Plugins

Ferramentas Tavily de busca, extração, mapa e crawl, com rotação de chaves, failover para HTTP 401/429/432/433 e balanceamento que limita requisições simultâneas por conta. Adiciona cartão de chave/uso em Plugins. Nunca substitui o web_search integrado.

Motor cron residente no host com um painel web de tarefas e uma ferramenta timer_agent: dispara sessões reais do agente conforme o agendamento, continuando uma sessão fixada para contexto ou iniciando novas em um espaço de trabalho do projeto escolhido.

Bancada de depuração em dispositivo real Android para a GUI DSH Web: logcat auto-anexado com filtros de severidade/palavras-chave e instantâneos de falha, transmissão de tela ao vivo no dispositivo com controle remoto de toque/deslizamento/texto, conjunto de ferramentas de engenharia reversa memory/proc/frida, 30 ferramentas de agente.

Gateway DSH Web de loopback privado para Tailscale Serve, Cloudflare Access e Headscale TCP Serve, com listas de permissão de principais exatas e configuração guiada fail-closed.

Controle por rodada do nível de raciocínio (reasoning_effort) para DeepSeek Harness: Auto agenda low/high/max pelo histórico recente de tool calls, ou permite fixar um wire level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max), com mapeamento wire personalizado, proteção de capacidade por modelo e presets de janela de contexto (64K–1M); seu capability card por modelo funciona com [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (instalável pelo dsh-market) para testar raciocínio em gateways compatíveis com OpenAI (vLLM / LM Studio / self-hosted). O card escreve capacidades llm-pi-ai, o adapter controla o wire (compat.thinkingFormat) e o plugin mantém a lista de takeover.

Protocolo Agent2Agent v1.0 para DSH: execute um servidor A2A padrão para que outros agentes chamem esta instância, conecte-se a agentes A2A remotos como clientes e gira ambos a partir de uma página de definições visual.

Ferramenta de compreensão de vídeo de baixo custo: uma ferramenta video_understand transforma um link do Bilibili / BV / vídeo local em uma camada de informação AVIS (ASR + estrutura de cena + rastreamento de objetos + rótulos YOLO) e retorna resumo + Q&A. Roteamento dinâmico entre camadas orientado por perguntas (L0 ASR / L1 rastreamento de objetos / L2 VLM de keyframe), reutilização da camada semântica para perguntas repetidas, teto de orçamento por pergunta. Motor Python: a camada principal precisa de faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); a camada semântica opcional adiciona ~2GB de torch / transformers / ultralytics. Um doctor --fix incluído configura o venv e instala ambos.

Dá aos agentes DeepSeek Harness apenas de texto compreensão de vídeo: amostragem de quadros consciente da cena + VLM + transcrição ASR opcional fundidos em evidência da linha do tempo. / Plugin de compreensão de vídeo para modelos apenas de texto (amostragem de quadros consciente da cena + VLM + transcrição de voz opcional).

Repara sessões do DeepSeek Harness que se recusam a carregar, com uma sobreposição Session surgeon na barra lateral e reparo em simulação.

Um whip para DeepSeek V4 Pro: observa a impressão digital de raciocínio de cada bloco de thinking e puxa o modelo de volta quando ele escorrega do modo focado "We will / I will" para o modo disperso "let me".

Pontuação de qualidade multidimensional para plugins do DeepSeek Harness que avalia um repositório ou pacote npm em sucesso de instalação, atividade de manutenção, completude da documentação, varredura de segurança e conformidade com o protocolo usando evidências reais da CLI, e produz um relatório de ranking em JSON ou Markdown.

Bichinho de desktop desenhado a partir do contorno oficial da baleia, para o app desktop e a UI web: animações SVG e expressões faciais acompanham o estado do agente (pensando, trabalhando, concluído, erro, aguardando confirmação), e ele pode seguir outras sessões em execução com um selo de contagem; cutuque, arraste, balance até ele ficar tonto, achate-o contra a borda da tela ou passe o cursor sobre a cabeça para fazer carinho; 7 paletas, 4 tamanhos, sons sintetizados, sincronização com tema claro/escuro e uma prévia web jogável.

Executa testes isolados de instalação e smoke test para plugins DSH em perfis descartáveis, devolvendo registos estruturados de aprovação/reprovação e matrizes em lote sem tocar no seu perfil real.

Preset modo especialista DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): coordenador + 17 subagentes com delegação automática. Funções: taskboard (estados pending/ready/running/done/failed, DAG dependências, reivindicação atômica, retry, recuperação), portas qualidade (pipeline 5 etapas: requisitos, implementação, verificação, revisão, integração; 2 reelaborações), Five-Anchor (revisão/convergência/anti-deriva/colaboração/recursos), Near-distance (modelo identidade/tarefa/saída), divulgação progressiva (~28% economia tokens), persistência, barramento P2P, revisão cruzada, pool experiência, via rápida, auto-retry. 17 especialistas: dados, redação, jurídico, PM, frontend, UI/UX, arquiteto, social, growth, fin. quant., backend, DevOps, BD, QA, segurança.

Um painel de fila simples do DSH para editar, remover, direcionar, reordenar e remover em massa.

Reproduz sessões em uma linha do tempo reproduzível com uso de tokens por etapa, audita operações sensíveis, estima custos, visualiza linhagem de forks, compara sessões e exporta replays HTML autônomos.

Níveis de uso e cartões de estatísticas compartilháveis: 🐟→🐳 classificações por consumo mensal de tokens com percentil estimado calculado localmente, preços precisos para 46 modelos de 6 fornecedores (incluindo preços chineses por nível de tamanho), preenchimento retroativo de sessões pré-instalação e comparação antigo vs. novo após a mudança de tarifas de 2026-08-17. Apenas local, sem telemetria.

Página de configurações para capacidades por modelo: níveis de reasoning-effort com suas grafias wire, modalidades de entrada e capacidades de token, escritos como declarações ou substituições esparsas de catálogo.

Adiciona um modelo de visão configurável a modelos principais somente de texto: uma ferramenta vision_read_image, um seletor de modelo de visão na barra do compositor e conversão automática de imagem para texto em rotas somente de texto.

Um pet de desktop flutuante para a Web UI do DeepSeek Harness: respiração em modo inativo, mudanças ocasionais de direção, ações aleatórias e deslocamento pela tela.

Selecione elementos do navegador diretamente durante o Vibe Coding e envie feedback visual estruturado para o Agent do DeepSeek Harness.

Revisão de planos com anotações ancoradas e feedback estruturado de volta para o agente.

Gerenciador de pool de skills na barra lateral de Configurações: ativar/desativar, importação em lote de pastas com avisos de conflito de renomeação, checagem e correção automática da especificação DSH com um clique orientada por estado, rótulos de escopo sistema/projeto.

Conecte vários projetos do Overleaf ao DSH por meio do OverleafMCP para navegação, análise e atualização de arquivos baseada em Git.