Plugins

Registra cada escrita, edição e `rm` de shell do agente em um repositório git sombra e depois os revisa hunk por hunk no VS Code — aceitar ou reverter cada um. Necessita da extensão complementar dsh-review-vscode; o painel só aparece dentro do webview do VS Code.

Conexão GitHub Device Flow com fluxo de PR na conversa: barra de status acima do compositor para criar/revisão IA/merge, e ferramentas github_* para busca, leitura e escrita de issues e PRs.

Diretórios de trabalho secundários para um projeto DSH: o agente mantém o espaço de trabalho principal como cwd e obtém permissões iguais de leitura/escrita/execução nos diretórios secundários configurados, ajustáveis a partir do cabeçalho da sessão e da página de nova sessão.

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.

Memória entre sessões com lembrança determinística de zero token (bigram-Jaccard fundido com FTS5 BM25 via RRF, tokenização ciente do chinês), reforço que fortalece observações repetidas, e procedimentos cristalizados em arquivos SKILL.md refinados no lugar por um ciclo active-stale-archived com archive e rollback reversíveis. Ingest e disposal expõem um nível de autonomia escolhido pelo usuário; conflitos e gravações de alta importância sempre vão para revisão humana, e nada é autoapagado. Requer Node 22.5+.

Ferramentas de escrita que removem padrões com som de IA e correspondem à sua voz pessoal. 8 ferramentas determinísticas escaneiam texto, constroem uma impressão digital de estilo a partir das suas amostras e retornam briefs de reescrita.

Analisa o uso entre modelos, provedores, espaços e períodos, com datas personalizadas sobre todo o histórico, cache-hit visível e detalhamentos por modelo e provedor. Inclui tendências horárias/diárias, mapa de calor de 53 semanas estilo GitHub, sequências, anéis de tokens por modelo e espaço (tokens, custo, %), filtros combináveis, eficiência de cache, saldo DeepSeek, aliases de espaços, exportação CSV e um livro-razão durável que preserva o uso após excluir a sessão ou o espaço (linha Deleted) e se reconstrói de forma incremental. O registro de espaços é atualizado via sonda DSH domain/changed; só espaços registrados contam. Contabilidade separada de entrada, cache e raciocínio. Chinês: hora local; inglês: UTC; API somente loopback.

Memória persistente local-first para DeepSeek Harness: injeção de hot-memory pré-etapa limitada, recall a frio BM25 exato e de bigramas chineses, seis ferramentas de agente, escritas lease-lock com gate de aprovação e recibos de recuperação, e governança somente leitura e candidatos de revisão de trajetória.

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.

Regista cada escrita/edição de ficheiro de IA em instantâneos antes/depois para um fluxo de revisão inline no VS Code (aceitar/rejeitar hunks, desfazer por ficheiro, sem git).

Ferramentas de banco de dados para agentes: list/query/exec/schema/stats/health em SQLite/MySQL/PostgreSQL, com proteção somente leitura de nível léxico, limites de linhas, saída de consulta CSV/JSON e um caminho de escrita com aprovação.

Revisão de alterações pendentes para o DeepSeek Harness: cada alteração de edit, write e str_replace_editor é coletada automaticamente na lista de arquivos, onde um bloco de alteração, os blocos de uma seleção ou o arquivo inteiro podem ser mantidos ou revertidos, com suporte a desfazer/refazer. Importa as alterações de controle de versão do espaço de trabalho, mostra o diff em coluna única ou lado a lado e oferece uma prévia Markdown na qual alterações também podem ser mantidas ou revertidas, busca no arquivo, salto de blocos e referências de linha copiáveis; os dados do diff são armazenados de forma persistente, então a revisão continua após reiniciar.

Conector MySQL para DeepSeek Harness: configure múltiplas conexões na página de configurações com lista de permissões de tabelas (allowlist) e permissão de escrita por conexão, troque a conexão ativa pelo compositor e exponha as ferramentas mysql_query / mysql_tables / mysql_execute a todas as predefinições de agente.

Badges inline +N −M nas linhas das ferramentas edit/write e um cartão recolhível de resumo de mudanças de arquivo por turno com diffs alinhados, revisão e undo — cobre chamadas nativas edit/write, str_replace_editor e subchamadas do Code Dispatch, sem necessidade de git.

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.

Distintivo de quota no cabeçalho e separador de monitorização de utilização: saldo/quota restante e contagem decrescente para reposição por fornecedor, com pedidos, tokens (entrada/saída/leitura de cache/escrita de cache), taxa de acerto da cache, custo estimado e latência média monitorizados por sessão, fornecedor, modelo e cliente, armazenados localmente em SQLite com importação/exportação entre dispositivos.

Um avatar animado estilo GrokBot com uma linha de status de máquina de escrever sincronizada — bem em frente ao indicador "Deep diving...".

Oficina de extensões Noname (jogo tipo Sanguosha). A IA escreve extensões de habilidades e cartas atrás de portões de confirmação, com validação estática e escritas seguras baseadas em blocos.

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.

A IA consegue escrever texto para currículos, mas os modelos podem continuar com aspeto errado, as páginas podem transbordar, pode restar espaço em branco e pequenas edições podem desestabilizar a disposição. dsh-resume disponibiliza um fluxo DSH de ponta a ponta para refinamento de conteúdo fiel, seleção de modelos, ajuste de layout A4, revisão visual e versões de currículo adaptadas a diferentes cenários de procura de emprego.

UI de gestão de ciclo de vida para o provedor de modelos llm-pi-ai: crie, edite, exclua, ative e desative provedores com cabeçalhos personalizados e chaves de API criptografadas com AES-GCM; restauração segura à desinstalação de provedores estacionados, descoberta de modelos remotos com gravação em lote, roteamento inteligente com cinco estratégias, compostos de união/interseção, observabilidade de requisições.

Plugin Context Assembler para DeepSeek Harness: montagem de contexto em blocos de tópicos, divisão de tópicos por pressão, rastreamento/reescrita de ferramentas, injeção de recall de realidade e planejamento de handoff.

Memória de grafo local em pré-visualização técnica para DSH e Codex: recorda evidências globais do proprietário e do projeto atual antes de cada turno, escreve registros de USER e ASSISTANT separadamente e preserva a proveniência de projeto, sessão, ator e fonte para um atlas visual e páginas de conhecimento citadas.

Executa o trabalho como uma tripulação de agentes de função: um gerente de produto escreve o PRD ou DoD, espera pela sua confirmação e inicia arquiteto, engenheiro, QA e revisores cujos conjuntos de ferramentas são bloqueados por função, compartilhando o trabalho por meio de arquivos em disco.