Plugins

Normify · plugin DSH: escreve a arquitetura do projeto como uma árvore de módulos fractais normalizada, validação em três camadas (na escrita / validação / recibo congelado), 30 ferramentas normify_* + habilidade normify-gen, renderiza com um clique um diagrama de arquitetura interativo em arquivo único; suporta desenvolvimento acompanhado (change_open → brief → check → implementação → refresh → change_close).

Pacote completo de habilidades de sabedoria tradicional chinesa (XuanShu) como plugin Cordis do DeepSeek Harness: cálculo de bazi, ziwei-doushu, liuyao, meihua, qimen, daliuren, taiyi, wuyun-liuqi, constituição e feng shui, com um motor determinístico local e um painel de visualização.

Kit de ferramentas de P&D quantitativa para DeepSeek Harness — 59 ferramentas em seis domínios cobrindo dados de mercado, indicadores, avaliação de fatores, validação walk-forward de ML, risco (VaR/CVaR/drawdown/Beta com Kupiec POF), opções, títulos, FICC e simulação de fundos, com um pipeline de pesquisa ponta a ponta PDAT→PET.

Assume a caixa de entrada web do DSH (v0.3.0-beta.4 · pacote de capacidades para tarefas complexas: 3D / normais / interação / dados / concorrência / detalhes de desempenho verificados ponto a ponto + aceitação automatizável + bilíngue chinês-inglês · aplicável a dsh-0.1.6-alpha.1): antes do envio, uma IA independente (mensageira) otimiza o prompt em um comando pronto para a IA de trabalho (quatro intensidades, comprimento do fluxo conforme a dificuldade, isolamento por sessão, mini janela minimalista).

Cofre local do Obsidian como base de conhecimento do agente, com ferramentas DSH somente leitura que encaminham status, preferência, correção, memória, projeto, busca e sugestão para a página correspondente.

lowtide: pipeline de tarefas em lote fora do pico com adjudicação humana para dsh (consciente de preços pico/vale)

Executor de lotes fora do pico para DeepSeek Harness: os usuários definem tarefas durante horários movimentados — prompt, estratégia, prioridade, workspace, arquivos bloqueados — e as liberam manualmente; o plugin então executa o lote automaticamente dentro de janelas fora do pico definidas pelo usuário. Cada execução passa por cinco verificações de pré-voo (workspace, git HEAD, sha256 de arquivos bloqueados, adequação à janela, orçamento diário), suporta quatro estratégias de execução (única / iterativa / amostragem / revisão) e três níveis de autonomia (L1 por tarefa, L2 lote, L3 totalmente automático), e fecha o ciclo com um relatório matinal contendo diffs, gasto real e economia de um livro-razão diário alinhado com a tarifação oficial de pico/vale.

SkillRoute da JEStats: roteamento de skills para agentes do DeepSeek Harness.

Uma equipe de agentes persistente para colaboração de longa duração no DeepSeek Harness: identidades duráveis de agentes, Workspaces por projeto, Channels com responsabilidade e Task Threads encadeando agentes de sessão.

Ponte Feishu/Lark para o DeepSeek Harness: vinculação de PersonalAgent por escaneamento, cartões em streaming, espaços de trabalho de projeto com git-worktree, tarefas paralelas por escopo, agentes multifunção, notificações entre sessões, gerenciamento de modelo/chave dentro do chat e um guardião de rede de segurança que continua respondendo no Feishu mesmo após uma falha do dsh.

Bancada de pesquisa de A-share local-first para DeepSeek Harness: painéis de mercado, watchlists, valuation, quatro agentes investidores, relatórios versionados e chat contínuo pós-relatório.

Cofre Obsidian local como repositório de conhecimento do agente, com ferramentas DSH somente leitura que roteiam status, preferência, correção, memória, projeto, busca e sugestão para a página correspondente.

Computer Use multiplataforma para o DeepSeek Harness: operação semelhante à humana com mouse virtual (screen_observe + computer_click + type + key + scroll + drag, 11 ferramentas), modo de árvore AX sem custo de visão com fallback visual gratuito GLM-4V-Flash, proteções de segurança (TTL de snapshot/lista branca de apps/aprovação de ações perigosas/proteção de campos de senha).

Bundle DeepSeek Harness (dsh) que conecta o roteador de skills do SkillRoute aos seus agentes.

Pacote DeepSeek Harness (dsh) que conecta o roteador de skills do SkillRoute aos seus agentes.

Fluxo de trabalho de recrutamento com IA para RH e headhunters: definição de padrões da vaga, sourcing e triagem inicial por dois canais (Boss Zhipin e Liepin), mapeamento de talentos do mercado, avaliação de currículos, agendamento de entrevistas, registro de candidatos e relatórios diários. Pode ser instalado como plugin do Claude Code ou plugin do DeepSeek Harness (dsh) — este último traz um painel "Navegador de Recrutamento" pronto para uso. Também funciona com qualquer assistente de codificação com IA que leia o AGENTS.md.

Acesso à web para agentes DSH: busque páginas renderizadas por JS ou protegidas como markdown limpo, pesquisa agregada em 14 motores e sessões interativas com estado (clique, digitação, rolagem, eval, captura de tela) em um motor de navegador Rust hospedado ou auto-hospedado. Cada sessão retorna uma URL de visualização ao vivo para que uma pessoa possa assistir o agente navegar e assumir o controle com o mouse.

Pipeline de QA como 10 agent skills: análise de requisitos, estratégia de teste, escrita e revisão de casos, automação E2E (Playwright) e API, exploratório, escopo de regressão e análise de bugs, respaldado por uma base de conhecimento compartilhada com regras de formato, modelo de risco e validadores de schema.

Lista na barra lateral do DSH os documentos Markdown, imagens e vídeos existentes em qualquer lugar do workspace, ordenados por relevância para a conversa atual: mensagens recentes são comparadas localmente com título, resumo e corpo do documento por ponderação IDF, sem chamadas ao modelo nem rede. Como a lista é escaneada do workspace, não lembrada, reiniciar o DSH ou abrir nova sessão não a esvazia. Imagens e vídeos têm pré-visualização no local, com caminhos relativos resolvidos e vídeo via HTTP Range. Uma barra de referências sob o cabeçalho mostra quais documentos citam o exibido e quais ele cita, com um clique para saltar. A mesma classificação é exposta ao agente como a ferramenta knit_docs, que retorna os documentos mais relevantes com o trecho correspondente, quando encontrado.

O sistema operacional de marketing para agentes de IA: primeiro pense como um profissional de marketing, as táticas são o resultado.

Busca e fetch web unificados multi-provedor: pools de chaves BYOK, monitoramento de saúde e fallback determinístico.

Memória de projeto apenas local, sem dependências de runtime empacotadas nem serviços externos: JSON como fonte da verdade mais um PROJECT_MEMORY.md gerado, Hot Memory limitada por tokens e congelada por sessão para estabilidade do cache de prefixos de prompt, recall BM25 entre projetos em cache, proveniência confiável de sessão/turno, governança explicável de duplicatas/conflitos antes da gravação, ciclo de vida editável de importância/pin/tags/substituição/arquivo, destilação configurável no fim do turno de nível superior e uma GUI web bilíngue para busca, inspeção, diagnóstico e configurações ao vivo.

OpenCues para o DeepSeek Harness — alternativas de palavras geradas por LLM e preenchimentos ativados por "_" no composer do dsh.

Instala quatro presets de pesquisa matemática multiagente para o DSH: v2 (pipeline guiado por probabilidade com debate entre vários verificadores), v3 (base de conhecimento Markdown em estilo de artigo com um agente planejador e uma biblioteca de métodos reutilizável), v4 (residentes persistentes auto-organizados que trocam mensagens e se reúnem) e v5 (um instituto de pesquisa com um acadêmico que decompõe e atribui o trabalho, pesquisadores votantes, trabalhadores temporários, chat em grupo e um quadro de tarefas compare-and-set); os quatro suportam retomada por checkpoint, intervenção humana e um interruptor opcional de verificação formal em Lean (off/encourage/require), cuja prova aprovada transforma o voto em uma checagem de fidelidade das afirmações Lean.