Plugins

Conjunto de ferramentas de depuração ROS2 e análise de visão do estado do robô para DeepSeek Harness: enumeração de node/topic/service/action/interface/TF, JSON de topologia do grafo inteiro, verificações rosdep, builds com gate de aprovação e scaffolding de mensagens customizadas, capturas de tela da GUI e observação de visão multimodal, além de renderização offscreen RViz2 headless (malhas low-poly, leitura direta de pixel, passthrough GPU - renderização de movimento a 30Hz) com análise VLM paralela em tempo real.

Árvore hierárquica de espaços de trabalho para a barra lateral do DSH: cada barra no título vira uma pasta virtual (profundidade arbitrária), o fluxo de adicionar espaço de trabalho ganha um popup de grupo pai, renomeações recalculam a árvore instantaneamente, sessões se aninham pela mesma regra com estilo visual separado, e cada linha traz ações de clique direito mais personalização de aparência por linha (cor, brilho apenas do texto, peso da fonte, ícone da família primitives).

Conversas de role-play com cartões de personagem, criação e edição de cartões de personagem no chat, e geração de imagens por meio de backends configuráveis.

Importe cartões de personagem e livros-mundo (world books) do SillyTavern/TavernAI, salve-os como documentos de lore locais em Markdown, e gere prosa de romance a partir dos seus prompts, usando as configurações do mundo como referência.

Bundle DSH para textos longos (artigos acadêmicos, análises setoriais, comentários de negócios), com pipeline de 9 papéis/6 fases: T1 literatura, T2 dados e T3 casos em paralelo; T4 analista, T5 autor, T6 parceiro crítico, T7 auditor, T8 finalizador executado pelo coordenador e T9 revisor por pares. Inclui verificação triangular de evidências; M-gate: 26 verificações (25 scripts + 1 humana); auditoria G0-G16 com controle de vestígios de escrita por IA em textos chineses; pontuação peer review com seleção de periódico; 4 pontos humanos. Instale: `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (`package.json#dsh.bundle.patch` e `lib/index.js` registram a skill). Cartões T1-T9, modelos, 36 scripts sem dependências e README em 5 idiomas.

Habilidade de roteirização chinesa de longa duração: dois blocos de entrada (contexto + bíblia de personagens) alimentando um motor de valores causais, uma revisão anti-sabor-IA e um livro de continuidade; funciona no Codex / Claude Code / dsh / zcode.

Memória de longo prazo para DSH: conversas destiladas automaticamente em fatos atômicos, resumos de cena e um perfil de persona, com memórias relevantes injetadas antes de cada etapa do modelo. Zero configuração, pronto para uso — recuperação híbrida BM25 + vetorial, embeddings locais offline opcionais, separação de famílias chat/trabalho.

Instala Herta como agente DeepSeek Harness: predefinição de persona e secções de prompt de memória, seis ferramentas de memória e voz, camada narrativa que separa pensamento e fala, 80 clipes de voz incluídos, síntese de voz offline e MiniMax e duas vistas da conversa com componentes próprios para a sessão.

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Tema VTuber de dois trajes para Joi: "Flowers" e "Library" são sistemas de tokens separados para os modos claro e escuro, com um retrato de corpo inteiro e uma garota-baleia cochilando no título da página de nova sessão, dois companheiros chibi acima do compositor que acompanham o estado do turno, uma marca dupla na barra lateral e um medidor de contexto em formato de tangerina amadurecendo; um terceiro cartão restaura o visual padrão do DeepSeek com o plugin ainda instalado.

Melhora a experiência com modelos: várias formas de preencher parâmetros, compatibilidade aprimorada, memória do esforço de raciocínio, subagentes que acompanham em tempo real o modelo e esforço do pai e ajuste automático do esforço pela IA.

Guarda de codificação de arquivos: leitura/escrita/edição byte a byte exatas para arquivos GBK, Big5, Shift-JIS, EUC-KR, Windows-125x, UTF-16 e UTF-32, de modo que editar um arquivo legado o deixe em sua codificação original em vez de reescrevê-lo silenciosamente como UTF-8; o BOM UTF-8 é preservado exatamente como estava, as terminações de linha (CRLF/LF/CR) são mantidas, os caracteres que a codificação não pode representar são recusados em vez de gravados como "?", e os arquivos não UTF-8 são listados com codificações candidatas para que o modelo possa relê-los explicitamente.

Gerador de galgame: forneça um documento de roteiro além de recursos de personagem/fundo/BGM/animação no espaço de trabalho (img_human/, img_bg/, audio/, img_cg/) e ele gera uma página web de visual novel jogável com slots de salvamento configuráveis ([存档 N], 9 por padrão), sprites seguidores do falante com troca de variantes multi-pose ([表情]), animações de abertura/encerramento/CG ([op]/[ed]/[cg]), controle de reprodução/parada/volume de BGM e ramificação por linhas if.

Transforma um requisito de uma linha em entrega verificada. O TeamFlow executa triagem, PRD, design, plano técnico, desenvolvimento paralelo, QA com correção de defeitos e aceite. Inclui 12 ferramentas `teamflow_*` e uma bancada com gráfico de pipeline ao vivo e kanban de backlog. Cada requisito recebe uma pasta com PRD, design, plano técnico, relatório de QA e registro de aceite.

Pipeline de pesquisa multiplataforma e busca profunda: harvest_scout para descoberta paralela em GitHub, Web, Twitter, Reddit, Xiaohongshu, Bilibili e YouTube; harvest_deep_research para relatórios de pesquisa abrangentes automatizados; além de extração, verificação entre fontes e auditoria de credibilidade.

Analisa o uso entre modelos, provedores, espaços e períodos, com datas personalizadas sobre todo o histórico, cache-hit visível e detalhamentos por modelo e provedor. Inclui tendências horárias/diárias, mapa de calor de 53 semanas estilo GitHub, sequências, anéis de tokens por modelo e espaço (tokens, custo, %), filtros combináveis, eficiência de cache, saldo DeepSeek, aliases de espaços, exportação CSV e um livro-razão durável que preserva o uso após excluir a sessão ou o espaço (linha Deleted) e se reconstrói de forma incremental. O registro de espaços é atualizado via sonda DSH domain/changed; só espaços registrados contam. Contabilidade separada de entrada, cache e raciocínio. Chinês: hora local; inglês: UTC; API somente loopback.

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.

Camada de reparo da saída de ferramentas para o DeepSeek Harness — aplicação de esquema JSON, mapeamento de parâmetros e reparo de JSON para chamadas de ferramenta.

Tema de interface não oficial inspirado no P.R.T.S. de Arknights para o DSH Web, com predefinições de aparência, controles de acessibilidade e navegação de conversas.

Re-renderização no lado do cliente de cartões das ferramentas edit/write com um diff quase linear ao nível da linha que elimina linhas idênticas inalteradas e sublinha os caracteres efetivamente alterados dentro das linhas substituídas.

Controle por rodada do nível de raciocínio (reasoning_effort) para DeepSeek Harness: Auto agenda low/high/max pelo histórico recente de tool calls, ou permite fixar um wire level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max), com mapeamento wire personalizado, proteção de capacidade por modelo e presets de janela de contexto (64K–1M); seu capability card por modelo funciona com [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (instalável pelo dsh-market) para testar raciocínio em gateways compatíveis com OpenAI (vLLM / LM Studio / self-hosted). O card escreve capacidades llm-pi-ai, o adapter controla o wire (compat.thinkingFormat) e o plugin mantém a lista de takeover.

Memória Markdown entre sessões com LLM-Wiki/SOUL.md. Por padrão, injetada após a primeira mensagem só na sessão ativa. remember/recall/consolidate/forget, skill, migração pack/unpack e lembranças pessoais em repouso. Orçamento por arquivo evita truncar o índice; last_access permite decaimento. Saúde só de leitura: tamanho/atualidade/lint. Índice via summary:, grafo páginas/tags arrastável com zoom, filtros tag/type/salience/hot/stale, sugestões de links e checkup com ações prioritárias. Skill sob demanda reduz payload inicial ~23%. Ícone próprio e feedback para este repo. Exige formato DSH v4, DeepSeek Harness oficial 0.1.7+; fonte das mensagens plugin:memory.

Página de configurações para capacidades por modelo: níveis de reasoning-effort com suas grafias wire, modalidades de entrada e capacidades de token, escritos como declarações ou substituições esparsas de catálogo.

Plugin em estágio inicial conectando o DeepSeek Harness a um servidor OwnDsh auto-hospedado implantado separadamente para identidade de equipe, controle de acesso a modelos, cotas e auditoria de uso.