Plugins

Camada de comportamento de chat QQ para DeepSeek Harness via OneBot 11: arquivos de persona injetados em cada turno, arquivo de pessoas por número QQ, escolha probabilística de stickers com pity, respostas sem menção opcionais, subpersonas derivadas do grupo e mensagens agendadas. Ao ativar o canal QQ integrado, aceita mensagens privadas de qualquer usuário QQ e mensagens de qualquer grupo que mencione o bot. Não há allowlist de remetentes: restrinja a conta do bot ou mantenha o canal desligado.

Auditoria somente leitura para verificar se as rotas HTTP de um plugin DSH estão realmente protegidas. Descobre as rotas registradas lendo o código do plugin e testa apenas loopback.

Janela de monitoramento de servidor no DSH que faz túnel até um agente leve no seu servidor. Exibe memória, swap, carga, disco, uso por contêiner e status do QQ; permite limpar cache e reiniciar contêineres. Inclui desktop VNC para login manual do QQ por QR e logout. O agente está no repositório (`server/monitor.py`) e você o implanta.

Proteção de memória somente local para DeepSeek Harness: monitora heap do Host e logs de sessão, intercepta argumentos de ferramenta grandes demais e oferece limpeza de sessão em dry-run por padrão.

Plugin de avaliação diagnóstica para DeepSeek Harness: congela a configuração Harness confirmada, executa um benchmark, mantém o trace completo da sessão e atribui falhas ao modelo, Harness, benchmark ou ambiente.

Push para celular no DeepSeek Harness: intercepta no processo o ponto de pergunta e envia perguntas pendentes ao telefone por relay ntfy. A resposta do telefone volta ao agente como mensagem de usuário, mas exige `tool-ask-user` em `mode: timed`. Com o padrão incluído (`mode: legacy`), somente a notificação é entregue.

Registra `im_say`, que envia cada chamada como mensagem IM própria pelo serviço de entrega proativa do dsh-im, permitindo que uma resposta chegue em vários balões em vez de um bloco. `im_targets` lista destinos; `im_target_add` cria destinos.

Painel Git com gráficos de commits, diffs de arquivos, gerenciamento de branches e worktrees, e prévias de mensagens de commit com ajuda de IA.

Lista de tarefas na barra lateral do DeepSeek Harness: grupos, tarefas recorrentes por dia da semana ou do mês, calendário mensal e ferramenta de agente que lê e grava o mesmo arquivo JSON.

Transforma capturas existentes do repositório de um plugin em reel hero silencioso de 6 s em loop: webm VP9 com alpha real, gif com fundo, frame de capa e manifest com durações de cena/sha256. A linha do tempo é exata: tempos inteiros mais transições somam `durationMs`; a última cena volta à primeira (t=0 = t=duration). Zero dependências runtime: PNG com node:zlib, compositor SDF e ffmpeg como único binário externo, localizado em execução. Painel para escolher, reordenar, gerar e copiar Markdown do README; CLI com contrato `storyboard.json`.

Voz local GPT-SoVITS para DeepSeek Harness: inicia o mecanismo com DSH e o encerra ao sair, fala somente a linha marcada para voz e inclui uma voz padrão. Basta apontar `runtimeDir` para uma instalação local do GPT-SoVITS.

Ditado arquivado no repositório, não no log do chat. Segure o botão ou importe WAV; `voice-memos/<id>/` recebe `audio.wav`, `waveform.png`, `memo.md` (frontmatter, horários por segmento e blocos de citação prontos para colar) e `meta.json`. O navegador reamostra para 16 kHz mono antes do envio. A transcrição é local: serviço Harness `speechToText` com janelas separadas por silêncio ou worker como `faster-whisper`. Sem mecanismo, arquiva a nota com status e motivo explícitos, sem inventar transcrição. Inclui aba de conversa “口述” com clique para buscar e cópia de citação por segmento, 3 ferramentas (voice_memo_save / voice_memo_list / voice_memo_read) e rotas HTTP. Zero dependências runtime, 52 testes `node:test`, capturas reais em docs.

Estúdio de vídeo Android para DeepSeek Harness: edição de storyboard, geração de imagens/vídeos por vários provedores com failover automático, exportação MP4 por FFmpeg, otimização de prompts e bancada mobile-first.

Pesquisa no BOOTH roupas, shaders, modelos base, acessórios, texturas, animações e props para avatares VRChat, por uma aba BOOTH ao lado da conversa ou duas ferramentas somente leitura. Traduz palavras-chave chinesas para japonês antes da consulta.

Controle de desktop Windows para agentes DeepSeek Harness: janelas e UI Automation, OCR local do Windows, leitura direta do navegador via Chrome DevTools Protocol (texto DOM, JavaScript, cliques por seletor), entrada humanizada de mouse/teclado, gerenciamento de abas e painel ao vivo. Na primeira execução, examina a máquina e grava sua configuração; recursos ausentes têm fallback. Somente Windows 10/11.

Conecta DeepSeek Harness a registros públicos de compras russas do MCPTender, documentos de origem e fornecedores de contratos publicados, usando API key pessoal do serviço.

Conecta DeepSeek Harness a oportunidades federais públicas dos EUA do MCP Bids e avisos TED vinculados, com ferramentas de documentos ligadas às fontes e autenticação por API key pessoal.

Geração local de imagens ComfyUI para DeepSeek Harness: detecta ou inicia o ComfyUI instalado na máquina, gera uma imagem a partir de um pedido no chat e a anexa à conversa.

Validador de `catalog.json` para mini programas WeChat: exige preço de atividade como `amountFen` inteiro e `money()` em todos os templates; também verifica campos obrigatórios, textos duplicados e caminhos de imagem. Gera lista de problemas e diff unificado aplicável com `patch -p1`. São 29 regras em 5 grupos. Corrige automaticamente apenas yuan legado, Fen em texto e caminho absoluto de imagem, preservando indentação, EOL e quebra final; os demais casos são informados com dica, sem adivinhar. Dry-run por padrão; após aplicar, valida novamente o arquivo e relata o que resta. Uma implementação para ferramenta, painel e CLI, códigos 0/1/2. Sem dependências de runtime, chamadas ao modelo ou rede.

Livro auditável de custos de tokens para DeepSeek Harness: envolve o fluxo `llm/stream` e registra cada chamada com provider, modelo, tokens input/output/cache-hit/cache-write, fonte de uso e custo inteiro em nano-CNY segundo tabela explícita. Agrega por hora, dia e sessão; exporta JSON/CSV com prévia dry-run sem gravação. A fatura oficial da plataforma inserida manualmente fica em coluna paralela com a diferença real-estimado. Rotas desconhecidas de provider/modelo ficam sem preço. Zero dependências de runtime, sem consulta de saldo, notificações ou animações.

Ferramentas adaptáveis à versão do DeepSeek Harness: lê a versão ativa no gerenciador de plugins e replica as regras de compatibilidade do app-boot (`engines.dsh` primeiro, depois peerDependencies `@deepseek-ai/dsh*`, comparação que inclui prerelease e exceções de versão exata). Avalia todos os plugins instalados e marca estaticamente APIs renomeadas ou obsoletas entre v0.1.6 e v0.2.1. Inclui painel de conversa, ferramenta de agente e rotas HTTP state/scan/report. Somente leitura, offline.

Versão em inglês do Windows Computer Use para DeepSeek Harness: 10 ferramentas Desktop (computer, computer_batch, open_application, windows, ui_elements, clipboard, switch_display, app_skill, request_access, list_granted_applications) com UI Automation, controle de acesso por app, configurações em inglês, cartão de progresso sobreposto, pausa/retomada com Esc e detecção automática do `koffi.node` descompactado no DSH 0.2.1. Fork de copylee711/dsh-computer-use; usa o mesmo plugin id e nomes de ferramentas, portanto não podem ser instalados juntos.

Destila sessões longas em observações e reflexões em segundo plano, injeta-as como seção do system prompt e gera resumos de compactação a partir da memória preparada. Inclui página de ajustes e recordação respaldada por fontes.

Reinício iniciado pelo próprio agente, sem botão. Após chamar a única ferramenta, o plugin espera todos os agentes e tarefas em segundo plano do Host ficarem ociosos, exibe uma contagem visível de 10 segundos (cancelável por clique, rolagem ou tecla), reinicia o DSH e desperta a sessão original para continuar da última frase. Não há botão nem entrada manual: só a ferramenta inicia. Funciona no app Desktop oficial e no cliente Web oficial; shells de terceiros não são compatíveis por padrão. Apenas Windows.