Plugins

Governança de plugins: plugins novos/atualizados ficam primeiro em uma área de candidatos e depois são montados a quente após a inicialização — sucesso promove, falha desativa automaticamente, falhas repetidas congelam, modo seguro com um clique, painel de diagnóstico na barra lateral (npm: dsh-my-guardian).

Notificações do navegador e um bipe quando um turno de sessão termina, o agente faz uma pergunta ou há aprovação pendente; clicar na notificação salta para a sessão; endpoint de disparo remoto e canal SSE (npm: dsh-my-notify).

Confiabilidade de tarefas: nova tentativa automática em timeouts/falhas do modelo, continuação automática de tarefas inacabadas, verificação de conclusão, interrupção de repetições de pensamento, retomada após suspensão ou reinício, modo piloto automático e endpoint de acionamento remoto (npm: `dsh-task-reliability`).

Do chat à tela e à obra: conduza o ComfyUI como IDE visual de fluxos dentro do DSH. Incorpore o ComfyUI (local ou nuvem) como tela dividida no DSH Web: o agente escreve prompts e scripts no chat, aplica-os ao vivo e produz imagens, música, vídeo e 3D. Operações: compor pipelines, ler/gravar fluxos, editar nós, conectar links, executar, ajustar e depurar. Produção: varreduras de parâmetros em lote (batch_run) e recuperação automática de saídas para o chat (get_outputs). Manutenção: inicialização e atualização com um clique do ComfyUI, do núcleo e dos nós personalizados. Este pacote é o plugin do lado DSH e inclui o nó de ponte do lado ComfyUI.

Conecta chats privados do WeChat ao DeepSeek Harness como plugin in-process sobre o protocolo de bot iLink da Tencent, com mensagens bidirecionais de texto, imagem, arquivo e voz, comandos slash no WeChat resolvidos pelo registro de comandos nativo, tratamento do lado WeChat de aprovações e perguntas do agente, e envio proativo por meio de uma ferramenta send_wechat.

Aba de atividade de arquivos na barra lateral do DSH: registra leituras/criações/modificações de arquivos pelo agente e pela barra lateral (incluindo operações escondidas dentro de comandos bash), com isolamento por sessão, persistência após reinícios e pré-visualização flutuante ao clicar em um arquivo (npm: `dsh-file-activity`).

Renderiza blocos de código mermaid/mmd na conversa como cartões de gráfico com alternância entre pré-visualização e código; o mecanismo é embutido, então funciona totalmente offline sem CDN (npm: `dsh-mermaid-render`).

Pensar em chinês: injeta um prompt de sistema para manter pensamentos e respostas em chinês, expande o bloco de raciocínio por padrão com recolhimento interativo e localiza rótulos da interface (npm: `dsh-think-zh-expand`).

Dobra os turnos concluídos em suas conclusões finais, separa o raciocínio da prosa com um divisor e permite saltar entre turnos a partir de um rail ancorável à esquerda ou à direita com marcas de linha ou ponto, um anel opcional e resumos ao passar o cursor; pode ocultar o TurnNavigator da borda direita do host, carregar histórico anterior e abrir um issue de diagnóstico pré-preenchido.

Um whip para DeepSeek V4 Pro: observa a impressão digital de raciocínio de cada bloco de thinking e puxa o modelo de volta quando ele escorrega do modo focado "We will / I will" para o modo disperso "let me".

Ponte bidirecional para WeChat (iLink): envio de fim de turno e solicitações de aprovação, aprovação/rejeição e injeção de mensagens no próprio chat, deduplicação persistente e fragmentação convergente de respostas longas; camada de canal extensível para outros IMs

Otimizador de reasoning_effort por rodada para dsh — reduz automaticamente o raciocínio em chamadas de ferramentas simples e eleva-o para trabalhos pesados, cortando o tempo de pensamento entre chamadas de ferramentas.

Reuniões visuais de mesa-redonda para DeepSeek Harness — nós especialistas em um anel com arestas direcionadas, uma porta de agregação, pensamento proxy para modelos trabalhadores caixa-preta e revisão adversarial (red-team) de planos consolidados com endosso/rejeição por ponto de vista.

Faz a ponte do estado da sessão do DSH para o balão do pet de desktop cc-pet, mostrando thinking, tool calls e conclusão em tempo real. Disponível no npm como `dsh-pet-bridge`.

Compactação de contexto protegida para DeepSeek Harness (dsh): a LLM propõe, os guardas deterministic decidem — redução eager por átomo (extract/summary/false sob guardas verbatim) + eviction preguiçosa do reference-graph (0-LLM) + recall byte-exato a partir de um log append-only.

Painel de worktree Git para DSH Web: substitui a barra lateral do workspace por grupos projeto → main/linked worktree → sessão, cria e remove worktrees, troca a branch principal e migra armazenamento configurável local do projeto ou global com salvaguardas para árvore suja e sessão ativa.

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.

Ferramenta de compreensão de vídeo de baixo custo: uma ferramenta video_understand transforma um link do Bilibili / BV / vídeo local em uma camada de informação AVIS (ASR + estrutura de cena + rastreamento de objetos + rótulos YOLO) e retorna resumo + Q&A. Roteamento dinâmico entre camadas orientado por perguntas (L0 ASR / L1 rastreamento de objetos / L2 VLM de keyframe), reutilização da camada semântica para perguntas repetidas, teto de orçamento por pergunta. Motor Python: a camada principal precisa de faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); a camada semântica opcional adiciona ~2GB de torch / transformers / ultralytics. Um doctor --fix incluído configura o venv e instala ambos.

Cartão de configurações para o mecanismo de auto-retry do LLM do DSH: ajuste o número de tentativas, backoff e jitter ao vivo em Settings -> General, com chips configuráveis de retryableCodes - os padrões adicionam INVALID_REQUEST para que erros reasoning_text HTTP 400 no estilo OpenAI em modo thinking sejam reenviados automaticamente.

Busca qualquer página http/https e retorna título, descrição, texto principal, esboço de cabeçalhos e links, com estatísticas (contagem de caracteres/palavras, tempo de leitura, idioma) e palavras-chave principais; pode baixar imagens do conteúdo para o espaço de trabalho da sessão para análise de visão e despachá-las para analisadores registrados via serviço scrape.imageAnalyzer.

Modo chinês global: um pequeno interruptor em formato de pílula ao lado do compositor que injeta um requisito de idioma no prompt do sistema de qualquer predefinição (personas completas excetuadas); resposta, raciocínio e saída de ferramentas alternam cada um entre chinês e inglês, e predefinições ancoradas são suportadas.

Migra automaticamente as skins do pet de desktop do Codex para o DSH: um pet animado no canto que reflete o estado do agente (pensando, usando ferramenta, aguardando aprovação, falhou, concluído), com diálogos em vidro fosco por sessão e um painel de configurações completo.

Tema claro Solarized, layout compacto, cápsulas recolhíveis para think/cadeia de ferramentas, e dashboards de saldo, custo de sessão e uso para a web UI do DSH.

Dobra de transcrição em streaming para a interface web do DSH: as linhas de pensamento e de ferramentas se dobram enquanto a janela de pensamento mais recente se abre sozinha; um turno concluído rola de volta até sua pergunta, que também permanece fixada no topo enquanto você lê; faíscas azuis saltam da borda da janela de pensamento e da cabeça que escreve a resposta.