Plugins

Painel lateral com navegador de arquivos, terminal e revisão do Git para pré-visualizações rápidas de arquivos.

Conecta DSH a um nó anet local por cliente MCP stdio. Inclui 3 skills e 14 ferramentas para descobrir agentes na AgentNetwork, enviar/acompanhar/responder tarefas A2A criptografadas de ponta a ponta, pagar ou recusar skills pagas dentro dos limites do operador, ler a cadeia local de evidências e informar o estado do nó. Apenas Linux/macOS; requer nó anet 0.3.0+ em execução local.

Três presets Agent com memória persistente separada: 鲸鱼娘Agent预设 (chinês simplificado coloquial, chama o usuário de 主人, afetuoso-tsundere), 鲸鱼娘活人版Agent预设 (pode retrucar, desconversar ou ser frio; menos doçura) e 鲸鱼娘涩涩版Agent预设 (personalidade original, afeto só ao usuário, reduzido em grupos). Usam a composição mínima oficial (um shell persistente) e ferramentas de leitura/escrita, glob e grep. whale-loli.md, whale-loli-v2-live.md e whale-loli-v3-naughty.md são lidos por whale_memory, whale_memory_v2 e whale_memory_v3; não compartilham memória. billion-context compacta as conversas; este plugin considera os resumos evidências e permite consultar detalhes quando necessário.

Adiciona um oceano animado de baleias ASCII atrás de conversas vazias, com campo de entrada neutro em vidro fosco, seleção de cores, temas claro/escuro e opções para baleias, peixes, grade e rastros.

Lê GIF e WebP animados como animações: o arquivo colado continua sendo reproduzido na interface enquanto o modelo recebe uma folha identificada de quadros amostrados. A ferramenta read_animation amostra um arquivo sob demanda.

Não é mais um plugin de memória: ODR é um ciclo de autoaperfeiçoamento em mundos evolutivos (Dream-RSI). As tentativas são registradas em uma Discovery Tree e, entre execuções, milhares de variantes de estratégia são reproduzidas nesse mundo. Uma estratégia, receita ou lição só é promovida após passar pela reprodução contrafactual, nunca apenas pela palavra do modelo; Sentinel controla chamadas de ferramentas antes de consumir o orçamento. O LLM permanece congelado. Instale pelo npm como dsh-open-dream-rsi.

Faz login em uma conta ChatGPT por OAuth e disponibiliza os modelos do plano como rota de provedor do DeepSeek Harness. Chama api.openai.com/v1/responses com o escopo do plano da conta, não pelo backend do Codex.

Instala a Herta como agente do DeepSeek Harness: um preset que traz seções de prompt de persona e memória dela, seis ferramentas de memória e voz, uma camada narrativa que separa o que ela pensa do que ela diz, 80 clipes de voz incluídos, síntese de fala offline e MiniMax, e duas visões de conversa que renderizam a sessão com os componentes dela.

Bancada de escrita de romances para o DeepSeek Harness: você dá joinha ou não para trechos candidatos, e o modelo os destila em um perfil de preferência curto que acompanha as chamadas de redação seguintes, enquanto o manuscrito fica fora do contexto de redação. Adiciona um quadro de capítulos, pacotes de escrita por capítulo, revisão limitada à anotação que reescreve apenas o parágrafo anotado e verifica o resto byte a byte, um livro-razão do projeto e checagens locais de ritmo.

Plugin do DeepSeek Harness que transforma julgamentos Jev em três ações automáticas — podar saídas de ferramentas grandes demais para os segmentos relevantes à requisição, triar páginas obtidas em busca de instruções dirigidas ao modelo e escolher qual skill se encaixa no próximo passo — além das ferramentas jev_ask e jev_gate, um registro de julgamentos que sobrevive a reinicializações e um relatório /jev-status. Requer uma chave de API TypeSafe; sem ela, fica inerte e não envia nada.

Adiciona /review, /review-status e /review-cancel para gerar um subagente nativo independente que inspeciona um escopo Git escolhido (branch base, alterações não commitadas, um commit ou instruções personalizadas) e retorna um relatório de achados na conversa atual, com saída em inglês ou chinês conforme o locale do host.

Reuniões visuais de mesa-redonda para DeepSeek Harness — nós especialistas em um anel com arestas direcionadas, uma porta de agregação, pensamento proxy para modelos trabalhadores caixa-preta e revisão adversarial (red-team) de planos consolidados com endosso/rejeição por ponto de vista.

Plugin de «escrita de núcleo único» para o DeepSeek Harness: ferramentas minuciosamente simplificadas e saída reforçada para modelos pequenos quantizados, adequado para executar pipelines de romances longos localmente com modelos no dispositivo.

Protocolo Agent2Agent v1.0 para DSH: execute um servidor A2A padrão para que outros agentes chamem esta instância, conecte-se a agentes A2A remotos como clientes e gira ambos a partir de uma página de definições visual.

Workspaces unificados: mescla vários diretórios em uma única sessão, gerencia uniões a partir de um painel de configurações e lê/grava arquivos membros via ferramentas uw_read/uw_write/uw_edit/uw_delete/uw_move.

Bichinho de desktop desenhado a partir do contorno oficial da baleia, para o app desktop e a UI web: animações SVG e expressões faciais acompanham o estado do agente (pensando, trabalhando, concluído, erro, aguardando confirmação), e ele pode seguir outras sessões em execução com um selo de contagem; cutuque, arraste, balance até ele ficar tonto, achate-o contra a borda da tela ou passe o cursor sobre a cabeça para fazer carinho; 7 paletas, 4 tamanhos, sons sintetizados, sincronização com tema claro/escuro e uma prévia web jogável.

Plugin de revisão de alterações de sessão para o DeepSeek Harness: rastreia chamadas de ferramentas de escrita/edição por sessão e renderiza diffs em nível de linha com cores personalizáveis, com isolamento de sessão, agregação de subagentes e atualizações ao vivo via SSE.

Equipes de agentes: gere colegas de equipe nomeados e duradouros, coordene-os com uma lista de tarefas compartilhada, caixa de correio de membros e espaços de trabalho virtuais, e observe a equipe ao vivo em uma aba de sala de equipe.

Notificações sonoras por evento: conclusão de turno, aprovação, pergunta, plan-review, goal-blocked e task-failure recebem cada um seu próprio som e volume, configuráveis na Web UI (synth integrado, mudo ou arquivo de áudio local).

Rotas de modelo dedicadas, ferramentas e orientação de sistema para visão, compactação, revisões, subagentes, títulos e geração de imagens.

Preset modo especialista DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): coordenador + 17 subagentes com delegação automática. Funções: taskboard (estados pending/ready/running/done/failed, DAG dependências, reivindicação atômica, retry, recuperação), portas qualidade (pipeline 5 etapas: requisitos, implementação, verificação, revisão, integração; 2 reelaborações), Five-Anchor (revisão/convergência/anti-deriva/colaboração/recursos), Near-distance (modelo identidade/tarefa/saída), divulgação progressiva (~28% economia tokens), persistência, barramento P2P, revisão cruzada, pool experiência, via rápida, auto-retry. 17 especialistas: dados, redação, jurídico, PM, frontend, UI/UX, arquiteto, social, growth, fin. quant., backend, DevOps, BD, QA, segurança.

Reproduz sessões em uma linha do tempo reproduzível com uso de tokens por etapa, audita operações sensíveis, estima custos, visualiza linhagem de forks, compara sessões e exporta replays HTML autônomos.

Use uma assinatura ChatGPT/Codex no DeepSeek Harness com modelos GPT, geração de imagens, busca na web, relatório de cota da assinatura, controle de modelos e recursos, e login OAuth via navegador ou código de dispositivo.

Use papéis de parede baixados no Wallpaper Engine como fundo da web do DeepSeek Harness: papéis de parede em vídeo são reproduzidos no local, papéis de parede de imagem usam a arte independente de maior resolução, com modos de ajuste cover/contain e um dimmer de painel de 0 a 100.