Plugins

Melhoria de prompt com um clique no compositor — reescreve o rascunho num prompt estruturado (função e objetivo, passos executáveis, formato de saída, critérios de aceitação, casos limite) com pré-visualização antes/depois, reposição no campo e desfazer. Nunca altera a intenção, nunca inventa requisitos.

Painel gaveta para a interface web DSH com uma lista paginada de LLMs gratuitos; grava cada um como custom model provider em Settings com um clique ou em lote, além de um rotation proxy multi-key local.

Adiciona um botão de otimização ao lado do composer que analisa e reescreve o rascunho de prompt com streaming SSE, consciência de contexto de conversa (estratégias template vs intent-polish), uma cadeia de memória de continuidade de edição, undo, e roteamento de modelo com fallback e um teste de conectividade.

Instala uma predefinição de escrita de romances multiagente para o DeepSeek Harness: um agente condutor distribui o trabalho para cinco subagentes especializados — construção de mundo, enredo, gerenciamento de personagens, redação da prosa e revisão de qualidade.

DeepTrace — relatórios de agente determinísticos a partir dos registros de sessão (diários/semanais/mensais/anuais/personalizados): detalhamento de custos e tokens, 8 regras de insight, revisão de colaboração, saldo do provedor em tempo real, exportação em PDF/PNG/HTML; somente leitura, nunca reescreve o histórico.

Edição de documentos endereçada por blocos: um servidor MCP que expõe geml_get / geml_set / geml_check e funções semelhantes, para que um agente leia ou reescreva um único bloco endereçado de um documento Markdown ou GEML em vez do arquivo inteiro. Inclui a skill de redação GEML e uma skill de grafo de código que constrói e navega o grafo de chamadas do projeto como mapas de código GEML.

Plugin de controle de avaliação DSH no host: injeta variáveis, limites de orçamento, raiz da sessão e linhagem de fork de cada teste no processo do agente; encaminha chamadas de modelo por um host broker sob gateway lease e grava um bundle descriptor com versão de esquema para atribuir evidências.

Integração de CI do GitHub de nível oficial: uma action.yml composta, um bot de revisão de PR com sondagem com comentários inline idempotentes e um portão de verificação de status, além de ferramentas de PR/issues com cada gravação regulada por aprovação humana.

Canal QQ para DeepSeek Harness através de OneBot 11 / NapCat: mantém uma persona fixa entre sessões com memória de longo prazo, responde em conversas de grupo e privadas, envia stickers e respostas de voz, e inclui uma consola Web local que mostra o que o bot está a fazer. Os ficheiros de persona e memória são escritos por si; o repositório só inclui exemplos.

Deixe o Peixe Azul Grande e Gordo navegar pelo Bilibili: ele comenta por você, envia descobertas interessantes por DM e mantém diário e memória para resumos de longo prazo. Filtra vídeos conforme seu gosto, cria resumos Markdown e pode monitorar comentários e responder. No Circle Mode, responde somente em threads explicitamente convidadas pelo uploader do vídeo em um comentário de nível superior; pedidos de espectadores comuns não contam e ele nunca inicia um novo comentário de nível superior. Comentários, DM, execução automática e monitoramento ficam desativados por padrão. Requer Node 22, DSH 0.1.7-rc.1+, conta Bilibili conectada, rota de modelo e Python.

Oficina de romances de 大肥鱼 — Plugin de criação de web novels DSH: processo de criação com 9 estágios com portões + injeção de configuração do livro-mundo + importação de livros locais + polimento com um clique por IA + remoção do sabor de IA + diagnóstico dos três capítulos dourados + consistência de um milhão de palavras + pesquisa de mercado e duplicação de modelos.

Visualizador de diff no estilo PiUI, substituindo o DiffBlock padrão para chamadas de ferramentas de escrita/edição.

Bancada de design na barra direita da DSH Web GUI: HTML ao vivo em molduras, proxy local mantém hot reload, cápsula WeChat e alerta de sobreposição. Clique/arraste adiciona seletor/arquivo/estilos ao compositor; extrai marca e ajusta CSS ao vivo. Gera código front-end e oferece diff de pixels com o design. Skill ui-design + seis ferramentas: preview_page; check_design (telas reais em Chrome/Edge local oculto; sobreposições, erros, recursos/links ausentes e problemas CSS com arquivo/linha); look_design (capturas ao modelo); extract_design_system; handoff_design; compare_design. Design mode adiciona persona/skill/ferramentas a novas sessões, com controles individuais. Remotamente, arquivos locais aparecem em moldura isolada.

Aprimoramento da experiência de entrada: entrada por voz, polimento por IA, anti-sobrescrita, otimização de prompts com visualização de diff, e troca automática de locale seguindo o idioma da UI do DSH.

Experiência de edição estilo VSCode para o DeepSeek Harness: um editor de arquivos central baseado em Monaco (abas, abertura rápida Ctrl+P, barra de status) e revisão interativa de diffs dos resultados de edição/escrita do agente com Keep/Undo por alteração, reversão e arquivamento, persistidos entre reinicializações.

Memória em camadas para DSH com 10 ferramentas de agente: gravações privilegiadas (memory_add, memory_delete, memory_import), controles de ruminação (memory_ruminate e comandos relacionados) e grafo de memória. Um pipeline L0-L3 recupera e insere memórias relevantes antes de cada etapa do modelo.

Bundle DSH para textos longos (artigos acadêmicos, análises setoriais, comentários de negócios), com pipeline de 9 papéis/6 fases: T1 literatura, T2 dados e T3 casos em paralelo; T4 analista, T5 autor, T6 parceiro crítico, T7 auditor, T8 finalizador executado pelo coordenador e T9 revisor por pares. Inclui verificação triangular de evidências; M-gate: 26 verificações (25 scripts + 1 humana); auditoria G0-G16 com controle de vestígios de escrita por IA em textos chineses; pontuação peer review com seleção de periódico; 4 pontos humanos. Instale: `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (`package.json#dsh.bundle.patch` e `lib/index.js` registram a skill). Cartões T1-T9, modelos, 36 scripts sem dependências e README em 5 idiomas.

Painel de comando para DeepSeek Harness: trilho de sessões ao vivo e equipe, quadro de tarefas com aprovações e ações de escrita, fluxo de atividade e cápsula HUD de desktop que acompanha a conversa em andamento. Somente a cápsula HUD é exclusiva do Windows.

Habilidade de roteirização chinesa de longa duração: dois blocos de entrada (contexto + bíblia de personagens) alimentando um motor de valores causais, uma revisão anti-sabor-IA e um livro de continuidade; funciona no Codex / Claude Code / dsh / zcode.

Fornece bases de conhecimento locais e remotas com recuperação no escopo de projeto e sessão, gravação controlada de volta e um console de gerenciamento Web integrado.

Reescreve requisições `/chat/completions` de saída com um esquema evolutivo de cadeia de pensamento (genoma de nove dimensões, seleção elitista com cruzamento de fragmentos e uma reavaliação determinística), pontua respostas por uma base fixa de 20 objetivos e acrescenta uma linha por reescrita a `live-requests.jsonl` na raiz de dados do plugin (padrão `<cwd>/.aecot`, alterável por `AECOT_ROOT`).

Adiciona um preset de permissão `auto` entre workspace-write e danger-full-access: um classificador concede uma vez as escalações rotineiras do sandbox, enquanto solicitações perigosas ou incertas continuam sendo encaminhadas a um humano.

A compactação automática primeiro grava uma nota de transição: quando a sessão se aproxima do limite de tokens, pede ao modelo um checkpoint do projeto no workspace e, opcionalmente, inicia uma nova sessão com instrução para continuar e estaciona a antiga. A nota deve ser escrita no ciclo de compactação atual e a seção conclusions precisa mudar de fato, impedindo que passe um arquivo obsoleto ou apenas tocado.

Gateway de permissão granular: revisão de chamada de ferramenta por categoria (diretórios fora do workspace, comandos, leitura/escrita de arquivos, subagentes, ações repetidas) com exceções globais e por projeto de allow/deny, defaults de quick-tool, regras personalizadas, modal de aprovação bilíngue com detalhes inline de diff, motivos de rejeição personalizados e fluxo de upgrade de sandbox.