Plugins

Pacote de plugin do DeepSeek Harness: ferramentas graphlint de detecção de código morto para agentes (graphlint_query / graphlint_build / graphlint_config + skill graphlint).

Um plugin de pet de desktop para o DeepSeek Harness (DSH): importe pets em sprite sheet no estilo Codex e os renderize na GUI web do DSH como um shell.overlay flutuante, com uma biblioteca de pets, interações e vínculo com o estado do Agent. / Plugin de pet de desktop do DSH: importa pets em sequência de sprites e os renderiza flutuando na GUI web.

Grava localmente resumos em JSONL da contagem de ferramentas por turno e sinais de verificação de alto nível, sem armazenar prompts, argumentos de ferramentas ou o texto dos resultados.

Ponte de canal Feishu (Lark) com falha fechada: converse com um bot e receba as respostas do agente dsh — com aprovação opcional de ferramentas human-in-the-loop (cartões Allow/Deny antes de cada chamada bash, tempo limite fail-closed). Integração exclusiva com o SDK oficial do Python (versão fixada); lista de permissões com negação padrão, verificação de assinatura/timestamp/replay de webhooks, sessões fixas por chat; verificação diária de compatibilidade com o SDK mais recente; documentação bilíngue.

Adiciona artefatos de especificação, skills, comandos, implementação orientada por objetivos e contexto de progresso das tarefas

Pesquise, liste e leia sessões passadas e atuais por meio do próprio serviço `sessionQuery` do harness: usa o índice SQLite FTS5 quando a implantação o habilita, e recorre a uma varredura limitada, da mais recente para a mais antiga, quando não

Encaminha cada tarefa para um modelo e sua revisão para outro, com evidências de qualificação, failover e um diário durável.

Permitir, perguntar ou negar chamadas de ferramentas do DeepSeek Harness antes da execução

Disjuntor para turnos ociosos do agente: monitora agent/assistant-stream e cancela um turno que produza apenas raciocínio — sem texto e sem chamada de ferramenta — após 45s, após 80000 caracteres de raciocínio ou em um padrão de repetição degenerado (unidade de repetição exata, repetição de modelo de frase, repetição esparsa ou densidade de 6-gramas). Ao disparar, injeta uma instrução continue que exige que a próxima ação seja uma chamada de ferramenta e envia 11 casos de regressão além de ajuste por portão.

Edite qualquer turno do usuário no DeepSeek Harness e execute-o de novo: um editor embutido na linha da mensagem rebobina a conversa até logo antes desse turno pelo contrato oficial surface-replace e então refaz o prompt do agente com o texto revisado. O log de sessão somente-anexar nunca é reescrito.

Um único repositório que se instala tanto como plugin do Claude Code quanto como plugin do DSH: seis skills de engenharia (pesquisa, exploração de arquitetura, orquestração de implementação, revisão de diff em três eixos, auditoria de complexidade, teste de mutação) e mais uma ferramenta agentforge que despacha cinco subagentes.

Monta o Playwright MCP da Microsoft através do dsh-mcp-client oficial, para que o agente receba as próprias ferramentas de navegador do Playwright MCP via stdio e possa se anexar por CDP a um navegador no qual você já está logado.

Dê ao agente dsh um navegador de verdade: cada conversa ganha seu próprio processo Chrome ou Edge, com perfil e porta CDP próprios, controlado por seis ferramentas e espelhado ao vivo na barra lateral direita, onde você pode acompanhar o trabalho e assumir clicando ou digitando sobre a imagem. Não é preciso instalar mais nada — ele usa o Chrome ou Edge já presentes na máquina, não baixa navegador, não exige app companheiro nem extensão, e mantém abas e logins entre as chamadas de ferramenta.

Documentos do projeto e memória de longo prazo como Markdown simples em um cofre Obsidian dedicado: seis ferramentas mem_* (search, read, write, log, brief, admin), uma injeção orçada de recordação no primeiro passo de uma sessão e destilação automática de turnos concluídos. O Obsidian não precisa estar em execução, e o cofre permanece legível com o plugin desinstalado.

TypeSafe Jev (modelo de decisão System One) como a ferramenta jev_decide para o DeepSeek Harness: perguntas de noul, choice e score retornam probabilidades calibradas; as credenciais reutilizam a junta de credenciais do DSH; retry com backoff para 429/529 já embutido.

Emparelha duas máquinas DeepSeek Harness com um código de uso único — diretamente em uma LAN, ou entre redes por um relay com criptografia ponta a ponta e um padrão oficial sem configuração — para que um agente possa executar tarefas e trocar arquivos na outra, mantendo os arquivos de cada máquina no lugar.

Otimizador de prompt estruturado por agente para o DeepSeek Harness: reescreve rascunhos do compositor em role/task/context/constraint/format com modos normal, slim e expand, um modal de confirmação com pontuação, continue-optimize e motores local, híbrido, DSH ou API na nuvem.

Chat lateral nativo ao lado da conversa principal: uma sessão DSH independente e arquivada, com UI nativa completa, recuperação do contexto do pai sob demanda, citação de seleções e um ciclo de vida de manter ou excluir.

Divide o New Session na barra lateral web do DSH em dois modos: uma linha 日常聊天 abre uma sessão no preset de agente `daily` que o plugin instala na home do harness (persona, busca e fetch na web, ask-user e compactação — sem arquivos, shell, plan mode nem subagentes), dentro do seu próprio workspace daily-chat, cuja região da barra lateral lista só esses chats, enquanto 开始工作 mantém o agente de código padrão; o botão New Session embutido é ocultado e todos os outros pontos de entrada de New Session seguem o modo ativo, que é lembrado no localStorage.

Motor de persona para o DeepSeek Harness: um config.json governa o nome próprio da IA (por modelo e nível), como ela te chama, sua postura relacional, o texto de caráter, contratos por item com interruptores, o idioma da cadeia de pensamento e o tom das respostas (opt-in, por modelo), além de memória de longo prazo condicionada à confirmação humana: a IA só anexa candidatos, uma linha de confirmação os ativa, e o log é somente de acréscimo e reexecutável. Entradas confirmadas entram como bloco citado de dados, não de instruções; as marcadas com um kind vão para arquivos arbitrários e nunca chegam ao prompt. As seções do prompt são relidas do disco a cada montagem, então edições aplicam sem reiniciar. Presets: instantâneos JSON compartilháveis. Zero dependências, sem rede, sem shell.

Bridge/plugin do DeepSeek Harness para A2S com sessões remotas, workspaces, aprovações, tarefas e reconexões resilientes.

Troca de modelo e controle do esforço de raciocínio para o DeepSeek Harness: as ferramentas de agente set_model e list_models permitem que o agente mude sozinho de provedor, modelo ou profundidade de pensamento no meio da tarefa, com motivo obrigatório, lista branca de provedores e proteção contra pressão de tokens da janela de contexto; o modelo ativo é injetado no contexto de execução, e a transição automática do Plan Mode troca para um modelo de planejamento configurado ao entrar no modo plano e restaura o modelo de execução anterior ao sair.

Sessões persistentes de pares Endeavour e Challenger para o DeepSeek Harness que planejam, executam tarefas sequenciais e verificam os resultados relatados.

Gateway Feishu/Lark para DeepSeek Harness com conversas persistentes por tópico, cartões de execução ao vivo, entradas de imagem e arquivo, aprovações e perguntas no chat, listas de permissão de origem e tarefas de agente duráveis únicas ou recorrentes criadas em linguagem natural.