Plugins

Conjunto de ferramentas de depuração ROS2 e análise de visão do estado do robô para DeepSeek Harness: enumeração de node/topic/service/action/interface/TF, JSON de topologia do grafo inteiro, verificações rosdep, builds com gate de aprovação e scaffolding de mensagens customizadas, capturas de tela da GUI e observação de visão multimodal, além de renderização offscreen RViz2 headless (malhas low-poly, leitura direta de pixel, passthrough GPU - renderização de movimento a 30Hz) com análise VLM paralela em tempo real.

Gerenciador de servidores MCP para o DeepSeek Harness: adicione, edite, ative/desative, reinicie e exclua servidores MCP em Settings → MCP 管理, com exportação/importação JSON, quatro ferramentas de modelo mcp_manager_* e uma API HTTP; instale via npx, npm ou scripts multiplataforma.

Ponte MCP que permite ao ChatGPT Web criar, visualizar, continuar e supervisionar sessões e objetivos de agentes do DeepSeek Harness, preservando o modelo nativo de aprovação, sandbox e segurança de workspace do DSH.

Geração e leitura de imagens para DSH: página Images na barra lateral, uma linha por modelo, 10 proporções, tamanhos de 1K a 4K, folha de contato com cartões detalhados, zoom, reutilização e exclusão. Traz três provedores predefinidos (um não exige chave), endpoints personalizados e skill de revisão visual. A chave colada é gravada em ~/.dsh/secrets/media-tools.env (modo 600) e enviada apenas ao provedor escolhido. O idioma da página acompanha o Harness (chinês ou inglês). Requer Python 3.9+; geração via scripts/generate.py; página requer DSH Desktop 0.2.1+.

Transforma documentos locais em markdown e texto numa base de conhecimento consultável com pesquisa híbrida semântica e por palavras-chave, verificação de citações e injeção de fontes.

Ferramentas Cordis do DeepSeek Harness para o All in Flash, desenvolvidas com o All in Luna

Pacote de skills de estética de design (10 estilos: dark SaaS, branco minimalista, neumorphism, brutalism, glassmorphism, minimalismo japonês, bento grid, cyberpunk, vaporwave, art déco) com demos executáveis de landing page: tokens, regras de componentes, listas de proibições e checklists de aceitação por estilo.

Navegador de plugins no app, no estilo Steam Workshop: busca, ordenação por populares/mais novos/em alta (7/30/90 dias), mapeamento de palavras-chave em chinês, descrições bilíngues e tradução de README, filtragem por assinatura de plugin e instalação/atualização com um clique.

Assista a vídeos com um agente apenas de texto: ffmpeg e a extensão incluída informam a posição real de reprodução (não um timer) e entregam um segmento por vez, pouco antes do fim. Não inclui mecanismo TTS; emite eventos de fala cronometrados. Para ouvi-los, é preciso configurar sua própria voz/TTS.

Memória de longo prazo entre sessões para DeepSeek Harness, isolada por workspace e compartilhada entre sessões. O prompt permanente contém apenas pontos superficiais; textos longos são localizados por índice de segmentos e só o trecho pertinente é recuperado. Os originais detalhados (pensamentos, comandos e conclusões da época) ficam em banco vetorial local e são buscados quando necessário. Inclui filtro de ruído e canal temporal; sem rede (modelo de embedding local) e sem alterar o núcleo oficial.

Infraestrutura de memória evolutiva para DSH: evidências, tempo, contexto e correção para continuidade de longo prazo. Usa um serviço local de memória Python 3.11+ (fastapi/uvicorn/pydantic), iniciado automaticamente como subprocesso python3.

Plugin de memória de longo prazo para DeepSeek Harness. Avalia cada turno e guarda-o numa SQLite local (enunciado / evento / versão / fase / decisão), com um painel navegável.

Assistente de Douyin: escolhe vídeos diariamente, lê comentários e cria um relatório datado. Curtir e comentar com @menção ficam ambos em off por padrão. Também publica clipes renderizados no seu próprio ComfyUI. Somente Windows; requer Python 3 e o Chrome do sistema. Na primeira execução, rode install-main-dependencies e faça login por QR code.

DSH SlideStudio — cria apresentações com IA para DeepSeek Harness e exporta PPTX editável.

Plugin de mascote Live2D de desktop: coloca na GUI web do DSH uma mascote Live2D que pode ser arrastada, segue o mouse e troca de movimentos e expressões.

Shell web móvel para a GUI Web do DSH: drawers sobrepostos, FAB arrastável, correções para o compositor móvel e um botão flutuante de upload de imagem fixado acima do compositor (galeria/câmera nativa, integrado com o pipeline validado de add-images), sem regressão no desktop. Publicado no npm como dsh-webui-mobile.

Um espelho somente leitura para plugins DeepSeek Harness instalados: inventário de capacidades com evidências, conflitos entre plugins e um diff do que mudou desde a última varredura.

Análise de documentos do DSH independente de provedor, alimentada por MinerU, com jobs em segundo plano nativos, resultados imutáveis e coalescência segura de solicitações.

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.

Conversas de role-play com cartões de personagem, criação e edição de cartões de personagem no chat, e geração de imagens por meio de backends configuráveis.

Provedor Ollama para DeepSeek Harness com gerenciamento de modelos, verificações de saúde, roteamento local baseado em regras e fallback para nuvem.

Ferramentas de uso de computador no desktop do Windows (click, type, key, screenshot) com verificações de atualização, controle de aprovação, verificação de identidade do processo em torno de cada ação e um rastro de auditoria sanitizado.

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.