em tudo que sai.

Kit de tradução para agentes DSH: segmentação de frases, extração de termos e glossários, QA origem-destino (números, unidades, colchetes), guias de tom e uma memória de tradução durável por workspace.

Memória de longo prazo injetada no início da sessão: preferências/fatos/resumos/conhecimento em escopos global e por projeto, recall com orçamento via `agent/pre-step`, armazenamento JSON durável.

Traga seu histórico existente do Claude / ChatGPT para o DSH: importação instantânea sem tokens do memories.json dentro de uma exportação do Claude, transcrições locais do Claude Code sem necessidade de exportação e conversas destiladas pelo modelo que você já configurou no DSH. Cada memória carrega evidência literal verificada contra a fonte por código — uma paráfrase é descartada e contabilizada, e evidência encontrada apenas nos turnos do assistente é sempre encaminhada para revisão em vez de armazenada.

Gerenciador de assistentes no estilo Hana para DSH: gerenciamento visual de predefinições (cartões, personalidades yuan, recorte de avatar) e uma pilha completa de memória Hana (resumos contínuos, compilação em camadas, armazenamento de fatos SQLite, memória profunda).

Memória de pistas de eventos entre sessões para o DeepSeek Harness: extrai automaticamente pistas de tarefa/conversa e hábitos de linguagem do usuário de cada turno para um banco global persistente de pistas, e depois reinjeta o contexto lembrado ao detectar troca de assunto (correspondência por palavra-chave ou vetor).

Reescreve cada requisição com base num perfil de prompt aprendido e atualiza automaticamente hábitos, regras anti-alucinação e registros de aprendizado.

Memórias persistentes de chave-valor por projeto com ferramentas de modelo set/get/list/delete/search e armazenamento em arquivo JSON.

Quadro de foco para agentes do DeepSeek Harness: notas duráveis mantidas pelo modelo no workspace da sessão que fixam o objetivo, as restrições e as decisões ao longo de compactações e sessões, com injeção automática de contexto, arquivamento ao limpar e um painel web opcional.

Primeiro turno de compatibilidade mínima para sessões raiz web: começa com bash persistente e str_replace_editor, remove o contexto automático de espaço de trabalho e habilidades e restaura o preset selecionado após a primeira chamada de ferramenta ou resposta; inclui um interruptor persistente no compositor.

Anexa tags às sessões e pesquisa sessões por tag no painel de configurações web.