Plugins

Compressão de diálogo in-loco por curva de esquecimento para DeepSeek Harness: turnos recentes permanecem verbatim, turnos médios são estruturalmente desidratados (sem LLM), turnos antigos se dobram em um par de resumos limitado — conversas ilimitadas em um orçamento de memória limitado.

Um corpus acumulado de gosto de design para agentes DSH: alimente com exemplos bons e ruins, distile princípios e revise novos designs com base no julgamento aprendido, em vez de um conjunto fixo de regras.

Comando /btw estilo Codex: responde perguntas secundárias em um subagente semeado pela conversa (provedor fork), renderizado na UI sem entrar no histórico da sessão principal.

Mensagens locais entre sessões para agentes DSH, com descoberta, entrega de ativação de sessão fria e histórico de mensagens auditável.

Painel local de agendamento de longo prazo: botão de texto “日程” na barra superior, visões de calendário de hoje/semana/histórico mensal com estatísticas, marcações de conclusão com histórico por dia, vínculos agenda↔conversa com clique para ir até a conversa, tarefas recorrentes (diárias/semanais), transporte automático opcional de tarefas pontuais não concluídas e ferramentas de agente dailytask_*.

Fluxos de trabalho DAG duráveis para o DeepSeek Harness com ferramentas de autoria de agentes, persistência em SQLite, execuções retomáveis e um Canvas Studio visual.

Canal de dispositivo entre o agente e o seu próprio telefone: envia os ficheiros que acabou de produzir e você faz uma @-referência ao que o seu telefone enviou de volta. P2P encriptado de ponta a ponta através da CLI SwarmDrop, sem conta nem IP público; o estado do nó, os dispositivos emparelhados e o emparelhamento QR ficam num painel lateral (sidebar).

Ferramentas e rotas HTTP com verificação de propriedade para listar, liberar e excluir permanentemente sessões de subagentes, com atualização automática da interface web após a exclusão.

Executa 3 ou 5 candidatos de coding agent em worktrees Git desanexados, valida seus patches com comandos do projeto, classifica apenas os candidatos aprovados e exige aprovação separada antes de aplicar o vencedor.

Um subagente de aprovação independente julga cada escalonamento de sandbox, com um modelo configurável e um log de auditoria.

Harness de memória de agente em três níveis: CLAUDE.md L1 sempre ativo, índice L2, esqueleto detalhado L3 com modelos, um gate que bloqueia gravações em arquivos protegidos sem um token de aprovação de uso único, registro de eventos sem julgamento, destilação semanal e uma skill de loop de execução TDD.

Memória de projeto persistente no estilo ZCode com um gerenciador de configurações completo, injeção index-first e ferramentas de memória do agente.

Adiciona controles de sessão, de projeto e globais na interface web do DSH para habilidades, servidores MCP, ferramentas, injeções de prompt, escalonamento de aprovação e salvaguardas; a aplicação é limitada ao agente atual.

Orquestração multi-agente para DeepSeek Harness — agentes especializados, orquestração de tarefas, Skills de workflow.

Plugin auto-evolutivo para o DeepSeek Harness: observa como o agente trabalha, propõe melhorias aos próprios ativos via LLM, valida cada proposta em um agente de teste em sandbox e só aplica mutações verificadas — com registro versionado e reversão automática em caso de regressão.

Workbench de orquestração de projetos IA local-first e plugin CLI para DeepSeek Harness: planejamento com aprovação, worktrees Git, execução de tarefas, Issues e evidência auditável.

Método de entrega AIEO (GEO/AEO) como um provedor de habilidades isolado: diagnóstico de visibilidade em IA em escala de 0 a 9, posicionamento, mineração de termos de busca restrita a exportações de plataformas em lista de permissões, monitoramento periódico e um painel de monitoramento HTML, encadeados por uma biblioteca de perguntas compartilhada, além de um clonador de landing pages.

Roteamento de proxy HTTP/SOCKS5 por execução para buscas do agente, provedores LLM e comandos de shell, com recarregamento a quente baseado em configurações, controles com aprovação e status seguro para credenciais.

Visão de divisão de decisão para a Web UI do DSH: um cartão de resumo de decisão na janela principal mais o plano completo em um painel lateral com rolagem independente, para que você possa revisar o plano inteiro enquanto escreve decisões e enviá-las de volta ao agente com um clique.

Geração local de imagem, voz, música e SFX, além de transcrição, com identidade fixada: personagens, animais, objetos e vozes de atores são definidos uma vez e reutilizados em cada chamada posterior; a saída degenerada (imagem quase plana, áudio silencioso) é rejeitada em vez de retornada como sucesso, e uma linha gerada pode ser lida de volta como texto, para que um clone que engoliu seu final se torne visível. Os motores descarregam quando ociosos, e a geração de imagens e a transcrição podem cada uma apontar para uma API no formato OpenAI em vez do backend local Vulkan.

Conecte/desconecte qualquer plugin do DeepSeek Harness de forma limpa — liste todas as camadas montadas (bundles + linhas de patch), remova com limpeza completa, desative/ative sem excluir e audite estados órfãos/pendentes. CLI + ferramenta unplug chamável pelo agente. Somente leitura por padrão; operações destrutivas exigem confirmação explícita.

Adiciona uma seção Store nativa às Configurações do DSH para busca de catálogo, filtragem por tags, ordenação, instalação e gerenciamento de plugins instalados.

Heartbeat intervalado que desperta cada agente raiz (injeção de followup) para comunicar proativamente progresso, riscos ou bloqueios: enfileiramento seguro durante ocupação, sem acumulação, pausa automática quando não há respostas humanas e reativação na próxima mensagem do utilizador.

Autoaperfeiçoamento noturno para seu agente DeepSeek Harness: colete sessões anteriores off-line, repita tarefas recorrentes com seu próprio orçamento de API e consolide habilidades validadas por trás de uma barreira de validação separada. Leva o mecanismo SkillOpt-Sleep de microsoft/SkillOpt ao dsh como ferramentas nativas e uma habilidade incluída — sem treinamento de pesos. Requer Python 3.10+ e o mecanismo SkillOpt-Sleep (pip install skillopt).