Plugins

ClearAI: o Epistemic Loop, nativo no DSH.

Infraestrutura de confiabilidade neutra em relação ao harness para agentes de codificação com IA: ações destrutivas reversíveis, redação antes da emissão, evidências de recuperação e um Decision Protocol compartilhado com adaptadores nativos opcionais.

Recuperação semântica, gerenciamento de recursos, recall automático (espaços duplos de usuário + agente) e memória de sessão para o DeepSeek Harness: memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob sobre URIs viking://, gerenciamento de recursos memadd/memremove, status de observador memqueue, captura de sessão memcommit e geração de guias de habilidades memlearn.

Painel de anatomia para os órgãos do Agent-Body: serve um painel de sinais vitais ao vivo em /anatomy dentro do próprio harness — órgãos, batimento, livro-razão de cura, contadores de auto-treinamento e o fluxo de pulso real — lido diretamente dos arquivos de runtime em vez de redigitado. Somente host, sem bundle de cliente e sem etapa de build.

Motor de contexto Zero-residence: payloads grandes de ferramentas são removidos do contexto ativo para um armazenamento consultável e apenas ponteiros determinísticos permanecem, de modo que os tokens de prompt por turno deixam de crescer com a transcrição. Qualquer conteúdo mascarado é reconstruído literalmente a partir do log da sessão sob demanda, por id de chamada de ferramenta ou seq de sessão.

Núcleo de órgãos do Agent-Body: plugins organizados como um único corpo. Cada comando vira um impulso nervoso que inerva de forma determinística o órgão competente e nomeia a capacidade a usar; um batimento de intervalo variável bombeia diretivas do operador, propriocepção e avisos de homeostase pelo sistema; arcos reflexos disparam sem chamada ao modelo; falhas seguem atribuição determinística (ferramenta, argumentos, permissão, timeout, rede), prescrição e laço de reverificação, e erros de argumento nunca são repetidos. Um órgão ausente é compensado pelo de maior sobreposição de capacidades, e os esquemas de ferramentas são filtrados pela intenção atual (redução medida de 84,7%, reproduzível no repositório). É o pacote de plugins do núcleo no repositório agent-body.

O órgão de memória do Agent-Body: após 2 minutos de silêncio entra em sono leve e após 5 em sono profundo, onde regras determinísticas destilam a experiência real em cartões de memória (armadilhas, playbooks, pontos quentes, problemas não resolvidos, fatos). Comandos recebidos recuperam cartões relacionados por palavra-chave e os injetam no contexto; cartões sem uso decaem numa meia-vida e são arquivados em vez de excluídos. Também remove o ruído dos avisos de homeostase de todo o corpo: repetições dentro de uma janela são contadas em vez de reimpressas, e um aviso que se repete sem nunca sarar converge para um desvio de estado estacionário conhecido e silencia. A consolidação e a recordação não fazem chamadas ao modelo.

Navegue por todas as mensagens enviadas na sessão atual: listagem completa do histórico classificada da mais recente para a mais antiga, filtro de texto, cópia com um clique e salto para uma mensagem (carrega automaticamente o histórico anterior quando o destino ainda não foi carregado).

Motor cron residente no host com um painel web de tarefas e uma ferramenta timer_agent: dispara sessões reais do agente conforme o agendamento, continuando uma sessão fixada para contexto ou iniciando novas em um espaço de trabalho do projeto escolhido.

Gestão do ciclo de vida de metas para o dsh com um quadro kanban interativo: metas, critérios, tentativas e revisões vivem no espaço de trabalho, guiados por ferramentas graph_*, com um quadro de duas raias renderizado na visão de conversa.

Port de DietrichGebert/ponytail v4.9.0: modo sênior preguiçoso sempre ativo com uma escada de 7 degraus (YAGNI até código mínimo), 6 skills para review, audit, debt, gain e help, sem ferramentas vazias.

Instala suites de qualquer repositório do marketplace git Claude Code, Codex, Cursor, Kimi ou agent-plugins.org — skills, servidores MCP, hooks e comandos slash são injetados nas sessões DSH em tempo de execução, com uma página de mercado na GUI Web.

Pacote de proxy de autenticação por senha com falha segura (fail-closed) para o perfil Web do DeepSeek Harness

Pacote de aplicativo web iKanban orientado a teclado para o DeepSeek Harness

Monitora lançamentos de DSH e plugins, retesta artefatos publicados exatos em runners descartáveis, publica evidências de compatibilidade legíveis por máquina e reconcilia problemas gerenciados após correções.

Conecta o DeepSeek Harness a aplicativos e serviços gerenciados pela OOMOL, com descoberta e execução progressivas de Connector Action, além de um painel dentro do aplicativo para gerenciar conexões de Provider.

Loja de plugins independente e comunitária para o DeepSeek Harness: descubra, instale e envie plugins, ferramentas e extensões verificados. | Diretório de plugins independente e comunitário.

Camada de coordenação de plugins: os plugins declaram suas capacidades, comandos são roteados ao plugin responsável sem chamada ao modelo, esquemas de ferramentas carregam sob demanda para reduzir tokens de prompt, o histórico de execuções se consolida em memória de longo prazo quando ocioso, e falhas são classificadas antes de qualquer nova tentativa.

Skill de fluxo de trabalho de investigação AI-for-Science para DeepSeek Harness, dirigido a investigadores e estudantes de pós-graduação que usam IA agêntica: revisão de literatura multi-ângulo com ficheiros por ângulo, desenho de experiências com lista de ressalvas, leitura de figuras e artigos; cada tarefa devolve ficheiros mais um briefing de verificação cruzada para um segundo modelo. Zero dependências, MIT.

Redutor de resultados de ferramentas ciente do conteúdo: 13 redutores cortam saídas excessivas por significado em tools/post-execute (testes falhos são mantidos, contexto de diff é removido, JSON e CSV são amostrados, problemas de lint são agrupados por regra, frames de pilha de dependências são colapsados e diretórios lotados são contados), com os originais completos despejados em disco atrás de um localizador.

Busca na web multi-motor para agentes de programação — um núcleo SearchBoost (busca combinada, fetch, X) com adaptadores MCP (Cursor, Codex, Claude Code, Grok Build, Antigravity), extensão pi e bundle do DeepSeek Harness

Arrastar e soltar no estilo Codex: arraste qualquer arquivo para a GUI web do DSH, ele vai para ~/.dsh-dropbox, e o caminho é inserido no composer como um chip azul inteiro.

Equipe multiagente por papéis para o DeepSeek Harness. O /team reúne até 12 subagentes (produto, arquiteto, pesquisa, UI, backend, frontend, BD, segurança, revisor, QA, DevOps, docs) e executa um pipeline de 9 fases com portões (esclarecer, pesquisar, projetar, revisar spec, aprovar plano, implementar, revisar, testar, entregar) sobre artefatos compartilhados. Os portões de qualidade são impostos pelo código, não pelos prompts: tarefa inacabada não é marcada como concluída, os achados são arbitrados pelo revisor ou QA, e lacunas de cobertura ou retrabalho aparecem ao vivo no overlay e em /team status. Inclui overlay ao vivo (fases, elenco com modelos, DAG, artefatos, decisões), modo de equipe persistente e contabilidade de tokens/tempo. Zero dependências em runtime, sem build.

Pacote modular de skills de pesquisa/engenharia de IA, instalável via dsh plugin add — registra 27 skills (auditoria de segurança, leitura/escrita de artigos, desenho de figuras, fluxo de trabalho de desenvolvimento, análise de armazenamento) em ctx.skills.