Plugins

Plataforma de testes automatizados conduzidos por agente IA para DeepSeek Harness (dsh): sessões longas e multipasso para escrever e executar casos Markdown, relatar bugs, corrigir código e verificar o conserto. Inclui fila serial por projeto, quadro de desenvolvimento e teste de carga integrado.

Pilha persistente de tarefas em várias etapas para agentes DeepSeek Harness: inclui `focus_task`, `focus_complete`, `read_focus` e o comando `/focus`, sem injeção automática de prompts.

Ponte MCP do Codebase Memory para DeepSeek Harness: seis ferramentas de código para o grafo de conhecimento, daemon em segundo plano com inicialização automática e UI Web de visualização, além de skill de agente incluída.

Automação de navegador para DSH: preenche formulários, coleta listas e navega entre abas em páginas reais usando seus logins existentes. Usa janela visível própria; minimizada, continua sem roubar o foco. Login, CAPTCHA ou diálogo nativo interrompe a execução e devolve a página a você; nunca confirma em seu nome. O estado de login persiste com perfil próprio e reinjeção de cookies da sessão. São 23 ferramentas Playwright (20 sempre ativas, 3 condicionadas e desligadas por padrão), allowlist de URL, suspensão em diálogos e allowlist de métodos CDP em nível de mecanismo, fixadas por testes.

Conecta modelos de linguagem, imagem e vídeo Agnes ao DSH com um toque (desativado por padrão), preenchendo automaticamente reconhecimento de imagem e nível thinking. Após entrar no console Agnes (use AGNES_PASSWORD para novo login), exibe cotas de solicitações de 5 horas e semanais, imagens diárias e vídeo, uso acumulado da conta e indicador ao lado da entrada. Também conecta modelos desktop AgnesCode (somente Windows), relê o login do app quando o token expira e aguarda automaticamente após rate limit.

Papéis de parede de imagem e vídeo para o workspace Web do DSH: detecta GIF/APNG/WebP animado/PNG/JPEG/MP4/WebM e oferece desfoque, brilho e escurecimento, UI que acompanha o tom, transparência por componente e predefinições com um clique.

Controle do desktop Windows como ferramentas nativas do DSH: captura da tela/janela (PrintWindow captura mesmo janela coberta), clique, arraste, digitação, atalhos, rolagem, gerenciamento de janelas, consulta de pixels/janelas e UIA para acionar controles ou ler valores sem coordenadas. São 13 ferramentas em processo filho PowerShell 7; sem servidor MCP, processo residente ou API key.

Sugestão de próxima frase para a caixa de entrada do DeepSeek Harness: quando o assistente termina de responder, uma sugestão cinza aparece na caixa de entrada vazia e é preenchida com Tab. Sugestões de prompt para o compositor do DSH.

Plugin orquestrador de QA para o DeepSeek Harness: um agente explora seu aplicativo e deixa evidências, depois o caminho explorado é reproduzido de forma determinística. Controla navegador, desktop macOS e drivers iOS e Android.

Fork mantido de dsh-approval-gate. Se uma operação neutra atingir o limite de confirmações e o juiz estiver indisponível, ela é aprovada automaticamente em vez de pedir novamente a uma pessoa. As explicações ao aprovador são geradas em chinês a partir do modo sandbox, comando e caminhos reais. Também nega deterministicamente exfiltração de credenciais e destruição de caminhos do sistema, mascara a entrada do juiz, oferece cadeia de modelos juízes, permissões por fingerprint e tela com diff unificado e reversão em um clique.

Permissões de arquivos para o shell são concedidas por caminho e capacidade, não por nome do comando. A linha de comando é analisada para efeitos de leitura, escrita, criação, exclusão e execução; capacidade ausente abre um cartão de aprovação em vez de uma recusa total. As mesmas regras são compiladas no perfil macOS Seatbelt e aplicadas ao processo, aos filhos e ao código oculto nos argumentos. A aba Approvals mostra o log de auditoria e identifica a regra, revisão automática ou pessoa que respondeu a cada chamada.

Injetor de modelo para aprimorar prompts no DSH: clique em ✨ no composer para inserir o modelo “aprimorar meu prompt” com o rascunho atual. Não envia, não usa a rede nem chama modelo; o agente principal reescreve com todo o contexto. Migração de narrative-prompt-polish (2026-09-14).

Um plugin para o DeepSeek Harness com loops autônomos duráveis, descoberta do GitHub na barra lateral, instalação assistida por IA e atalhos de workspace.

Lê cada resposta em voz alta com página de configurações para vários provedores: MiniMax ou qualquer endpoint `/audio/speech` compatível com OpenAI, seleção de voz, emoção, velocidade e modelo, além de opção de leitura automática.

Ao concluir um turno, toca voz/som; em erro de ferramenta ou turno, alerta de falha. Abortos do usuário ficam silenciosos por padrão; sessões subagent são ignoradas (ambos configuráveis). Modos voice/effects/off, com effects padrão. Inclui 20 sons (10 alertas + 10 naturais), prévia por linha e atribuição a fim/falha/aprovação; effects dispensa API key e arquivos de áudio. voice usa Volcengine TTS, vozes clonadas/predefinidas e importação em lote de IDs; impressão digital evita nova síntese se texto, voz e parâmetros não mudarem. Espaço de aprovação só manual, sem gatilho automático. Apenas Windows: winmm/waveOut não altera volume/mudo; player separado continua após a sessão.

Memória de projeto DSH: cria PROJECT.md, DECISIONS.md e SESSIONS.md no primeiro passo de cada sessão do workspace; relê do disco e só reinjeta se mudar ou se a compactação remover. memory_checkpoint classifica dados; lembrete limitado para trabalho sem registro. memory_read lê log e arquivo; memory_search pesquisa com BM25 sem dependências. Limite 200: excedentes em SESSIONS-archive.md nunca são injetados, mas podem ser lidos, pesquisados e restaurados um a um. Ajustes: filtro workspace/caminho, abas somente leitura, recarga, JSON import/export por workspace, exclusão em duas etapas, editar/remover bloco AGENTS.md e aviso PROJECT.md desatualizado. Indicador de sincronização; cria ao clicar. Sem dependências, vetores, embeddings ou chamadas de modelo.

Alimenta cada prompt do dsh no pipeline local de memória de feedback agent-feedback-loop — captura insatisfações, revisa-as offline em reflexões e anexa ao turno o contexto compilado de regras de recorrência, nunca bloqueando um prompt. Requer o runtime agent-feedback-loop; executar agent-feedback-loop install depois conecta automaticamente os perfis dsh existentes.

Personalize fonte, tamanho, peso, cor e layout da interface nas configurações, com edição WYSIWYG no estilo Word e salvamento automático. Inclui duas fontes open source (STIX2Text e Latin Modern Mono Light) e uma tipografia recomendada pelo autor; salva em ~/.dsh.

Plugin de controle do Windows para agentes de IA: alvos de janela reutilizáveis, UI Automation, capturas vinculadas à janela, entrada verificada priorizando o segundo plano, automação Chromium isolada, MCP, CLI e skills instaláveis.

Pacote de ferramentas FDE: um único plugin instala uma seleção de plugins dsh comuns (servidor Git, montagem WebDAV, base de conhecimento, tarefas agendadas, retomada automática, ajustes de UI, retrospectiva automática, gerenciador de arquivos, títulos inteligentes, quadro de tarefas, mercado, redução de contexto, ponte IM e melhorias na barra lateral). Um painel mostra o estado e completa lacunas com um clique.

Automação de commit e push no Git para o DSH com auditoria pré-push, pontuação de qualidade baseada em regras, geração de chaves SSH e barra lateral de configurações com três abas.

Ciclo de diagnóstico LSP em tempo real com lsp_diagnostics / lsp_workspace_errors / lsp_hover em servidores de linguagem stdio sem interface (TypeScript/JavaScript e Python). Injeta automaticamente a diferença de diagnóstico após a edição no evento harness fs/observed, no fluxo editar→diagnosticar→corrigir.

Automação do Outlook sem credenciais: 13 ferramentas que controlam o cliente Outlook de desktop local via COM — pesquisar/ler e-mail, rascunhos, responder/encaminhar, calendário, catálogo de endereços, salas, disponibilidade — além de um selo de novo e-mail na barra lateral. Sem registro na Graph API, sem senhas SMTP; tudo que sai da máquina passa por um portão de aprovação humana de três camadas.

Plugin para dsh que mede cada interação com um dsh Agent como métrica visual de desempenho e a sincroniza automaticamente com WakaTime.