Plugins

Combina o Auto Memory inspirado no Claude Code com a consolidação de Session inspirada no Codex, trazendo memória de longo prazo simples, transparente e eficiente em contexto para o DeepSeek Harness.

Ponte bidirecional Codex↔DSH: habilidades de ~/.codex/skills, importação de sessões com anexação de workspace, espelhamento MCP ao vivo de mcp_servers e um instalador MCP reverso no lado do Codex.

Mapa visual de conversas para DeepSeek Harness — sessões como cartões em um quadro branco: arraste para organizar, clique duas vezes para conversar, desenhe uma aresta para bifurcar com contexto injetado. Memória espacial amigável para TDAH.

Apresenta o DSH Web como uma interface voxel estilo Minecraft em primeira pessoa jogável e tela cheia — não apenas um skin de cores: usuários caminham por um mundo persistente de blocos em Three.js e acessam workspaces, sessões, conversas, ferramentas, seleção de modelo, permissões, informações de contexto e o composer por meio de instalações no mundo e uma bancada.

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.

Conecta DeepSeek Harness ao Multisim MCP para geração de circuitos, simulação, diagnósticos, otimização de design e exportação de relatórios de experimento.

Ponte MCP que permite ao ChatGPT Web criar, visualizar, continuar e supervisionar sessões e objetivos de agentes do DeepSeek Harness, preservando o modelo nativo de aprovação, sandbox e segurança de workspace do DSH.

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.

Pipeline de custo de tokens para o DeepSeek Harness: compactação em camadas sensível à pressão (projeção sem perdas abaixo de 40% de pressão de contexto, sumarização por LLM acima), allowlist de ferramentas por agente, conversão de texto longo em imagem com sumarização por visão e o comando /token-status que acompanha pressão, níveis e tokens economizados.

Melhor clique direito: menu de contexto completo de estilo nativo na embalagem da aplicação DeepSeek Harness.

Memória de projeto para dsh com integração nativa ao sistema de tarefas: todos os todos da sessão e leituras de arquivos são condensados automaticamente em registros de tarefa entre sessões (links task↔file), de modo que fluxos de trabalho possam ser alternados e retomados sem recontextualização. Memória em tempo de leitura (sem varredura inicial): extrai símbolos de código, resume docs e cria cross-links docs↔symbols; aprimoramento semântico opcional de TS (auto ligado quando TS está instalado). Notas de experiência são deduplicadas automaticamente. Cada recuperação inclui uma citação rastreável. Pure JS, uma única dependência, funciona de saída, operação silenciosa, zero overhead.

Histórico de entrada estilo terminal para o compositor web: recuperação por setas priorizando as extremidades, com restauração exata do rascunho/cursor, histórico persistente local do navegador, busca reversa com Ctrl+R e reconhecimento de contexto deslizante; a versão 0.5.0 adiciona uma camada de entrada inteligente — trechos entre sessões (/save, /load), modelos de prompt com variáveis, insights de reutilização e destaque de resumos de compactação.

Compressão automática de contexto para DeepSeek Harness: comprime saídas de ferramentas antes que cheguem ao modelo e mantém cada compressão com perda reversível por meio de ferramentas de recuperação CCR.

Um gerenciador de notas em markdown para o DSH: um **gerenciador de notas MD** e **editor de notas MD** completos, captura rapidamente conversas em notas, mantém as notas por **sincronização com repositórios Git**, e **traz as notas para o contexto da conversa**.

Recuperação semântica, gerenciamento de recursos, recall automático (espaços duplos de usuário + agente) e memória de sessão para o DeepSeek Harness: memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob sobre URIs viking://, gerenciamento de recursos memadd/memremove, status de observador memqueue, captura de sessão memcommit e geração de guias de habilidades memlearn.

Painel de anatomia para os órgãos do Agent-Body: serve um painel de sinais vitais ao vivo em /anatomy dentro do próprio harness — órgãos, batimento, livro-razão de cura, contadores de auto-treinamento e o fluxo de pulso real — lido diretamente dos arquivos de runtime em vez de redigitado. Somente host, sem bundle de cliente e sem etapa de build.

Motor de contexto Zero-residence: payloads grandes de ferramentas são removidos do contexto ativo para um armazenamento consultável e apenas ponteiros determinísticos permanecem, de modo que os tokens de prompt por turno deixam de crescer com a transcrição. Qualquer conteúdo mascarado é reconstruído literalmente a partir do log da sessão sob demanda, por id de chamada de ferramenta ou seq de sessão.

Núcleo de órgãos do Agent-Body: plugins organizados como um único corpo. Cada comando vira um impulso nervoso que inerva de forma determinística o órgão competente e nomeia a capacidade a usar; um batimento de intervalo variável bombeia diretivas do operador, propriocepção e avisos de homeostase pelo sistema; arcos reflexos disparam sem chamada ao modelo; falhas seguem atribuição determinística (ferramenta, argumentos, permissão, timeout, rede), prescrição e laço de reverificação, e erros de argumento nunca são repetidos. Um órgão ausente é compensado pelo de maior sobreposição de capacidades, e os esquemas de ferramentas são filtrados pela intenção atual (redução medida de 84,7%, reproduzível no repositório). É o pacote de plugins do núcleo no repositório agent-body.

O órgão de memória do Agent-Body: após 2 minutos de silêncio entra em sono leve e após 5 em sono profundo, onde regras determinísticas destilam a experiência real em cartões de memória (armadilhas, playbooks, pontos quentes, problemas não resolvidos, fatos). Comandos recebidos recuperam cartões relacionados por palavra-chave e os injetam no contexto; cartões sem uso decaem numa meia-vida e são arquivados em vez de excluídos. Também remove o ruído dos avisos de homeostase de todo o corpo: repetições dentro de uma janela são contadas em vez de reimpressas, e um aviso que se repete sem nunca sarar converge para um desvio de estado estacionário conhecido e silencia. A consolidação e a recordação não fazem chamadas ao modelo.

Adiciona um botão de otimização ao lado do composer que analisa e reescreve o rascunho de prompt com streaming SSE, consciência de contexto de conversa (estratégias template vs intent-polish), uma cadeia de memória de continuidade de edição, undo, e roteamento de modelo com fallback e um teste de conectividade.

Controla o traçado científico do OriginLab Origin a partir do chat de IA via MCP: 62 ferramentas. Watchdog de diálogos modais, porta de segurança LabTalk, release/reconnect, ajuste com parâmetros iniciais/fixos/ponderados, edições finas de gráficos e planilhas, ferramentas de matriz, FigureSpec YAML declarativo (difável e reproduzível), instantâneo somente leitura dos MCP Resources, ponte matplotlib-figure, montagem de PowerPoint com rótulos de painéis, busca de modelos do Graph Gallery, exportação EPS, lista branca de acesso a arquivos, baseline de regressão visual e entregável OPJU editável com verificação determinística de releitura.

Grafo de conhecimento de código local-first para agentes de codificação: 10 ferramentas MCP para compressão de contexto em camadas, planejamento DAG, indexação incremental de AST, flywheel de habilidades entre sessões, diagnósticos e importação/exportação de artefatos de grafo.

Motor cron residente no host com um painel web de tarefas e uma ferramenta timer_agent: dispara sessões reais do agente conforme o agendamento, continuando uma sessão fixada para contexto ou iniciando novas em um espaço de trabalho do projeto escolhido.

Acesso via LAN para a GUI web: bind em 0.0.0.0 mais um polyfill de crypto.randomUUID para contextos não seguros (HTTP na LAN).