Plugins

Canal IM Feishu/Lark para agentes do DeepSeek Harness com mensagens nativas do processo de pensamento, cartões de aprovação, cartões ao vivo de meta e tarefas, linhas de fan-out de workflow, busca de texto da sessão e avisos de conclusão de jobs em segundo plano e de subagentes. O acesso é limitado pelo próprio escopo de visibilidade do app Feishu por projeto — qualquer pessoa admitida pelo app pode acionar o agente e responder às aprovações dele, a menos que as allowlists opcionais de remetente, grupo e aprovador sejam preenchidas.

Escaneia mais de 20 agentes de IA nesta máquina (Codex, Claude Code, cc-switch, Hermes, opencode, Gemini, Grok, Kimi, CodeBuddy, Trae, OpenClaw, Qoder, WorkBuddy, Zcode, Cursor, Windsurf, Cline, Roo Code, Qwen Code, ...) e sincroniza, gerencia e adiciona com um clique seus servidores MCP e skills ao DSH — global ou por workspace.

Plugin de memória entre sessões para DSH (v0.6.1, npm @asherliner/dsh-memory-connect): extração automática, indexação SQLite FTS5, recuperação semântica RRF injetada no prompt do sistema a cada turno, manutenção agendada, consolidação LLM via ctx.llm, prevenção de explosão de contexto, identidade Soul global via ~/.dsh/soul.md. v0.5.0: grafo de contexto temporal, modelo de confiança, resumo no fim do turno. v0.6.0: embeddings semânticos locais (BAAI/bge-small-zh-v1.5), sem chamadas à nuvem. v0.6.1: corrigida a expansão de ~ na configuração de caminhos. Instalação sem configuração.

Primitivos multilocatário para DeepSeek Harness (DSH): identidade de locatário, propriedade de sessão imutável, autorização com falha fechada e contrato de armazenamento de propriedade substituível.

Mais de 100 skills de dados de mídia social multiplataforma, além de 40 ferramentas MCP nativas cobrindo APIs de dados, busca IA e geração IA — tudo instalável com um comando.

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

Preset de agente Learning Mode: um agente de codificação que ensina enquanto codifica — explicações concretas ancoradas em cenários, orientação socrática e lacunas de prática TODO(你), modelado no estilo de saída Learning do Claude Code; instalável via dsh plugin add (dsh-learning-mode no npm).

Memória de grafo local em pré-visualização técnica para DSH e Codex: recorda evidências globais do proprietário e do projeto atual antes de cada turno, escreve registros de USER e ASSISTANT separadamente e preserva a proveniência de projeto, sessão, ator e fonte para um atlas visual e páginas de conhecimento citadas.

Integração do Wallpaper Engine para a GUI web do dsh: varre a biblioteca local do WE (Steam workshop 431960 + projetos locais) e usa seus papéis de parede como plano de fundo da página — imagem/vídeo/web renderizados nativamente, papéis de parede de cena como prévias estáticas suavizadas — com um painel de design de papel de parede (opacidade, escopo, blur, vinheta, fps, paralaxe, carrossel, vínculo ao tema) e ferramentas de agente wallpaper_scan/list/set/config.

Um anel de luz ambiente estilo marquee ao redor da borda da Web UI do DSH que reage ao estado da sessão: fica verde enquanto o agente trabalha, rosa quando concluído e amarelo quando algo exige atenção; as cores, largura do anel, velocidade de rotação e frequência de intermitência são configuráveis no painel de configurações.

Agente de escrita em colaboração profunda para DSH: aprendizado de estilo de escrita por usuário a partir de pares de edição, fluxo clarify→outline→section-writing→red-team→reader-gallery, síntese de projeto a relatório (relatório de laboratório / introdução de produto / pesquisa / README), 41 ferramentas MCP e interface web de seleção-aperfeiçoamento com pré-visualização de arquivos no app.

Conjunto de disciplina de execução para o DSH com interceptação de tentativas idênticas, reflexão forçada, aplicação de todo, deduplicação de memória e promoção de experiência a habilidade (11 plugins + 6 habilidades).

Plugin de servidor Agent Client Protocol (ACP) para o DeepSeek Harness (dsh) — controle agentes dsh a partir do Zed e de qualquer cliente ACP.

Inteligência estrutural de código para o DeepSeek Harness — fornece ao agente as ferramentas codegraph e codegraph_index para encontrar onde um símbolo é declarado, o que o chama, o que uma alteração alcança e como um símbolo alcança outro, a partir de um índice tree-sitter que ele mesmo constrói.

Integração do Wallpaper Engine para a GUI web do dsh: varre a biblioteca local do WE (Steam workshop 431960 + projetos locais) e usa seus papéis de parede como plano de fundo da página — imagem/vídeo/web renderizados nativamente, papéis de parede de cena como prévias estáticas suavizadas — com um painel de design de papel de parede (opacidade, escopo, preenchimento, blur, vinheta, fps, paralaxe, carrossel, vínculo ao tema) e ferramentas de agente wallpaper_scan/list/set/config.

Executa o trabalho como uma tripulação de agentes de função: um gerente de produto escreve o PRD ou DoD, espera pela sua confirmação e inicia arquiteto, engenheiro, QA e revisores cujos conjuntos de ferramentas são bloqueados por função, compartilhando o trabalho por meio de arquivos em disco.

Mascote flutuante em pixel art no estilo Codex Pets, com 10 mascotes integrados compatíveis com Petdex, um mecanismo de status de agente com 9 estados (idle/running/waiting/review/failed, além de aceno/pulo/direções no lado do cliente), sobreposição arrastável, configurações de seleção de mascote/zoom, balões de notificação e uma ferramenta `pet_say` para o agente falar através do mascote.

Failover de alta disponibilidade de modelos (quarentena, disjuntor de circuito, recuperação por sondagem) e orquestração de subagentes (fanout/pipeline/supervisor) com uma UI de configurações bilíngue.

Fluxo de trabalho de capacidades em primeiro lugar na pesquisa para agentes DSH (v1.0.0): reutilize ferramentas locais ou reveja plugins de fonte exata antes da instalação, adapte ou crie capacidades em trabalho de fonte gerido, e use recibos que distinguem estados instalados, carregados, ativados e verificados; ferramentas de versão cobrem rollback, adoção e atualizações a montante.

Kit de ferramentas de dados financeiros para agentes DSH: formatação de números e moedas (incluindo unidades chinesas wan/yi), cálculos de retorno e CAGR, rácios de avaliação e rentabilidade, PV/FV, métricas de risco e uma lista de verificação de qualidade de dados.

Memória de grafo local em pré-visualização técnica para DSH e Codex: recupera evidências globais do proprietário e do projeto atual antes de cada turno, grava registros de USER e ASSISTANT separadamente, e preserva a proveniência de projeto, sessão, ator e fonte para um atlas visual e páginas de conhecimento citadas.

Sistema de memória biomimético para DeepSeek Harness: um único repositório SQLite (node:sqlite, WAL) cuja árvore Markdown é mantida como espelho somente leitura; ferramentas de memória, injeção de snapshot congelado no início da sessão, gateamento de aprovação graduada, extração sob demanda da sessão atual, fusão de quase duplicatas, um ciclo de vida de arquivo e substituição, metabolismo de memória (dream), pinos de memória, recuperação semântica sobre embeddings locais, e o comando /memory.

Predefinição de agente orientada por base de conhecimento: memória de longo prazo tipo wiki, uma IU web de base de conhecimento, uma página de gerenciamento e refinamentos opcionais da interface.

Move uma sessão para outra pasta a partir da Web UI via arrastar e soltar ou seletor de menu, exclui permanentemente uma sessão com diálogo de consentimento de risco e renomeia por IA uma sessão resumindo toda a conversa (com reconhecimento de erros de digitação). Cada ação também é fornecida como ferramenta do agente.