Plugins

Memória de recuperação de falhas: pesquisa e registra lições de recuperação de falhas extraídas de sessões reais de engenharia, com recuperação BM25 + RAG semântico e uma base de conhecimento de lições.

Descarga local de faturas IMAP, OCR, arquivo e resumos de reembolso em Excel para o DeepSeek Harness.

Exploração de arquitetura AGI de caixa branca: metacognição (loop de autocognição), aprendizagem contínua (volante de conhecimento), modelo de mundo (espaço de condições, grafo de memória espaço-temporal), autoaperfeiçoamento (disciplina bootstrap), pipeline de caixa branca zero-LLM e guardrails de confiança auditáveis.

Adiciona ao DeepSeek Harness memória de longo prazo entre sessões e autoevolução em segundo plano, somente por plugins. Inclui cinco trilhas de memória, percepção de branches Git, autorrevisão durante o turno, autoevolução e gestão de skills, quatro trilhas de tarefas, agendamento COI, avisos e busca de sessões, gestão de prompts e notas temporárias. Sem alterar o núcleo nem adicionar dependências em tempo de execução; pronto após instalar e totalmente removido ao desinstalar.

Servidor MCP de dados de mercado sem chave (bundle dsh): 5 ferramentas MCP para cotações A-share/HK/US, rankings setoriais, futuros, fluxo de dinheiro e notícias 7x24, com fallback upstream em três níveis.

ThoughtDAG para DeepSeek Harness: transforma a sessão DSH atual em um grafo de pensamento editável em uma tela infinita.

Encaminha tarefas do DeepSeek Harness entre APIs de modelos configuradas e CLIs de fornecedores compatíveis, com pacotes que consideram dependências e estimativas de custo.

Habilidade de agente para DeepSeek Harness: reescreve texto em russo para remover 64 marcadores de geração por IA (burocratismos, decalques, impressões digitais do ChatGPT), com scanner calibrado por corpus, modo de auditoria e calibração da voz do autor.

Reproduz uma introdução em tela cheia ao iniciar uma nova conversa, ou sempre que você abre a que fixou. Quatro clipes vêm dentro do próprio plugin — embutidos no código, sem arquivos de vídeo separados — e uma biblioteca integrada permite alterná-los, pré-visualizar a escolha e aceitar seu próprio clipe. O botão de fixar fica ao lado de Configurações.

Exporte conversas do DSH como PNGs no estilo Smartisan Notes, ou crie e atualize notas em Markdown em um espaço de trabalho configurado por conta.

Adiciona um provedor deepseek-web que usa os modelos web do chat.deepseek.com no DSH, com captura de login do navegador, assinatura de requisições PoW, streaming SSE e chamadas de ferramentas baseadas em prompts.

Extensão de barra lateral para o Chrome que permite ao DSH operar seu navegador diretamente, sem exigir capacidades de visão.

Pacote completo de skills de engenharia reversa (85 arquivos SKILL.md) como um plugin Cordis do DeepSeek Harness: roteador de skills para engenharia reversa, pentest autorizado e pesquisa de segurança.

Esquadrões multimodelo persistentes configurados em Configurações e selecionados no Composer, com políticas de modelo e ferramentas por membro. Por padrão, o Agent líder conclui ele mesmo o trabalho simples e delega apenas quando o esquadrão salvo é necessário; o trabalho delegado roda como um DAG limitado com revisão e reparo opcionais. O Run Center acompanha tentativas e tokens por membro a partir dos eventos de uso oficiais do Harness.

Memória entre sessões com escopo de projeto: armazenamento SQLite de sete camadas (soul/user/project/fact/lesson/rules/topic) sobre node:sqlite, injeção na primeira mensagem amigável ao cache mais acertos de palavras-chave por mensagem, ferramentas memory_remember/search/find_similar/read/update/project e consolidação em janela de ociosidade ("dream") com supressão em horário de pico. Os textos de prompt são fornecidos como arquivos de dados por idioma — o framework suporta usuários multilíngues.

Plugin de temas com um único comando: 8 temas originais, papel de parede translúcido com opacidade/desfoque ajustáveis, cor de destaque por usuário, importação/exportação de pacotes de temas compartilháveis, favoritos e seleção surpresa — totalmente nativo no sistema de tokens do DSH.

Substitui a tela de boot do kernel por vídeo em tela cheia com transição ao app; clipes, modo e duração em Settings → Plugins.

Clones pixel-perfect de qualquer página web. Cole uma URL e obtenha uma réplica medida em Vite + React.

Importe históricos de chat com fidelidade total de 13 agentes de codificação (Claude Code, Codex, ChatGPT, Cursor, Gemini, opencode e outros) como sessões retomáveis do DeepSeek Harness, com exportação reversa de volta para o Claude Code.

Memória PLUR para o DeepSeek Harness — engramas injetados diretamente no prompt, sem necessidade de chamada de ferramenta

Revisão automática por um segundo modelo na cadeia de respostas de aprovação: um subagente revisor somente leitura retorna vereditos estruturados de permitir/negar com justificativas, com fail-closed por padrão.

Backup, exportação, importação e migração com um clique de toda a configuração do DSH: configurações, plugins, MCP, habilidades e workspaces. Segredos são excluídos por padrão e, se você optar, são criptografados com AES-256-GCM em vez de escritos em texto claro; importações são pré-visualizadas primeiro com backup automático e rollback; perfis mantêm várias configurações e a sincronização remota envia configuração portável via repositório Git privado sem segredos.

Automação do JLCEDA Professional (EasyEDA Pro): dá ao harness de IA as "mãos" para trabalhar na tela de design — um conjunto de ações tipadas de esquemático/PCB, unificadas em três interfaces: CLI, Agent Skill e stdio MCP. Dá continuidade ao lema da JLCEDA: "não visa lucrar com a venda de placas, mas tem como missão formar engenheiros chineses".

Studio baseado em workspace para relatórios, slides, tabelas, mapas mentais, quizzes, flashcards, áudio e vídeo fundamentados em fontes, usando modelos DSH e serviços compartilhados de artefatos. A geração de documentos Office requer Python 3.12+ com suas dependências e DSH_OFFICE_PYTHON configurado; a renderização de mídia requer Chromium, e o ASR local também exige whisper.cpp e um modelo.