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Comando /init dirigido por modelo: o agente analisa o repositório atual e gera/atualiza um AGENTS.md de alto sinal, com um lembrete persistente no prompt do sistema para mantê-lo.

Entrada de voz speech-to-text para a Web UI: um botão de microfone no compositor transcreve a fala para o rascunho via Web Speech API do navegador (sem configuração) ou uma API Whisper compatível com OpenAI (OpenAI / Groq), com modelo e idioma selecionáveis em Configurações.

Ferramenta de visão invocável pelo agente que descreve imagens locais por meio de qualquer endpoint de visão compatível com OpenAI que você configurar, com verificação cruzada opcional de vários modelos e sem chaves embutidas.

Anuncia a colagem de imagens em rotas do DeepSeek somente de texto, descreve anexos com um sidecar de visão e deixa os modelos de visão nativos intactos.

Combine APIs de texto, visão e geração de imagens em um modelo Mix único com roteamento automático: solicitações só de texto vão para o modelo de chat, imagens do usuário e capturas do agente vão para o modelo de visão, acompanhamentos continuam usando a mesma imagem de sessão, e agentes podem gerar ou editar imagens com histórico de chamadas no escopo da sessão.

Ferramenta de geração de mídia MuApi: uma ferramenta muapi_generate que submete e consulta tarefas em qualquer um dos mais de 100 modelos de imagem, vídeo, áudio e 3D da MuApi através de uma única x-api-key.

Gerencia vários servidores Jenkins e dispara jobs a partir de uma página de Configurações, ferramentas de modelo ou uma entrada "Run Jenkins Job" por workspace, com uma interface de host + navegador bilíngue.

Ponte de cliente MCP sem dependências que conecta servidores MCP stdio e HTTP e regista as suas ferramentas como mcp_<server>_<tool> para o agente.

Padrões aprimorados de autocompactação para predefinições de agente do DeepSeek Harness: aplique com um único comando limites/presupostos de retenção ajustados e políticas por modelo, de forma idempotente, com backups e rollback.

Atalhos de sessão para a interface web do DSH: alterne sessões como abas do navegador (Alt+1-9 posicional, slots fixados, anterior/próxima, nova/arquivar/renomear), troca de modelo via teclado com Alt+M, envio alternativo, repasse de foco com Esc e Alt+W para fechar ou restaurar um espaço de trabalho dsh-split-screen — tudo reatribuível com predefinições para Windows/macOS. Verificado no DSH 0.1.1 e 0.1.5.

Um enxame matricial de subagentes que roteia tarefas heterogêneas para o modelo mais adequado a partir de um gateway tipo OpenRouter e cfgpu.com/llm/square, despacha cada uma via subagentes em processo ou chamadas diretas de LLM, e rastreia o consumo de tokens por modelo com uma classificação orientada por feedback.

Adaptador de rede fraca: novas tentativas transparentes de stream de modelo com backoff longo (limite de 10 min), cache local de replay de respostas, reconexão automática por heartbeat e economia de tokens em modo degradado, com uma página de configurações bilíngue (zh/en).

Grava listas de modelos de provedores ao vivo nas configurações do DSH e mostra janelas de plano 5h/7d ou saldo medido para o modelo da sessão atual.

Conecte um gateway sub2api ao DeepSeek Harness: rotas multiprovedor compatíveis com OpenAI (OpenAI / Claude / Grok / Gemini) atrás de uma única URL base, com descoberta de modelos por chave, consulta de uso e ferramentas globais de visão/imagem.

Adiciona os níveis de raciocínio de models.dev aos modelos DeepSeek Harness de terceiros não configurados.

Contabilidade local persistente de token usage para DSH Web com descoberta automática de histórico e detalhes compactos de provedor/modelo.

Painel de uso de configurações: tokens, requisições, tokens de saída e taxa de acerto de cache a partir dos registros de sessão, com um gráfico empilhado e uma tabela de detalhamento por provedor, modelo ou espaço de trabalho.

**Anexos no mesmo estilo do DeepSeek Chat (chat.deepseek.com)**: botão de upload com clipe, cartões de ficheiro estilo DS de 240×64 com ícones oficiais coloridos de documentos (PDF/DOCX/XLSX/PPT/IMG extraídos do bundle do frontend DS), arrastar e largar, extração de texto (PDF/DOCX/XLSX/TXT) injetada na mensagem, e cartões de anexos reais renderizados na transcrição (renderer personalizado do utilizador) com o modelo a ler o conteúdo completo.

Instala uma caixa de seleção de entrada de imagem no catálogo Models para que um modelo personalizado possa declarar entrada de imagem e receber imagens diretamente; inclui um relé de visão BYO opcional.

Telemetria de execução sem intervenção para o DSH: cada sessão grava automaticamente tarefa, nível do modelo, ferramentas, falhas, duração e status em um diário legível por humanos, com uma seção de estatísticas (puro observador — sem ferramentas, sem chamadas de LLM, sem injeção)

Ao final de cada turno do modelo, um LLM gera 3 sugestões críticas de acompanhamento, exibidas como chips de clique para enviar

Adiciona suporte a níveis de esforço de raciocínio baixo, médio, alto e outros às APIs de terceiros do DeepSeek Harness, permitindo escolher o modelo para cada chamada de subagente

Port do TaskPlane para DSH: executa ondas ordenadas por dependências em trilhas paralelas de git-worktree, com pacotes de tarefas, revisão entre modelos e recuperação após falhas.