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Integração do Wallpaper Engine para a GUI web do dsh: varre a biblioteca local do WE (Steam workshop 431960 + projetos locais) e usa seus papéis de parede como plano de fundo da página — imagem/vídeo/web renderizados nativamente, papéis de parede de cena como prévias estáticas suavizadas — com um painel de design de papel de parede (opacidade, escopo, blur, vinheta, fps, paralaxe, carrossel, vínculo ao tema) e ferramentas de agente wallpaper_scan/list/set/config.

Agente de escrita em colaboração profunda para DSH: aprendizado de estilo de escrita por usuário a partir de pares de edição, fluxo clarify→outline→section-writing→red-team→reader-gallery, síntese de projeto a relatório (relatório de laboratório / introdução de produto / pesquisa / README), 41 ferramentas MCP e interface web de seleção-aperfeiçoamento com pré-visualização de arquivos no app.

Integração do Wallpaper Engine para a GUI web do dsh: varre a biblioteca local do WE (Steam workshop 431960 + projetos locais) e usa seus papéis de parede como plano de fundo da página — imagem/vídeo/web renderizados nativamente, papéis de parede de cena como prévias estáticas suavizadas — com um painel de design de papel de parede (opacidade, escopo, preenchimento, blur, vinheta, fps, paralaxe, carrossel, vínculo ao tema) e ferramentas de agente wallpaper_scan/list/set/config.

Provedor LLM que executa a CLI do Claude Code instalada localmente como backend do modelo, de modo que as solicitações passam por uma assinatura existente do Claude em vez de uma chave de API medida; chamadas nativas de ferramentas são conectadas via MCP.

Pesquisa profunda como modo de agente: um único laço revisado que planeja, pesquisa em rodadas paralelas adaptativas conduzidas pelas lacunas que os próprios pesquisadores declaram, sintetiza um relatório citado e depois o revisa de forma adversarial, em vez de um script que o modelo reescreve por chamada. As perguntas que o orçamento de rodadas nunca alcançou são nomeadas no relatório em vez de serem descartadas.

Aponta web_search para uma instância SearXNG auto-hospedada em vez da rota nativa: pagina até que maxResults seja satisfeito e relata cobertura degradada quando os motores falham, para que um conjunto de resultados magro não seja lido como uma web magra.

Divulgação progressiva de ferramentas: um grupo de ferramentas diferido custa uma linha de catálogo em vez de seus esquemas completos até que o modelo o carregue com tool_search, com um interruptor por grupo em Settings e cada grupo medido em relação ao registry ativo.

Concorrência de geração por provedor/modelo, com um cartão de configurações: um limite de quantas sessões podem transmitir ao mesmo tempo, aplicado no stream e novamente no spawn de subagente, onde um fan-out além do limite espera em uma fila FIFO em vez de falhar.

Conjunto de extensões de tempo de execução para DeepSeek Harness: caixa de correio entre sessões com ativação de inicialização a frio, equipes de agentes (capitão + membros + quadro de tarefas com dependências + team_wait), política de geração de subagentes com aprovação de escalação, predefinição de roteamento ciente de tarefas, mercado de plugins, gerenciador de habilidades e injetor de tempo de execução.

Predefinição de agente de equipe de produto virtual: conversa guiada pelo usuário que percorre todo o pipeline de 12 etapas desde a ideia até o produto lançado, promovido e operado, com portões por etapas e habilidades por etapa.

Links diretos de sessão, exportação completa de sessão (markdown/JSON), mensagens entre sessões aprovadas com pareamento, e ferramentas de lista da equipe, rotatividade e recuperação para trabalho com várias sessões.

Painel inteligente do DeepSeek Harness: cartões de tarefas + despacho pontual de Worker/Verifier + agendamento por dependências + níveis de pipeline + modo Team (ambiguidades reportadas à janela principal para decisão)

Gateway MCP preguiçoso para o DeepSeek Harness: uma única ferramenta proxy estável em vez de N esquemas de ferramentas; os servidores se conectam no primeiro uso e entram em repouso quando ociosos, com metadados em cache no disco.

Salas de equipe multiagente persistentes e entre sessões para o DeepSeek Harness — membros, barramento de mensagens, quadro de tarefas compartilhado e uma linha do tempo compartilhada que sobrevivem a reinícios.

Motor de orquestração do ciclo de vida para equipes de agentes de IA, com isolamento por Git worktree por tarefa, transições de entrega condicionadas por estado e memória fora do contexto.

Títulos de sessão inteligentes para o DSH: após cada turno de conversa, uma chamada LLM auxiliar independente resume a transcrição completa de usuário+assistente em um título que segue o tema real da sessão em vez de ecoar a primeira mensagem; a primeira mensagem recebe título imediatamente, títulos internos com falha são repetidos em turnos posteriores, renomeações manuais nunca são sobrescritas e sessões de subagente/fork são ignoradas.

AgentDuel é um jogo de batalha de código. Este plugin permite que você complete todo o loop de jogo dentro do DSH: gerencie personagens de deathmatch e equipes de capturar a bandeira, envie código de agente, inicie batalhas, assista replays e use conversas DSH para melhorar continuamente os agentes com base nos resultados das batalhas.

Suíte de plugins Git e controle de código-fonte para DeepSeek Harness: operações git locais mais adaptadores GitHub, GitLab, Bitbucket, Azure DevOps e Gitea, com memória autoevolutiva.

Renderiza papéis de parede de cena do Wallpaper Engine em tempo real no navegador (player three.js mais simulação de partículas em CPU com Rust/WASM) e reproduz papéis de parede de vídeo e web, com fallback para a imagem de pré-visualização, sem exigir o runtime do Wallpaper Engine. Escaneia a biblioteca local do Steam Workshop (431960) por detecção automática ou caminho manual, e oferece um painel de configurações para seleção de papel de parede, diretórios de biblioteca e do engine, brilho, pausa e qualidade.

Salvaguardas impostas pelo mecanismo para enxames de agentes do DeepSeek Harness: portões de qualidade rejeitam trabalho pela metade, checkpoints à prova de falhas retomam no mesmo ponto — mantém equipes de IA sem quebrar, não apenas rodando.

Skills de fluxo de trabalho ao estilo OMX para DeepSeek Harness: deep-interview, ralplan, ralph, autopilot, team, code-review e mais 19, reescritas nas ferramentas DSH nativas, sem skills de visão.

Preset de agente Learning Mode: um agente de codificação que ensina enquanto codifica — explicações concretas baseadas em cenários, orientação socrática e lacunas de prática TODO(你), modelado no estilo de saída Learning do Claude Code; instalável via dsh plugin add (dsh-learning-mode no npm).

Coordena Sessions DSH independentes e membros apoiados por provedores sem mesclar seus históricos, usando Rooms nativas persistentes com menções `@` vinculadas a identidade, entrega direta, transmissões e controles restritos ao líder.

11 skills de workflow compartilháveis (handoff, triage, to-spec, to-tickets, wayfinder, teach, wait-what, dsh-mode-routing, ask-matt, overnight-execution, full-throttle) como um pacote de skills instalável