Plugins

Ferramentas `web_search`, `image_gen` e `image_vision` baseadas no Codex para o DeepSeek Harness, reaproveitando o estado de login OAuth do ChatGPT

Painel lateral de pré-visualização web: hospedagem estática local, pré-visualização de Markdown/código/imagem, execução em um clique de projetos não estáticos (Cargo/npm/Go/Python) com logs ao vivo, arraste arquivos ao chat (salvos no workspace), marcação e anotação de elementos, busca de arquivos do workspace em 404 e tomada de link no painel lateral.

Temporizador pomodoro de foco e pausa para o DSH Web, com ciclos configuráveis, mini painel arrastável e notificações no app, sonoras e do navegador

Bancada arrastável e alinhada à grade com 28 mini-cartões nas margens da conversa (saldo da API, uso de tokens, custo, pressão de contexto, tarefas, objetivo, mapa de calor de uso, repositório GitHub, retransmissão de imagens), com níveis de tamanho S/M/L/XL.

Encaminha cada tarefa para um modelo e sua revisão para outro, com evidências de qualificação, failover e um diário durável.

Um único repositório que se instala tanto como plugin do Claude Code quanto como plugin do DSH: seis skills de engenharia (pesquisa, exploração de arquitetura, orquestração de implementação, revisão de diff em três eixos, auditoria de complexidade, teste de mutação) e mais uma ferramenta agentforge que despacha cinco subagentes.

Traz os modelos incluídos no app desktop Xiaomi MiMo (grátis durante o beta) para o DeepSeek Harness, com configuração zero na janela de conversa do DSH.

Tema de visual novel 『Mahoutsukai no Yoru』 para a interface web do DeepSeek Harness: menus no estilo do original, três personagens com persona, playlists de dia e noite e uma sequência de encerramento. O repositório não traz assets próprios; os 380 arquivos / 263 MiB que ele aciona (136 sprites, 208 partes de UI, 13 fundos, 23 áudios) precisam ser recuperados da sua própria cópia do jogo original, e a tela permanece quase vazia até então. Os 23 áudios são OGG a menos de um cabeçalho; as 357 imagens usam formatos proprietários .mzp/.cbg, então o guia de mapeamento oferece dois caminhos e um deles exige que você forneça seu próprio decodificador.

Um controle remoto mínimo por celular para DeepSeek Harness: a página do celular carrega apenas a instrução enviada e a conclusão final da IA, enquanto chamadas de ferramenta, acesso a arquivos, despacho de sub-agentes e rastros de raciocínio ficam no computador, acessíveis via LAN, Tailscale ou túnel Cloudflare com QR code, link e senha para cada rota.

Relatórios de desvio de comportamento para sessões do DSH: compara dois logs de sessão e reporta alinhamento de sequências de ferramentas, mix de ferramentas, volume de raciocínio, tempos, repetições e arquivos-alvo, com um gate opcional de limite para CI. Zero dependências.

Emparelha duas máquinas DeepSeek Harness com um código de uso único — diretamente em uma LAN, ou entre redes por um relay com criptografia ponta a ponta e um padrão oficial sem configuração — para que um agente possa executar tarefas e trocar arquivos na outra, mantendo os arquivos de cada máquina no lugar.

Otimizador de prompt estruturado por agente para o DeepSeek Harness: reescreve rascunhos do compositor em role/task/context/constraint/format com modos normal, slim e expand, um modal de confirmação com pontuação, continue-optimize e motores local, híbrido, DSH ou API na nuvem.

Motor de persona para o DeepSeek Harness: um config.json governa o nome próprio da IA (por modelo e nível), como ela te chama, sua postura relacional, o texto de caráter, contratos por item com interruptores, o idioma da cadeia de pensamento e o tom das respostas (opt-in, por modelo), além de memória de longo prazo condicionada à confirmação humana: a IA só anexa candidatos, uma linha de confirmação os ativa, e o log é somente de acréscimo e reexecutável. Entradas confirmadas entram como bloco citado de dados, não de instruções; as marcadas com um kind vão para arquivos arbitrários e nunca chegam ao prompt. As seções do prompt são relidas do disco a cada montagem, então edições aplicam sem reiniciar. Presets: instantâneos JSON compartilháveis. Zero dependências, sem rede, sem shell.

Troca de modelo e controle do esforço de raciocínio para o DeepSeek Harness: as ferramentas de agente set_model e list_models permitem que o agente mude sozinho de provedor, modelo ou profundidade de pensamento no meio da tarefa, com motivo obrigatório, lista branca de provedores e proteção contra pressão de tokens da janela de contexto; o modelo ativo é injetado no contexto de execução, e a transição automática do Plan Mode troca para um modelo de planejamento configurado ao entrar no modo plano e restaura o modelo de execução anterior ao sair.

Registra a skill fight-scene-director para projetar cenas de luta em vídeo por IA, portada da skill Codex de mesmo nome. Emite prompts estruturados em chinês para Seedance 2.0/2.5 e MiniMax H3, além de prompts de imagem de mapa de trajetória e posição inicial.

Gateway Feishu/Lark para DeepSeek Harness com conversas persistentes por tópico, cartões de execução ao vivo, entradas de imagem e arquivo, aprovações e perguntas no chat, listas de permissão de origem e tarefas de agente duráveis únicas ou recorrentes criadas em linguagem natural.

Pipeline de Desenvolvimento Guiado por Especificação para Odoo: 15 ferramentas levam uma solicitação de uma spec imutável, passando pela arquitetura, até o código do módulo ou configuração ao vivo, e então exigem um veredito persistido com evidências de uma instância Odoo real, com gates fail-closed, lotes aprovados por humanos em um ambiente declarado, o importador CSV/Excel do próprio Odoo e um diário que reverte os dados escritos pelo plugin.

Mascote de uso do plano para a GUI web do DSH: um personagem flutuante com animação de esqueleto informa a cota em um balão de fala, combinando automaticamente com o provedor configurado (OpenCode Go, Command Code, DeepSeek) para mostrar uma porcentagem do plano ou um saldo de conta, e recorre a estatísticas locais de tokens quando a API do provedor não está disponível; arrastável, redimensionável pela roda do mouse (90-260px), sons de clique sintetizados, rotas somente loopback.

Entrada com uma só mão e sem teclado para o compositor: prima e mantenha o rato na caixa de entrada, fale, largue — o texto fica no rascunho, e deslizar para cima cancela sem deixar uma meia frase para trás. Não há botão de microfone para acertar nem atalho para memorizar; a mão nunca precisa de sair da área de entrada, o que é essencial quando a outra mão está ocupada. O reconhecimento corre totalmente offline (SenseVoice via sherpa-onnx, sem chave de API, o áudio nunca sai da máquina).

femo (Flow Emerges Mag Opus) — orquestre mundos multiagente escrevendo roteiros. Versão como plugin dsh: motor, ponte e editor visual, tudo em uma única pasta, autocontido — basta mover a pasta inteira para usar.

Plugin do DeepSeek Harness que mantém honestas as afirmações verdes do agente: execuções de verificação viram comprovantes, as edições são rastreadas e um “todos os testes passam” obsoleto, falho ou mascarado é transformado em uma nova execução em vez de um encerramento.

Pacote de rotação da janela de contexto orientada pelo modelo para o DeepSeek Harness: contexto de trabalho novo, notas duráveis gerenciadas pelo modelo, uma pequena cauda recente literal e recuperação direcionada do histórico — sem sumarização.

Adiciona um comando /simplify que pede ao agente para simplificar o código dentro de um escopo de mudanças Git selecionado, incluindo alterações preparadas, commits e arquivos não rastreados.

Plugin de modelo local para DeepSeek Harness: gerencia modelos GGUF nas configurações, inicia automaticamente o llama.cpp na primeira mensagem e descarrega após 5 minutos de ociosidade para liberar VRAM.