Plugins

Equipe multiagente por papéis para o DeepSeek Harness. O /team reúne até 12 subagentes (produto, arquiteto, pesquisa, UI, backend, frontend, BD, segurança, revisor, QA, DevOps, docs) e executa um pipeline de 9 fases com portões (esclarecer, pesquisar, projetar, revisar spec, aprovar plano, implementar, revisar, testar, entregar) sobre artefatos compartilhados. Os portões de qualidade são impostos pelo código, não pelos prompts: tarefa inacabada não é marcada como concluída, os achados são arbitrados pelo revisor ou QA, e lacunas de cobertura ou retrabalho aparecem ao vivo no overlay e em /team status. Inclui overlay ao vivo (fases, elenco com modelos, DAG, artefatos, decisões), modo de equipe persistente e contabilidade de tokens/tempo. Zero dependências em runtime, sem build.

Memória de equipe autoevolutiva como Markdown simples no git: um plugin nativo do Cordis que registra 38 ferramentas de memória com nome simples mais uma seção de sinais de prompt reavaliada a cada montagem, com reforço RPE, decaimento e consolidação durante o sono; compartilha um repositório de dados com seus hosts Claude Code (MCP) e OpenClaw; verificado com DSH 0.1.0-rc.6.

Memória de equipe auto-evolutiva como Markdown simples no git: um plugin Cordis nativo que registra 38 ferramentas de memória de nome simples, além de uma seção de sinais de prompt reavaliada a cada montagem, com reforço RPE, decaimento e consolidação durante o sono; compartilha um único repositório de dados com seus hosts Claude Code (MCP) e OpenClaw; verificado com o DSH 0.1.0-rc.6.

Revisão de alterações pendentes para o DeepSeek Harness: cada alteração de edit, write e str_replace_editor é coletada automaticamente na lista de arquivos, onde um bloco de alteração, os blocos de uma seleção ou o arquivo inteiro podem ser mantidos ou revertidos, com suporte a desfazer/refazer. Importa as alterações de controle de versão do espaço de trabalho, mostra o diff em coluna única ou lado a lado e oferece uma prévia Markdown na qual alterações também podem ser mantidas ou revertidas, busca no arquivo, salto de blocos e referências de linha copiáveis; os dados do diff são armazenados de forma persistente, então a revisão continua após reiniciar.

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.

Análise de vídeos do Bilibili: metadados, transcrição (fallback de ASR via Bijian/sherpa-onnx/whisper.cpp), comentários, danmaku e keyframes nítidos com descrições de visão local opcionais.

Dashboard de tokens, custo e saldo abaixo do composer: indicador ao vivo, além de gráficos SVG sem dependências para uso por turno, custo estimado e saldo da conta DeepSeek.

Aprimora a visualização de dados no DeepSeek Harness selecionando automaticamente tipos de gráficos a partir da entrada do usuário e gerando imagens para tendências, comparações, proporções, relações e fluxos.

Plataforma corporativa de recursos de IA como um pacote cordis de 22 plugins: IAM de organização/conta/função, provedor OIDC e SSO de aplicativos, gerenciamento de servidores MCP com a própria plataforma exposta como servidor MCP, armazenamento de ativos NAS, hub de habilidades, registros de agentes e apps, gerenciamento de conectores SaaS, canal de dados do portal corporativo, painel de bancada de agentes por departamento, integração com grupos DingTalk para envio de mensagens e aprovações, adesão remota ao dsh com um clique e proxy de ferramentas, medição de uso, cobrança por carteira, gateway de modelos, auditoria com alertas, autoatualização e marketplace de plugins de terceiros revisados — mais de 70 ferramentas operacionais tornam-se chamáveis pelo agente dsh.

Servidor MCP de dados financeiros do mercado A-share da China para o harness: 11 ferramentas fin_data__* (cotações/K-lines/financeiros/calendário/dados especiais/anúncios/EDB/reconciliação/fundos/índices) sobre THS free REST oficial (primário) + AKShare (fallback) + Wind (domínios exclusivos), com degradação observável, compressão de orçamento de contexto (medido -72,2% no lado de resultados) e um lake offline de 10 anos de dados de mercado; BYOK.

Ferramentas de banco de dados para agentes: list/query/exec/schema/stats/health em SQLite/MySQL/PostgreSQL, com proteção somente leitura de nível léxico, limites de linhas, saída de consulta CSV/JSON e um caminho de escrita com aprovação.

Cotações de ações dos EUA, histórico de preços, demonstrações financeiras, consenso de analistas e notícias via yahoo-finance2.

Expõe os serviços MCP de dados públicos da Cue ao DeepSeek Harness: 15 domínios streamable-http (~104 ferramentas) para dados regulatórios, macro, divulgações, estatutos, participações, entidades, acadêmicos, IPO, ESOP, recompra, notas de rodapé e índice de fatos como ferramentas nativas mcp__cue_<domain>__*.

Conector MySQL para DeepSeek Harness: configure múltiplas conexões na página de configurações com lista de permissões de tabelas (allowlist) e permissão de escrita por conexão, troque a conexão ativa pelo compositor e exponha as ferramentas mysql_query / mysql_tables / mysql_execute a todas as predefinições de agente.

Biblioteca de inteligência de design UI/UX offline-first para DeepSeek Harness: ferramentas design_recommend, design_review e design_search com um banco de dados embutido de 84 estilos de design, 192 paletas de cores, 74 combinações de fontes, 99 diretrizes de UX, 25 tipos de gráficos e 22 stacks de tecnologia, em chinês primeiro e sem dependências em tempo de execução.

Farol de segurança ao vivo para o DSH que segue a atividade das ferramentas. Clique para ver estatísticas de chamadas, cadeias de proveniência de riscos e ações bloqueadas, com restrições de tarefas somente leitura e deteção de alterações nos metadados das ferramentas.

Operações Grafana conversacionais: inspeciona dados ao vivo do painel em fontes nomeadas e, em seguida, efetua alterações seguras e revisáveis no painel com aprovação e verificações de versão.

O pacote DeepSeek Harness registra uma habilidade que converte produção longa (artigos acadêmicos, análises setoriais, comentários empresariais) em pipeline de 9 papéis: scouts T1 literatura / T2 dados / T3 casos em paralelo, T4 analista, T5 redator, T6 companheiro crítico, T7 auditor, T8 finalizador, T9 revisor par executados pelo coordenador. Em 6 fases com verificação triangular de evidências, M-gate de 23 verificações, auditoria G0-G14 incluindo gate de rastreamento IA chinês, pontuação peer-review com correspondência de periódicos, e 4 checkpoints humanos. Instala com `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch mais lib/index.js); envia fichas de papel T1-T9, modelos e 11 scripts de verificação sem dependências, com READMEs em cinco idiomas.

Mais de 100 skills de dados de mídia social multiplataforma, além de 40 ferramentas MCP nativas cobrindo APIs de dados, busca IA e geração IA — tudo instalável com um comando.

Exporta eventos somente de metadados de turno, modelo, ferramenta, aprovação, nova tentativa e erro do DSH para o Tuning Engines, para rastros governados, avaliação de políticas, análise de custos e revisão de Work Session, com uma fila de novas tentativas apoiada em disco.

Estatística descritiva, percentis, distribuições de frequência e correlação.

Plugin do DeepSeek Harness que bloqueia instalações npm arriscadas com varreduras de metadados e cadeia de suprimentos profunda.

Math Agent Framework para DeepSeek Harness: motor de derivação simbólica (CES / formas quadráticas / ODE / PDE), verificação com SymPy, provas formais verificadas pelo compilador do Lean 4 e verificação adversarial multiagente no estilo QED, exposto como ferramentas DSH nativas por meio de um shell TS que faz a ponte para um motor Python. Requer clonar o repositório math-agent-framework e executar `pip install -r requirements.txt`, com MATH_AGENT_HOME apontando para a raiz do repositório. Cada resultado carrega procedência (versões do motor, seed, tolerâncias) e é marcado como dados não confiáveis.

Habilidade de verificação de afirmações que confronta documentos de design e planos com fatos do código, escalando afirmações comportamentais para verificação executável com primitivas lógicas para máquinas de estado e modelos de dados, com regressão antes/depois, restrições de domínio e mineração de riscos de concorrência.