Plugins

Compressão de contexto por quadros bitmap para DeepSeek Harness: renderiza o histórico descartado da conversa em quadros PNG com fonte pixelada para modelos com visão.

Agenda mensagens para um chat dsh: botão Schedule com seletor de data e hora e painel lateral de pendências entre chats. A entrega é como mensagem normal do usuário mesmo com o navegador fechado. As ferramentas schedule_message, list_scheduled_messages e cancel_scheduled_message permitem que o modelo volte ao chat por conta própria.

Plugin de seleção automática do nível de raciocínio para o DeepSeek Harness (DSH): o modelo Jev System One julga quanta reflexão cada mensagem merece, a faixa é derivada automaticamente dos níveis declarados pelo modelo, um envelope de contexto faz com que acompanhamentos como “continuar” herdem a profundidade do tópico, empates resolvem para cima e qualquer falha usa silenciosamente o nível original. | Esforço de raciocínio por mensagem orientado por Jev: escadas por modelo derivadas do que cada modelo anuncia, um envelope de contexto de tamanho fixo para que acompanhamentos herdem a profundidade do tópico, empates resolvem para cima, fallback silencioso em todos os caminhos de falha.

Compressão de contexto para modelos com janela pequena: configure visualmente o orçamento comprimido; padrão de 8k para handoff + 16k de contexto recente. Todo o histórico continua pesquisável.

Adiciona Explain ao cartão de aprovação: uma chamada ao modelo retorna exatamente três linhas sobre a operação pendente, arquivos ou estado lidos/escritos/alterados/executados e veredito de risco/atenção/seguro com justificativa em uma frase. Também exibe detalhes de chamadas write/edit, que o renderizador deixa vazios por ler somente command.

Fork mantido de dsh-approval-gate. Se uma operação neutra atingir o limite de confirmações e o juiz estiver indisponível, ela é aprovada automaticamente em vez de pedir novamente a uma pessoa. As explicações ao aprovador são geradas em chinês a partir do modo sandbox, comando e caminhos reais. Também nega deterministicamente exfiltração de credenciais e destruição de caminhos do sistema, mascara a entrada do juiz, oferece cadeia de modelos juízes, permissões por fingerprint e tela com diff unificado e reversão em um clique.

Detecta degradação do conteúdo no DeepSeek Harness (loops de raciocínio e repetição de saída), avalia o custo entre continuar ou repassar e cria documentos de transferência sem modelo.

Caixa de entrada pessoal para colagens no DeepSeek Harness (dsh): /inbox no compositor ou painel salva links, imagens, textos e credenciais num vault local. Classifica primeiro por regras locais e depois por um modelo com limite de taxa; permite navegar, pesquisar e editar. O assistente recupera registros quando solicitado na conversa; credenciais ficam criptografadas em repouso. Sincronização opcional de registros e anexos via WebDAV/S3. Por enquanto, somente Windows.

Monitor de tarefas e chat remoto para DeepSeek Harness. Uma página amigável para celular mostra sessões, trabalhos em segundo plano, subagents, rodadas de goal, workflows e aprovações pendentes; permite conversar com qualquer sessão, com respostas em streaming, progresso das ferramentas, parada a qualquer momento e troca de sessão/modelo. Também inclui painel lateral GUI.

Coloca três ferramentas de encaminhamento (list_capabilities, describe_tool, call_tool) à frente de servidores MCP stdio, carregando esquemas a pedido em vez de os incluir em cada pedido. Molda cada resultado por uma sequência determinística e arquiva primeiro o original (retrieve_spill permite relê-lo); define preços em tokens por grupo e oculta grupos incorporados por agente. Liga a um router Python da biblioteca padrão; requer Python 3.9 ou superior.

Um controle nativo de esforço de raciocínio para o composer: uma barra de níveis azul a violeta com campo estelar e um brilho deslizante. Ocupa o assento do modelo e aciona o serviço oficial model-directories, então a escada vem da própria declaração de raciocínio de cada modelo e nenhum outro plugin é necessário.

Fallback para compaction-basic: se o resumo LLM falhar, vier vazio ou não couber na janela, compila o span de forma determinística com um ponteiro seq em cada linha (compilador dsh-compaction-instant incluído). Adiciona ferramentas recall/search, comandos /recall e /context, gatilho ocioso a 45% da janela e arquivo span em disco. O mecanismo entra como uma linha no preset do agente (docs/dsh-integration.md).

Injetor de modelo para aprimorar prompts no DSH: clique em ✨ no composer para inserir o modelo “aprimorar meu prompt” com o rascunho atual. Não envia, não usa a rede nem chama modelo; o agente principal reescreve com todo o contexto. Migração de narrative-prompt-polish (2026-09-14).

Exibe uma tradução para chinês sob cada bloco de raciocínio em inglês no chat Web do DSH sem alterar a transcrição da sessão. Inclui cache por trecho, modelo configurável e painel de configurações.

Equipes multiagente lideradas por um capitão que dividem um objetivo em tarefas e as despacham ao longo de uma cadeia de execução para membros executados em suas próprias subsessões, cada um com seu próprio modelo.

Lê cada resposta em voz alta com página de configurações para vários provedores: MiniMax ou qualquer endpoint `/audio/speech` compatível com OpenAI, seleção de voz, emoção, velocidade e modelo, além de opção de leitura automática.

Memória de projeto DSH: cria PROJECT.md, DECISIONS.md e SESSIONS.md no primeiro passo de cada sessão do workspace; relê do disco e só reinjeta se mudar ou se a compactação remover. memory_checkpoint classifica dados; lembrete limitado para trabalho sem registro. memory_read lê log e arquivo; memory_search pesquisa com BM25 sem dependências. Limite 200: excedentes em SESSIONS-archive.md nunca são injetados, mas podem ser lidos, pesquisados e restaurados um a um. Ajustes: filtro workspace/caminho, abas somente leitura, recarga, JSON import/export por workspace, exclusão em duas etapas, editar/remover bloco AGENTS.md e aviso PROJECT.md desatualizado. Indicador de sincronização; cria ao clicar. Sem dependências, vetores, embeddings ou chamadas de modelo.

Entradas de memória em SQLite, um calendário com lembretes de prazo e tarefas de agente agendadas por cron, com 13 ferramentas de modelo e uma interface bilíngue zh/en.

Memória DSH em camadas entre sessões: primeiro injeta todas as entradas ativas; depois apenas alterações, nada se nada mudou. Omitir chaves que repetem o ID reduz a base em ~26%. Fatos/decisões usam chaves semânticas (uma verdade ativa por chave); o modelo só grava em uma caixa promovida por uma pessoa. Data de revisão avisa uma vez. Busca por relevância, diários com peso menor, bigramas para chinês. A barra lateral agrupa aguardando/em uso/arquivado por tópico humano de um nível, tipo, tag e data; oferece gestão em lote e renomeação/busca global de tópicos. Arquivos agrupados por motivo, tópicos recolhidos até abrir e itens sem tópico abaixo. Mostra instruções globais/do workspace e tamanho injetado. CLI sem dependências funciona sem DSH.

Editor de capacidades do modelo: edita em linha os níveis reasoning-effort e declarações de entrada de imagem (multimodal) na página oficial, gravando o grupo inteiro em settings.yaml. Um atalho flutuante serve de alternativa se a âncora falhar.

Limpeza da unidade de sistema do Windows (C:) para DSH: verificação por regras, cinco níveis de segurança, área de preparação com registro de reversão, elevação UAC e migração para outra unidade, via ferramenta de modelo e painel GUI Web.

Inteligência de base de código multilíngue para IDEs compatíveis com MCP, a CLI e o DeepSeek Harness: chat, busca, auditoria, refatoração e relatórios prontos para apresentação a partir de código local.

Ferramentas SSH visíveis ao modelo: read_remote, write_remote e edit_remote. Lê arquivos UTF-8 remotos em páginas numeradas, cria arquivo novo recusando destinos existentes (sem opção de sobrescrever) e aplica substituições literais com correspondência única. Endereça tudo por um campo ‘alias:path’, com alias de ~/.ssh/config.

Escopo de MCP por workspace para o DeepSeek Harness — decida quais servidores MCP uma sessão pode ver a partir do diretório em que foi aberta.