Plugins

5 ferramentas: `video_outline` mapa textual sem tokens de imagem (4–60 janelas/tempos); `video_probe` metadados/plano sem decodificar; `video_storyboard` contact sheet/índice timecode com marca zoom/deduplicação; `video_zoom` amplia 1–9 células; `video_read` OCR só de keyframes, esquema/[mm:ss]. Só áudio: legendas→`DSH_ASR_CMD`→transcript; áudio longo: trechos de ~45 s, cortados nos silêncios. Desde 10 min, só keyframes. OCR: Windows, tesseract line boxes ou `DSH_OCR_CMD`. `bilibili.com/video/BV...`, bare BV/av/b23.tv: ≤300 s CDN sem disco; longo: 1 download, cache 4 GB/24 vídeos; URL play 10 min. Requer ffmpeg, ffprobe opcional, sem outras deps runtime. Wire-compatível com SAOS-3624/dsh-video-storyboard; nomes `video_probe`/`video_storyboard`/`video_zoom` iguais impedem uso conjunto.

Conecta o grafo de conhecimento de código Codebase Memory MCP ao DSH e mantém os repositórios indexados atualizados com um observador de sistema de arquivos com debounce. Ponte MCP somente para Windows (a metade do observador é multiplataforma); autoinstala sua CLI npm via npx no primeiro início.

Pesquise, liste e leia sessões passadas e atuais por meio do próprio serviço `sessionQuery` do harness: usa o índice SQLite FTS5 quando a implantação o habilita, e recorre a uma varredura limitada, da mais recente para a mais antiga, quando não

Catálogo de capacidades sob demanda para DeepSeek Harness: índice compacto e meta-ferramentas search/describe/call para ferramentas MCP e skills, em vez de enviar todos os esquemas em cada solicitação.

Oficina de escrita de romances em tela cheia: quadro de capítulos, rascunhos revisados e mesclados parágrafo a parágrafo, resumos do enredo com cabeçalho de índice e pacote de escrita montado com esboço, fichas de personagens e capítulos anteriores. Extrai de uma vez os hábitos de escrita dos livros importados, reúne-os em um padrão de estilo e o inclui em cada geração posterior.

Descobre arquivos de regras de todas as convenções aceitas pelo OMP e os injeta no prompt do sistema como camada sempre aplicada e índice do livro de regras. Regras em fluxo podem interromper uma saída infratora durante o turno, negar uma chamada de ferramenta, inserir um lembrete no resultado ou consultar um modelo avaliador sobre a resposta concluída. A mesma ferramenta permite que o modelo crie regras; um painel de auditoria em Plugins explica por que cada regra está ativa.

Exploração de código com prioridade de cache: `rdd_explore` consulta o índice `.rdd/exploration` do projeto e, se não houver resultado, despacha um subagente worker somente leitura para explorar e registrar descobertas. `rdd_models` fornece o catálogo de modelos ao vivo para seleção no despacho.

Transforma um vault local do Obsidian em um painel de chat RAG dedicado: navegador de notas, chat com recuperação e fontes citadas lado a lado; busca notas localmente com BM25 e bigramas CJK. As respostas são transmitidas pelo canal de modelos DSH, as citações [n] são clicáveis e a indexação incremental usa mtime.

Mostra qual índice graft uma sessão dsh está servindo e se ele ainda corresponde ao código, e oferece ao modelo graft_ask, graft_grep, graft_callers, graft_skeleton e graft_map como ferramentas nativas.

Janela emergente com busca prioritária que substitui o seletor de modelos do compositor Web do DSH. A coluna esquerda lista provedores e percorre grupos; favoritos ficam fixados no topo. Ícones distinguem entrada de imagem nativa ou encaminhada, e a área direita do acionador abre o painel de esforço de raciocínio.

Plugin Web do DeepSeek Harness — camada de texto de PDF e OCR de PDF escaneado, Office docx/xlsx/pptx para Markdown, cartões de índice TIFF/epub e documentos longos.

Menções estilo Codex `@file` para a GUI web: busca e referencia arquivos do workspace de qualquer formato (.java, .vue, PDF, imagens, sem extensão, ocultos) sem truncamento de índice. Substitui o dsh-at-file.

Espelho offline da documentação oficial do DeepSeek Harness como uma skill dsh: 168 páginas do site (EN/zh) mais 52 documentos de referência exclusivos do repositório, com navegação por tópicos e índice de pesquisa de texto completo para desenvolvimento de plugins.

Plugin de memória HarnMem para agente DSH: injeção byte-stable do hot-index, ferramentas de memória, extração no fim da sessão e painel navegador somente leitura.

Dobra resultados de ferramentas grandes demais em arquivos spill no disco, com marcadores determinísticos de início e fim. Indexa resumos de compactação em um registro pesquisável e extrai memórias entre sessões com escopo por projeto. Sob demanda, restaura o conteúdo dobrado byte a byte em uma única chamada de ferramenta.

Memória em camadas para DeepSeek Harness: a cada turno injeta perfil persona e índice relevante; transcrições completas ficam no disco e se expandem sob demanda, sem sobrecarregar o contexto. Fatos por atributo: valor novo aposenta o anterior. O modelo deriva o perfil da memória. Três filtros descartam conversa de desenvolvimento, bloqueiam ecos da própria injeção e unem reformulações por palavras comuns. A consolidação une quase duplicatas, resume temas longos e arquiva entradas antigas pouco úteis só com etiquetas; nunca apaga o original. Armazenamento somente de acréscimo compactado no local (medidos: 4,7 MB → 355 KB). Sem dependências de terceiros nem build. A injeção por turno reduz inevitavelmente acertos do cache de prompts; não recomendada para trabalho.

Memória compartilhada entre harnesses para agentes DSH: adaptadores DSH e pi e a CLI harnmem usam um arquivo de texto comum, tornando uma memória escrita em um harness disponível no outro. Injetada como índice ativo estável byte a byte; inclui cinco ferramentas harnmem_*, extração ao fim da sessão e painel de memória somente para leitura.

Memória estruturada de longo prazo para DSH: acompanha substituição, decaimento e estado das entidades com 15 ferramentas MCP e hooks automáticos; índice limitado por solicitação para não preencher a janela. Requer Python 3.10+, torch e sentence-transformers; primeira execução baixa modelo de embeddings de ~470 MB.

Navegador do índice de habilidades com pesquisa, edição de aliases personalizados e inserção de habilidades na entrada do chat.

Continua o trabalho entre agentes de código no DeepSeek Harness. Seis ferramentas sessionflow_* consultam o índice local criado pelo sessionFlow para achar trabalho anterior, mostrar onde o projeto parou e passar goal, arquivos e pendências ao próximo agente. Requer o core sessionFlow separado, instalado pelo repo GitHub. Tudo local, sem cloud/telemetria.

Painel de cognição AOCI para DSH: visão geral de várias áreas de trabalho, índice e governança por repositório, diagnóstico da conexão MCP e inicialização guiada ou em lote. Governança, verificação e inicialização exigem o CLI externo aoci no host; a consulta ao índice funciona sem ele.

Memória do DSH em Markdown. Registra diariamente conversas reais entre usuário e assistente sem chamar o modelo; depois um LLM as resume no prompt de sistema de cada turno. Busca local CJK bigram + BM25 em 3 níveis (índice/resumo/texto completo) recupera só os detalhes pedidos. Itens P0 e do usuário nunca mudam automaticamente; esquecer marca stale em vez de apagar, com auditoria em status.md. 6 ferramentas: recall/write/status/extract/feedback e biblioteca de skills. Grupos prontos para virar skill exibem cartão ao fim do turno; clique cria SKILL.md, instalado após aprovação. Aprendizado vem ativo e usa o modelo da conversa. O controle principal para o LLM, mas mantém a captura. Falhas aparecem em prompt e status.md. JavaScript puro, sem dependências runtime além dos pacotes Harness.

Catálogo integrado ao DSH com mais de 10.000 plugins de terceiros. Confere o manifesto dsh.bundle em package.json em vez de usar a quantidade de estrelas; permite instalar com um clique e inclui um site complementar.

Tutor de estudos para DeepSeek Harness: transforma o curso em mapa de matéria, módulo e unidade, registra domínio por unidade em seis etapas, planeja tarefas diárias com índice de materiais, mantém caderno de erros e cartões de repetição espaçada e oferece painel web próprio.