Plugins

Vendor-based usage dashboard: per-provider token/cache/output KPI, a 53-week heatmap, trend chart with hourly "today" view, model drilldown, cost estimation, CSV export, and health cards (TTFT, generation speed, peak context, error rate).

Adds a "用量" section to the DSH Settings page that shows your MiniMax Token Plan usage (5h and weekly windows with reset countdowns), per-model breakdown, and video bonus credits; fetches `/v1/token_plan/remains` via a trusted plugin that holds the API key, auto-hides when no key is configured. MIT.

Official-style composer model trigger with a floating reasoning-effort slider popup.

Folds each DSH Web turn's thinking, tool calls and context into bordered process boxes cut at every piece of model text; a collapsed box shows its latest two items, the stacked lines above its border open that one box, the border itself folds it back, and user dialogue, interactive questions and model text stay outside.

Ferramenta estruturada de execução de testes (test_run): detecta automaticamente Vitest/Jest/pytest/node:test, executa os testes e resume as falhas para o modelo

Fixe respostas do assistente pela barra de ações da Web e recupere-as no próximo turno do modelo (`/pin` `/recall`, com despertar opcional)

Captura cada payload da API do modelo upstream em JSON (depuração e observabilidade)

Roteador de modelos em dois níveis para o DeepSeek Harness — roteamento por LLM-Judge, cadeias de fallback multimodelo, failover com backoff exponencial e orquestração em nível de tarefa (adaptação do pi-shift-router para o DSH)

Plugin de matemática Manim para o deepseek harness

Plugin do DeepSeek Harness: alternância de modo de raciocínio por requisição (enable_thinking) para modelos da família Qwen3 em endpoints compatíveis com OpenAI

Provedor de busca web baseado em SearXNG para a interface de capacidade web do DeepSeek Harness (ctx.web) — metabusca autogerenciada, sem chave de API, sem consumir um turno do modelo por busca

Plugin de tarefas recorrentes/agendadas (轮询任务/定时任务) para o DeepSeek Harness: jobs de polling orientados por cron como sessões reais, criação em linguagem natural, ferramentas de modelo (polling_create/list/edit/delete/trigger) e uma UI web. Pronto para usar via `dsh plugin add`

Monitor de uso do DeepSeek para o DeepSeek Harness: consulta de saldo da conta e resumo de uso de tokens como ferramentas chamáveis pelo modelo

Um plugin do DeepSeek Harness: ferramenta reload_plugin voltada ao modelo, que reinicia uma entrada do Cordis Loader (por id de entrada, nome do módulo ou serverName do MCP) sem afetar entradas irmãs — relança os processos de servidor mcp-client

Pacote de plugins do DeepSeek Harness: ferramentas qwen_vision (compreensão de imagens via Qwen-VL) e qwen_generate (texto para imagem via Qwen-Image) para modelos somente de texto

Inspecione e gerencie a cadeia de instruções ao vivo e as skills do projeto para a sessão dsh atual, com criação e edição no local — o que você vê é o que o modelo recebe

Profiler de contexto de requisições para o DeepSeek Harness — veja o que mudou entre as requisições ao modelo e como o reaproveitamento de cache mudou junto

DeepSee: visão para o DeepSeek Harness, roteamento multimodelo e autoverificações visuais com Gemini antes da entrega

Visão plugável para modelos do DeepSeek Harness (dsh) somente de texto: uma ferramenta `vision` com presets embutidos de VLM baratos/gratuitos, análise em lote de múltiplas imagens, admissão de imagens por colagem e uma página de configurações web com hot-reload

Entrada de voz via Web Speech API do navegador: sem servidor, sem chaves, sem downloads de modelo (Edge=Azure, Chrome=Google speech)

Perfis de prompt reutilizáveis em Markdown para o DeepSeek Harness, com seleção de modelo por turno, substituição de argumentos e restauração de estado

Backend de telemetria que exporta turnos, etapas do modelo e chamadas de ferramentas para o yiTrace

Memória entre sessões para o modelo: busca de texto completo em todas as sessões anteriores (SQLite FTS5 via ctx.sessionQuery) e traz de volta ao contexto atual os trechos com a melhor correspondência

Speaks your agent's reports in a voice you choose, compressing long reports before speaking. Character voices need no training - a 3-10 second reference clip clones one, and community-trained models work too - and no 6.4 GB GPT-SoVITS install: the plugin installs its own runtime and voice. An existing GPT-SoVITS can be used instead, and it is the same voice model.