Plugins

Autoaperfeiçoamento noturno para seu agente DeepSeek Harness: colete sessões anteriores off-line, repita tarefas recorrentes com seu próprio orçamento de API e consolide habilidades validadas por trás de uma barreira de validação separada. Leva o mecanismo SkillOpt-Sleep de microsoft/SkillOpt ao dsh como ferramentas nativas e uma habilidade incluída — sem treinamento de pesos. Requer Python 3.10+ e o mecanismo SkillOpt-Sleep (pip install skillopt).

Quadro completo de issues local-first integrado na GUI web DSH: vistas Kanban / lista / Gantt / workflow / dashboard, chat de IA por tarefa, anexos e etiquetas, atribuição automática de tarefas todo orientada por dsh-routines — os dados residem em SQLite local (`dsh plugin add @ttmouse/dsh-taskboard`).

Google Antigravity CLI (agy) como subagente de produto DSH: delegue tarefas a um agente de codificação Gemini com seu login Antigravity (sem chave de API), com acompanhamentos por conversa, progresso em streaming em segundo plano, análise de imagens por caminho e uma janela de login pop-up.

O GPT planeja DAGs de dependência, os workers DeepSeek executam tarefas com paralelismo adaptativo e um revisor GPT opcional audita diffs incrementais de Git e conduz rodadas de reparo.

Adiciona contratos de execução persistentes, grafos de trabalho recursivos, clarificação crítica e gates de evidência para tarefas longas ou pouco especificadas do Harness.

Port do TaskPlane para DSH: executa ondas ordenadas por dependências em trilhas paralelas de git-worktree, com pacotes de tarefas, revisão entre modelos e recuperação após falhas.

Um preset de agente de programação mais rápido, mais eficiente e mais preciso. Em 100 tarefas difíceis do SWE-bench Pro selecionadas por critérios multidimensionais de dificuldade, o tempo médio decorrido caiu 36%, os tokens de entrada médios por tarefa caíram 17% e a precisão aumentou 5 pontos percentuais.

Planejamento de projeto em mapa mental com proteção contra desvios de bloqueio: planos, módulos e tarefas como um DAG de dependências com ordem de execução topológica, marcador de posição do agente, portão de aprovação humana em cada edição do quadro, verificações cruzadas com git e conclusão de tarefas condicionada a evidências.

Equipes multiagente lideradas por um capitão que dividem um objetivo em tarefas e as despacham ao longo de uma cadeia de execução para membros executados em suas próprias subsessões, cada um com seu próprio modelo.

Entradas de memória em SQLite, um calendário com lembretes de prazo e tarefas de agente agendadas por cron, com 13 ferramentas de modelo e uma interface bilíngue zh/en.

Quadro de tarefas em canvas portado do CodexFF: tarefas hierárquicas pai/filho com limites, painéis arrastáveis alinhados por snap em uma aba de visão da conversa, além de ferramentas de agente `board_*` / `task_*` e uma skill de sincronização.

Painel de tarefas agendadas para gerenciar crontabs do agente DSH e do sistema, com entrada em linguagem natural e logs de execução.

Tarefas agendadas do Agente do DeepSeek Harness com testes de ponta a ponta obrigatórios, histórico de execuções e entrega bidirecional por nove canais de mensagens.

Orquestração de fluxo de trabalho estilo supervisor sobre sessões de nível superior: despacho em lote com confirmação, fluxos de trabalho de equipe, direção de tarefas em execução, coleta em espera ociosa e descoberta ao vivo de rotas de modelo em 11 ferramentas task_* mais o comando slash /tasks.

Plugin de limitação de taxa para o DeepSeek Harness que evita erros 429 da API em tarefas longas, com retrospectivas de tarefa.

Conjunto de predefinições de agente para gestão de desejos e tarefas: criar desejos ou tarefas a partir da conversa, registos em dias de oportunidade, micro-ações, além de um armazém de memória e gráficos de progresso na interface web.

Um agente de frontend de voz conversacional para o dsh: fale naturalmente pelo ByteDance Duplex, delegue requisições a tarefas em segundo plano e ouça seus resultados assíncronos relatados por voz.

Gerenciamento de sessões arquivadas, notificações de parada de tarefa, um verificador de atualizações, roteamento de modelos (regras por palavra-chave + model_route com allowlist), gatilhos agendados multi-tarefa (heartbeats e tarefas em horário fixo) e uma navegação de rolagem de mensagens no estilo DeepSeek para a UI web do dsh.

Roteamento automático Flash/Pro para chamadas de subagentes do DeepSeek Harness: tarefas leves usam um modelo barato (por exemplo, V4 Flash), tarefas pesadas permanecem no modelo forte — com substituições por chamada e modos de sessão /delegate.

Servidor A2A (Agent-to-Agent) nativo para dsh: expõe este dsh como um agente chamável via HTTP com tarefas JSON-RPC.

Expõe a área de trabalho DSH como uma API HTTP: navegue, pesquise e leia ficheiros e execute tarefas de agente em linguagem natural que respondem com fontes citadas.

team-task para DeepSeek Harness: tarefas multiagente de longo horizonte — um líder planeja um DAG revisado, membros duráveis executam, um log de eventos é a única verdade e um reconciliador residente sobrevive a falhas e reinicializações.

Desliga o Windows automaticamente quando as tarefas do DeepSeek Harness terminam — um botão flutuante de armamento e um banner de contagem regressiva cancelável (shutdown /a), sem dependências de runtime.

Um enxame matricial de subagentes que roteia tarefas heterogêneas para o modelo mais adequado a partir de um gateway tipo OpenRouter e cfgpu.com/llm/square, despacha cada uma via subagentes em processo ou chamadas diretas de LLM, e rastreia o consumo de tokens por modelo com uma classificação orientada por feedback.