Plugins

Camada de adaptação do dsh-ecolink para o DSH: leitura direta do pool de memória local, injeção no pre-step (pontuação + orçamento + deduplicação por sessão), filtro por #nome-da-memória, conectando o ecossistema de memória do lado web

Pacote de interface de terminal Mayfly para o DeepSeek Harness

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.

Revisor agêntico de respostas para o DeepSeek Harness: cada turno final do assistente é revisto por um LLM separado com nota de 1 a 100; pontuações abaixo do limiar reconduzem o agente com feedback concreto. A pontuação aparece como uma etiqueta na linha de ações da resposta (verde aprovado / vermelho precisa de trabalho, com número de tentativas e motivo ao pairar). Configuração de barreira ao vivo sobre um servidor HTTP em 127.0.0.1, além de uma doca recolhida acima do compositor e um separador opcional na barra lateral direita via dsh-better-sidebar.

Plugin de conexão de fontes de dados para o DeepSeek Harness: descoberta de metadados de bancos de dados, modelagem semântica com IA, consultas SQL somente leitura e chamadas fixas de API HTTP.

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.

Desenvolvimento remoto por SSH: escolha um diretório numa máquina registada como espaço de trabalho da sessão e as ferramentas de ficheiro, shell, bash e pesquisa são executadas no host remoto — o agente trabalha aí com as mesmas ferramentas locais, e não são adicionadas ferramentas extra para o modelo.

Orquestrador multimodelo: o cérebro principal decompõe tarefas complexas e distribui subtarefas para subagentes GLM / Kimi / Qwen conforme os pontos fortes de cada modelo, com uso de tokens por modelo.

Executa tarefas de Agente pontuais e recorrentes no padrão RFC 5545 em sessões DSH novas, com edição visual de agendamentos e histórico vinculado às sessões.

Memória de longo prazo governada para o DeepSeek Harness: registro de evidências somente para adição, com proteções de escrita, afirmações em 7 níveis de autoridade, cadeias de substituição e injeção pré-etapa com orçamento e cotas por domínio.

Plugin do DeepSeek Harness que economiza tokens agressivamente sem afetar a qualidade: truncamento sem perdas de cabeça/cauda em resultados de ferramentas (padrão), dobra de resultados do grep, delegação ao dsh-compaction-basic acionada por pressão e uma subclasse CompactionEngine com resumo por LLM para o modo agressivo. Economiza 97,6% dos tokens de entrada em uma suíte sintética de 8 cenários, com todas as reduções passando pelo fluxo de eventos do dsh para manter modelo-visível = registrado.

Personalização do agente: painel de UI web (sobre você, estilo e tom de resposta, traços para títulos/listas e emoji, idioma de saída, instruções personalizadas) e comandos /soul, com apelido/ocupação/bio/estilo/traços/idioma compilados em um prompt do sistema e reinjetados nas sessões ativas. Expõe soulConfig para outros plugins e uma ferramenta set_persona que o agente pode chamar.

Alterne o idioma do processo de pensamento/raciocínio (CoT) do agente: 简体中文, English, Русский, Français, Deutsch, Español, 日本語, 한국어 e mais, ou siga automaticamente a localidade do sistema. Adiciona uma linha em Settings → General, uma instrução no prompt do sistema (montagem por prompt, aplica-se a novas sessões) e o comando /thinking-language.

Concede visão aos modelos DeepSeek (apenas texto) em clientes Claude Code, Codex e Agent Plugins: descreve imagens através de qualquer endpoint de visão compatível com OpenAI.

Guarda de dívida de pesquisa para DeepSeek Harness: incentiva os agentes de codificação a pesquisar documentação, GitHub e a web antes de tentativas locais repetidas.

Aprende o que você deixa por dizer em seus prompts a partir de turnos bagunçados e das suas próprias correções, e injeta as diretivas aprendidas no prompt de sistema de cada nova conversa; as diretivas são editáveis em Configurações e um botão do compositor reescreve o rascunho atual com elas.

Limita a taxa de solicitações LLM por provedor e por modelo usando um balde de tokens baseado em reserva, com modos de fila ou rejeição, além de regras de identidade de gateway que reescrevem o user-agent e injetam cabeçalhos personalizados.

Pesquisa, monitora, interrompe e arquiva em lote os subagentes do espaço de trabalho, com streaming de atividade em tempo real e um painel flutuante do agente ativo.

Modo comandante para a interface web do dsh: um botão de um clique no cabeçalho da sessão injeta um resumo de protocolo na sessão e então analisa e executa automaticamente os blocos de tarefas da resposta do modelo — separando o loop do estrategista dos loops dos trabalhadores por um selo visível.

Recordar, editar-e-reenviar e regenerar, mais versionamento dentro da conversa: uma cronologia de cada retrocesso, rollback de artefactos (git em primeiro lugar, fallback por snapshot), um mapa de bifurcações dos caminhos explorados, linhagem da sessão e um watchdog em tempo real que cria um snapshot do registo ao primeiro sinal de escritas concorrentes. As edições interrompem automaticamente o agente em execução (cancel/whenIdle oficiais) para que os retrocessos nunca corrompam o registo durável nem quebrem /compact.

Registra agentes personalizados definidos localmente como subagentes chamáveis no dsh: a conversa principal invoca qualquer agente pelo nome via use_agent, cada um executando como um subagente dsh real com sua própria persona. Suporta retomada de ponto de interrupção para execuções interrompidas.

Permita que o seu agente de IA veja e opere um telemóvel Android real: phone_look (fusão de visão + árvore de UI), tap/swipe/type, captura de ecrã — sobre adb, para qualquer cliente MCP.

Um plugin de leitura de PDF sensível ao conteúdo para modelos de visão: perfila cada página para figuras (vetoriais e raster), tabelas, risco de fórmulas e layout de coluna dupla, depois aplica extração híbrida sensível ao conteúdo, renderizando páginas com figuras/tabelas/fórmulas como recortes de região de alta DPI. Fornece uma pré-visualização de baixa resolução para entender o layout da página e renderiza uma região especificada em alta resolução. Empacotado como múltiplas ferramentas para agentes.