Plugins

Plugin do DeepSeek Harness para declarar subagents nomeados em arquivos TOML sob `~/.dsh/agents` e `<projectRoot>/.dsh/agents`.

Relatório de trabalho somente leitura, reconstruído de logs locais da sessão: ferramentas usadas e frequência, comandos executados, arquivos lidos e escritos, resultado dos testes, falhas e causas, uso de tokens e estado de conclusão.

Substitui a barra lateral do DSH por um quadro fixo 2×4 com oito posições permanentes de agentes. Cada posição mostra status, última chamada de ferramenta, raciocínio e resultado; um botão nas configurações restaura a barra lateral padrão a qualquer momento.

Decomposição de tarefas multiagente, orquestração de fluxos DAG e otimização de cache de prompts para DeepSeek Harness.

Observabilidade de cobrança e uso de agentes no dsh web: registro por leitura direta dos logs de sessão com zstd, timestamps por evento e deduplicação dupla por watermark + `lastSeq`. Perfis de tarifas multconta por provedor/modelo, badge ao vivo por janela lendo o ID da sessão via React fiber, painel glassmorphism com sparkline de 14 dias, alertas de orçamento, consulta de saldo do relay e biblioteca oficial de preços com 332 modelos.

Caixa de entrada entre agentes para dsh (DeepSeek Harness): agentes em uma sessão dsh trocam mensagens e cartões de tarefas com outros agentes locais (Claude Code / OpenCode / Hermes…) via agent-mailbox e podem ser acordados quando chega um cartão. Sem dependências npm; pronto para uso com Node 22.

Proxy por comando para DeepSeek Harness: o agente decide quais comandos shell passam pelo proxy, com suporte de um kernel que o próprio plugin instala e supervisiona.

Console de orquestração multiagente em chat de grupo para DSH: decisão autônoma, distribuição de tarefas, verificação e otimização iterativa de trabalhos longos. Inclui backend próprio e instala com `dsh plugin add`.

Diagnóstico de qualidade acionável para sessões de agentes DSH, com evidências de chamadas de ferramentas e recomendações de próximos passos.

Estrutura extensível de jogo narrativo com reações em grupo conduzidas por IA para DeepSeek Harness: uma ação digitada gera respostas de vários NPCs, cada um em sua própria mensagem de chat com ilustração de avatar. Mundos, locais, NPCs e extensões (por exemplo, API de desenho externa para expressões dinâmicas) podem ser adicionados e alterados pela conversa do Harness, sem código.

Três canais independentes de idioma para a saída: descrições de chamadas de ferramentas (título de cada cartão, inclusive run_code em presets PTC), thinking e respostas. Cada um segue o idioma da Web GUI, força um idioma ou desliga; por padrão só as descrições seguem a GUI. Uma diretiva global runtime-context fica no host; o cliente informa o idioma da GUI. Modos na ficha Plugin de Settings.

Agentes definidos pelo usuário com roteamento automático, failover de modelo e orquestração de squads. Seis ferramentas: agent_dispatch / agent_followup / agent_list / agent_squad / agent_import_skill / agent_upsert. Sem agentes integrados. Inclui painel nativo na aba direita (Overview / Agents / Squads / History) e botão flutuante de ação.

Descobre diretórios de projetos do Codex e do Claude e os registra como espaços de trabalho compartilhados do DeepSeek Harness.

Mailbox de colaboração AI no DeepSeek Harness para mensagens, handoffs de tarefas e recibos de entrega. Um pacote inclui integração MCP e UI. A versão 0.2.2 requer DSH 0.2.0-rc.2 e provider Agent Mail 1.0.0-alpha.7 instalado separadamente. Não desperta o model automaticamente nem mantém status online contínuo.

Bundle de um comando com os três plugins do AgentFrame: memory-director, compaction e aura-scheduler juntos.

Gerenciamento de orçamento de tokens para a árvore de agentes

A model-driven desktop pet, derived from PC2005-cloud/dsh-pet (MIT): an always-on-top companion that follows your agent sessions, races the Web UI to answer approvals and questions, keeps a per-pet affection ledger, speaks through pet_say/pet_do tools or an autonomous inner voice, and can read those lines aloud through BreezeBlue TTS with your own BreezeBlue API key. It uses its own /whale598 route and ~/.dsh/whale598 data directory, so it is a separate pet from dsh-pet rather than a replacement for it.

QQ hub for DeepSeek Harness: private and group chats over OneBot v11 (SnowLuma/NapCat), with per-chat scoped memory, per-chat persona routing, a vision helper that narrates images for text-only models, multi-platform link parsing (large videos sent as group files, image galleries sent inline or as merged-forward messages) and a web panel for models, personas and settings. Derived from aureth-labs/dsh-aurabot-qq; do not install both.

Views, creates and edits AGENTS.md and other AI rule files from the DSH settings page: the project directory chain from project root to cwd, both DSH global roots (~/.dsh and ~/.agents), and user-level rule files of 25 third-party AI tools. Markdown preview is rendered with .mdc frontmatter stripped, edits save in place with conflict detection, files whose content is identical across tools are flagged, and tools outside the built-in list are discovered heuristically. Zero runtime dependencies.

One read-only index of every local AI-agent session (Codex, Claude Code, DSH, Trae, or any JSONL source) grouped by project, plus an append-only shared board for decisions and handoffs so switching agents leaves no context gap.

Live step pill in the DSH session header: folds the durable session event stream into the agent's current action (tool name plus its argument summary), the step index inside the running turn, the elapsed turn time and the todo progress, polls it every 1.2 seconds, and renders blue pulse while working, green for a finished turn and red for a failed tool call; hides itself 9 seconds after a turn ends. On Windows it also opens an always-on-top desktop HUD (set DSH_AGENT_STATUS_HUD=0 to disable).

Adiciona injeção de personalidade, cartão de memória com decaimento, estado de humor e diário para o agente manter identidade e histórico entre sessões.

Estúdio de presets Agent: inspeciona todas as ferramentas montadas, edita o system prompt e salva o resultado como bundle de preset instalável.

Auditoria de custo da conversa: mostra onde os tokens foram gastos e qual etapa custou mais, convertendo sugestões de otimização em alterações aplicáveis com um clique.