Plugins

Plugin de provedor Volcengine Ark para o DeepSeek Harness (DSH): registra as rotas Agent Plan, Coding Plan e pós-pagas no adaptador nativo pi-ai para que os modelos Ark apareçam no seletor de modelos.

Transforma experiência explícita de sessão DSH em rascunhos nativos de Skill revisáveis que são salvos somente após aprovação do usuário.

Diagnostica e repara o DeepSeek Harness em Windows nativo em torno da pilha oficial persistente de PowerShell e Workspace Write, cria o atalho do ambiente de trabalho e mantém as predefinições anteriores de Git Bash e BusyBox atrás de uma configuração legada explícita. Sem WSL.

Um plugin DSH para produção de ficção e curtas-metragens.

Conversas recentes permanecem vívidas. As antigas desvanecem-se em resumos, não no esquecimento. StrataGate oferece ao DeepSeek Harness memória em seis camadas, com decaimento temporal, enquanto eventos e relacionamentos duradouros se acomodam em um grafo de conhecimento. Traga suas memórias de outras IAs com você — sem precisar recomeçar.

Labirinto de execução para sessões DSH: o caminho real do agente — avanço principal, desvios fracassados ou sem saída, retrocessos, novas tentativas de requisição e ramificações de subagentes — desenhado em uma única línea do tempo de relógio; com três trilhas sob cada faixa compartilhando esse eixo (densidade de chamadas de ferramenta, pulso de tokens, pressão de contexto) e um painel analítico determinístico abaixo (matriz de resultados de ferramentas, cadeias de falha-recuperação, distribuição de duração); acompanhe ao vivo em uma aba de sessão ou envie até 5 logs de sessão para comparar no mesmo eixo.

App MCP local-first para figuras científicas. Importe, revise e publique uma biblioteca global em disco; reutilize modelos exatos em Pi, DeepSeek Harness (dsh), Claude, Codex, Cursor e Wisp.

Integração DeepSeek Harness para OpenContext com memória durável entre sessões, captura e recuperação automática de prompts, resumos de sessão, insights estruturados e recuperação de documentos.

Aplica a marca OpenQuantum, metadados do navegador e assets PWA à interface web nativa do DeepSeek Harness.

Compare múltiplas skills na mesma tarefa e escolha a vencedora.

Provedor de skills de agente do You.com e configuração de MCP para o DeepSeek Harness (dsh), registrado via ctx.skills

Skills de agente de IA para o Sealos — implante qualquer projeto, provisione bancos de dados, armazenamento de objetos e mais com um único comando. Funciona com Claude Code, Gemini CLI e Codex.

Pesquise mais de 65.600 documentos de API de 20 plataformas abertas chinesas por meio de cinco ferramentas somente leitura e uma skill em tempo de execução.

Plugin DeepSeek Harness: dá ao seu agente um navegador com identidade persistente — falsificação de impressão digital ao nível do motor, perfis locais gratuitos ilimitados, emulação de dispositivo Android, passkeys persistentes e saída através de proxy residencial.

Modo red team: você informa um nome de organização e um planejador executa cinco papéis (reconhecimento, ativos, vulnerabilidades, exploração, pivô) com até 3 agentes simultâneos; pré-checagem de skills e recursos, pedido único da chave ou VPS faltante, guiado por uma skill de onboarding integrada. Pontuação pelas regras unificadas de intrusion scoring (8 categorias / 25 pontos), limites no servidor, maior privilégio vence e dedup por serviço; contas autorregistradas nunca pontuam. Os achados, com carimbo de tempo, vão para uma base SQLite local e aparecem em um console direito de 12 abas (ativos, agentes, sessão/túnel, cadeia de ataque, pontuação, relatório justificado, base POC/EXP, skills). Inclui 23 skills nativas, 53 ferramentas redteam_* e autoatualização em um comando.

Auto-memória no estilo Claude Code, nativa: arquivos de memória tipados (user/feedback/project/reference) com um índice MEMORY.md injetado automaticamente no system prompt (pegada zero quando vazio); memory_write/read/list/delete seguem as regras de escrita do Claude Code (deduplicar e atualizar, datas absolutas, links cruzados); camadas por workspace e por usuário, bloqueio de arquivo entre processos com recuperação de lock órfão, Markdown puro em disco, sem serviços externos, sem embeddings.

O Agent Context Editor é um plugin entre agentes para excluir, editar e comprimir seletivamente o contexto de conversas de IA manualmente. Também suporta pesquisar, filtrar, selecionar, ocultar, restaurar e desfazer alterações de conversa preservando a sessão original.

Alternativas de palavras e preenchimentos ativados por sublinhado no composer. Termine uma linha com _ e ela é preenchida; erros de ortografia são sinalizados enquanto você digita. Passa pelo modelo já configurado no dsh, portanto não precisa de chave de API.

Trace Compare & Live Maze: desenha a exploração real do agente — caminho principal, desvios falhos ou sem saída, retrocessos e ramificações de subagentes — em uma única linha do tempo de relógio de parede; envie 1–2 logs de sessão para uma comparação no mesmo eixo ou observe seu crescimento ao vivo em uma aba de sessão.

Use a interface web do dsh da sua máquina de desenvolvimento a partir de um celular Android ou iOS, conectado ponto a ponto entre redes via iroh; sem servidor para configurar, com um relay de reserva que só transporta texto cifrado.

Leitura aprofundada de livros e artigos em cinco modos (rápido, profundo, mapa de conhecimento, Feynman, livro completo) com relatórios de afirmação-evidência-dados, mapas mentais Mermaid/XMind, comparação em lote, verificação prévia de orçamento, progresso transparente de tarefas em segundo plano e exportações em MD/HTML a partir de URLs, arquivos ou texto colado.

Arnês de auditoria no commit para agentes de codificação de IA: 24 regras de git-diff (segredos, edições fora do escopo, injeção de prompt), trilha de auditoria assinada por HMAC, reversão de snapshot e um servidor MCP com 84 ferramentas. Instalável via `dsh plugin add`.

Continue ramificando a partir de qualquer resposta concluída em qualquer profundidade enquanto a sessão principal permanece intocada.

Plugin nativo do DeepSeek Harness (DSH) que integra o TypeSafe Jev como camada de decisão System One para seleção, supervisão, correções e aprovações de agentes.