Plugins

Bridge de tutoria DeepTutor: explicações profundas, questões de auto-teste, planejamento de trilha de aprendizagem, busca na base de conhecimento pessoal (RAG) e arquivamento de notas via ferramentas deeptutor_run / deeptutor_kb / deeptutor_note.

Assiste Douyin automaticamente em um navegador Edge dedicado no Windows (requer Node.js 22.13+): decisões de amostragem, storyboards de quadros, comentários atentos a danmaku, memória de persona e diário de visualização, tudo sob limites diários. Fork de LockyBee/dsh-douyin-agent; desinstale o plugin original antes de instalar este.

Plugin GUI do img2img-studio (dois lados em um pacote): editor de imagem com marcas numeradas, remoção de fundo, apagamento com pincel, redimensionamento, teclado e prévia de corte/máscara; painel de provedores de visão/geração com escolha de catálogo, varredura de scripts, channels chatgpt-web controlados por contas, teste/execução de teste/cópia de comando por linha, prévia antes de salvar e consulta de saldo. UI em chinês/inglês; salvar grava de volta em `scripts/.env` de dois skills.

Conecta QQ ao DeepSeek Harness via OneBot 11: chats privados e em grupo, voz para texto no dispositivo, imagens e dez ferramentas de interação (poke, reação, like, imagem, arquivo, recall e mais). Requer uma implementação OneBot 11, como NapCat, em execução paralela.

Registra o servidor MCP minas-webdav como uma entrada stdio e oferece 14 ferramentas para um NAS Xiaomi Smart Storage (MINAS) sem montá-lo: list, stat, tree, find, du, df, cat, upload, download, mkdir, move, copy, delete e capability probe. O pacote Python subjacente é instalado separadamente com pipx.

Adiciona modos de execução por sessão ao composer do DSH. OVERDRIVE ativa Turbo somente na sessão atual. Fast e Max alteram as políticas de planejamento e verificação do agente e podem reduzir o reasoning effort da solicitação. Host mantém o modo efetivo, a latência por turno, o número de etapas, as chamadas de ferramentas e se um comando de verificação foi executado.

Uma whale-maid com pote, sentada no canto da janela DSH. Explora o Bilibili conforme seus interesses, classifica por taxa de curtidas/moedas/favoritos em vez de visualizações e traz petiscos em conserva a seu gosto. Quando um termo se esgota, tenta outro caminho. Coloca cinco escolhas no pote e explica cada vídeo. Eixos de notícias cobrem só as últimas duas semanas; guias de jogos e música não têm limite, cada eixo decide sozinho.

Controle Mac por visão quando a árvore de acessibilidade não está disponível: 11 ferramentas desktop_* (janelas, capturas, OCR, elementos numerados, clique por coordenadas, digitar, rolar e arrastar) e cursor overlay no estilo Codex com animação elástica. Os cliques vão ao processo alvo sem mover o ponteiro real nem roubar o foco. “Mac Desktop Control” no DSH verifica o mecanismo e permissões Screen Recording/Accessibility e abre a tela correspondente do System Settings. O tarball inclui dsh-cu e overlay universais pré-compilados pelo release workflow a partir do Swift do repositório (Apple silicon/Intel, macOS 11+, assinatura ad-hoc): sem clone, Xcode ou install.sh. Conceda uma vez essas permissões ao DSH. Só macOS registra as ferramentas; Windows/Linux carrega o plugin sem registrá-las.

Adiciona duas interfaces. O editor de imagens do compositor tem marcas numeradas com instrução por marca, remoção de fundo, apagamento por máscara de pincel, redimensionamento com prévia de corte/preenchimento e marcadores acessíveis pelo teclado; retorna anexos e manifest versão 1. O painel Settings → vision/generation provider oferece seleção explícita, normalização de `providerId`, sincronização de contas ChatGPT-web com channels, test/try-run/copy-command por canal, verificação de scripts e validação de salvamento com prévia de `.env`. O probe só desativa diante de erro explícito de quota. UI em chinês/inglês; grava providers de volta nos `.env` de skills.

Entrevista de requisitos antes do trabalho: avalia se o pedido está claro e faz perguntas focadas se não estiver. No modo strict, bloqueia ferramentas de edição até o usuário confirmar no chat um resumo em quatro partes; preferências confirmadas ficam em uma memória de duas camadas.

Predefinições reutilizáveis de Agent Team para DeepSeek Harness. Settings salva Teams nomeados: um captain com prompt e lista de ferramentas permitidas próprios, além de membros com rota provider/model, reasoning effort, prompt e ferramentas próprios. Um controle no composer aplica um Team à Session atual, instala o prompt do captain e registra spawn_team_member, get_team_preset e update_team_preset.

Gestão automática de contexto ao estilo Codex para DeepSeek Harness: rollover sem perdas e sem chamadas a modelos de resumo, âncoras de passagem de tarefa, notas de trabalho que sobrevivem à compactação e recuperação literal de janelas arquivadas. Notas obsoletas geram um aviso explícito em vez de serem apresentadas como atuais. Inclui botão de um clique e comando /smart-compact, rollover automático em três níveis e limpeza obrigatória das âncoras; funciona sem configuração.

Revisão de código Git e SVN somente leitura usando o modelo atual do agente DSH, com prévia das alterações, contexto explícito e solicitações ao modelo sujeitas a aprovação.

Combina o esqueleto de código do Headroom (Apache-2.0) ao estimador do TokenPilot (arXiv:2606.17016). Números publicados: Headroom relata 20% menos tokens para agentes de código e 60–95% para JSON com as mesmas respostas; TokenPilot relata até 60% menos custo em sessões longas. São dados desses projetos, não medições nem benchmarks deste plugin. No DSH, configure perfil, limite do Auto Compact e compressão por esqueleto. Mede com tokenizer exato do DeepSeek V4 e confere a mesma revisão; em modelos incompatíveis, fail-open mantém resultados originais das ferramentas. Comprime por esqueleto durante o turno e resume a intenção no final, dentro da compressão JSONL oficial.

Supervisiona um processo local do gateway workbuddy2api e expõe seus modelos como provedor LLM, lendo as janelas de contexto e os níveis de esforço de raciocínio a partir do próprio endpoint de modelos do gateway.

Base de conhecimento portátil para agentes em Markdown OKF v0.2 simples: 13 ferramentas wiki_* de leitura/escrita, divulgação progressiva, backlinks, escritas controladas por regras do AGENTS.md, manutenção automática de índice e log, linting e troca entre vários bundles nomeados (no nível da sessão ou global).

Adaptador Discord instalável em perfil web ou desktop do dsh: menções e threads são vinculadas a sessões, com respostas em streaming e atividades de ferramentas ao vivo. Nove slash commands controlam vínculo de workspace, presets de permissão e seleção de modelo. Aprovações de ferramentas e perguntas são assumidas pelo Discord ou pela UI web conforme quem responder primeiro. Allowlist de guild com negação por padrão.

Disciplina de chamadas de ferramentas para DeepSeek Harness: prompts de comportamento, redução de concorrência e orientação para novas tentativas conforme falhas, verificações pós-gravação com restauração de backup, barreiras para comandos de alto risco, resumos e lembretes de verificação, consultas consultivas à memória do projeto, avisos configuráveis após compactação ou em intervalos e estatísticas de conformidade.

Retomada automática de sessões de agente interrompidas: uma tabela ordenada de regras roteia por tipo de falha (rate limit, cota, autenticação, estouro de contexto, órfão travado) para retry automático com backoff, troca de modelo, retomada após compactação de contexto ou uma notificação de stop-loss, com um editor visual de regras e um log completo de atividades.

Inteligência de código local para DSH: Impact X-Ray visualiza impacto potencial de mudanças com evidências de código inspecionáveis e incerteza; também oferece navegação de símbolos, Context Packs limitados e suporte a ArkTS.

Shell no estilo eDEX-UI sobre a GUI web do DSH: barra esquerda de telemetria do sistema com sparklines de CPU por núcleo, barra direita com mapa-múndi encom-globe e gráfico de tráfego de subida/descida, navegador de arquivos com pré-visualização e um compositor em estilo terminal que acompanha o workspace ativo.

Configura mapeamentos de esforço de raciocínio por fornecedor e modelo para o DeepSeek Harness, com um seletor de modelos agrupado e um cursor no compositor.

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.