Plugins

Adiciona à lateral DSH um canvas editável e diagram_read/diagram_apply. Edita .drawio nativos sem perdas, preserva células desconhecidas e usa impressão digital do arquivo para bloqueio otimista.

Pipeline de pesquisa multiplataforma e busca profunda: harvest_scout para descoberta paralela em GitHub, Web, Twitter, Reddit, Xiaohongshu, Bilibili e YouTube; harvest_deep_research para relatórios de pesquisa abrangentes automatizados; além de extração, verificação entre fontes e auditoria de credibilidade.

Analisa o uso entre modelos, provedores, espaços e períodos, com datas personalizadas sobre todo o histórico, cache-hit visível e detalhamentos por modelo e provedor. Inclui tendências horárias/diárias, mapa de calor de 53 semanas estilo GitHub, sequências, anéis de tokens por modelo e espaço (tokens, custo, %), filtros combináveis, eficiência de cache, saldo DeepSeek, aliases de espaços, exportação CSV e um livro-razão durável que preserva o uso após excluir a sessão ou o espaço (linha Deleted) e se reconstrói de forma incremental. O registro de espaços é atualizado via sonda DSH domain/changed; só espaços registrados contam. Contabilidade separada de entrada, cache e raciocínio. Chinês: hora local; inglês: UTC; API somente loopback.

O pacote DeepSeek Harness registra uma habilidade que converte produção longa (artigos acadêmicos, análises setoriais, comentários empresariais) em pipeline de 9 papéis: scouts T1 literatura / T2 dados / T3 casos em paralelo, T4 analista, T5 redator, T6 companheiro crítico, T7 auditor, T8 finalizador, T9 revisor par executados pelo coordenador. Em 6 fases com verificação triangular de evidências, M-gate de 23 verificações, auditoria G0-G14 incluindo gate de rastreamento IA chinês, pontuação peer-review com correspondência de periódicos, e 4 checkpoints humanos. Instala com `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch mais lib/index.js); envia fichas de papel T1-T9, modelos e 11 scripts de verificação sem dependências, com READMEs em cinco idiomas.

RAG de base de conhecimento de literatura local para o DSH: recuperação híbrida BM25 + vetorial em um índice SQLite, reranqueamento com cross-encoder, respostas citadas com proveniência em nível de seção e página, atualização somente de metadados e ingestão em segundo plano com acompanhamento de progresso.

REPL persistente de TypeScript vinculado à sessão para o modo DSH PTC: bindings e imports permanecem ativos entre chamadas run_code, edit_run_code substitui uma linha sem reenviar o bloco, a sintaxe de import/export de módulos é adaptada por reescrita de AST, e bindings duráveis são restaurados do diário da sessão após uma reinicialização a frio.

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.

Um workspace de navegador nativo de IA para DeepSeek Harness (DSH), combinando navegação em múltiplas abas, anotações de página ao vivo, edição leve de código, pré-visualizações do workspace e iteração assistida por agentes na Web e no Desktop.

🔔 Notificações de conclusão e aprovação entre janelas para o DeepSeek Harness — lembretes em pop-up que trazem você de volta ao DSH, no estilo Codex/WorkBuddy.

Pontuação de qualidade multidimensional para plugins do DeepSeek Harness que avalia um repositório ou pacote npm em sucesso de instalação, atividade de manutenção, completude da documentação, varredura de segurança e conformidade com o protocolo usando evidências reais da CLI, e produz um relatório de ranking em JSON ou Markdown.

Preset modo especialista DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): coordenador + 17 subagentes com delegação automática. Funções: taskboard (estados pending/ready/running/done/failed, DAG dependências, reivindicação atômica, retry, recuperação), portas qualidade (pipeline 5 etapas: requisitos, implementação, verificação, revisão, integração; 2 reelaborações), Five-Anchor (revisão/convergência/anti-deriva/colaboração/recursos), Near-distance (modelo identidade/tarefa/saída), divulgação progressiva (~28% economia tokens), persistência, barramento P2P, revisão cruzada, pool experiência, via rápida, auto-retry. 17 especialistas: dados, redação, jurídico, PM, frontend, UI/UX, arquiteto, social, growth, fin. quant., backend, DevOps, BD, QA, segurança.

Modo de aprendizado local-first: threads de aprendizado entre sessões com explicações por fonte.

Equipe Multi-Agent por funções para DeepSeek Harness: produto, arquitetura, frontend, backend, revisão e QA trabalham em nove fases com controles; equipe persistente disponível. Sem dependências runtime ou build.

Plugin de memória entre sessões para DeepSeek Harness (DSH): memória de projeto em Markdown mantida pelo modelo de diálogo enquanto trabalha, com arquivos temáticos de divulgação progressiva, destilação silenciosa opcional em segundo plano, isolamento por projeto e painel de configurações com atualização em tempo real. Mecanismo alinhado ao Claude Code auto memory. | Agent-maintained cross-session Markdown memory: progressive-disclosure topic files, opt-in silent distillation, per-project isolation. Claude Code-aligned.

Plugin do DeepSeek Harness (dsh) para análise de ações, triagem e backtesting de estratégias nos mercados A/HK/US/JP/KR/TW

Níveis de uso e cartões de estatísticas compartilháveis: 🐟→🐳 classificações por consumo mensal de tokens com percentil estimado calculado localmente, preços precisos para 46 modelos de 6 fornecedores (incluindo preços chineses por nível de tamanho), preenchimento retroativo de sessões pré-instalação e comparação antigo vs. novo após a mudança de tarifas de 2026-08-17. Apenas local, sem telemetria.

Salve respostas do assistente como favoritos com notas e tags; navegue por todos os favoritos em uma central única entre sessões e exporte para Markdown.

Do chat à tela e à obra: conduza o ComfyUI como IDE visual de fluxos dentro do DSH. Incorpore o ComfyUI (local ou nuvem) como tela dividida no DSH Web: o agente escreve prompts e scripts no chat, aplica-os ao vivo e produz imagens, música, vídeo e 3D. Operações: compor pipelines, ler/gravar fluxos, editar nós, conectar links, executar, ajustar e depurar. Produção: varreduras de parâmetros em lote (batch_run) e recuperação automática de saídas para o chat (get_outputs). Manutenção: inicialização e atualização com um clique do ComfyUI, do núcleo e dos nós personalizados. Este pacote é o plugin do lado DSH e inclui o nó de ponte do lado ComfyUI.

Índice estrutural de código para o DSH: busca de símbolos com Tree-sitter em 8 linguagens (incluindo C/C++), um mapa do repositório limitado e ranqueado por PageRank do grafo de imports e injetado no prompt do sistema, grafo de chamadas em nível de função via code_refs, verificações opcionais de dependências circulares e módulos órfãos via code_health, além de contexto de mudanças da árvore de trabalho e contexto de código ciente da tarefa.

Registra automaticamente chamadas de ferramentas com falha em ferramentas nativas, no PTC run_code e em invocações inline: deduplica e agrega as causas-raiz em uma skill, para que erros repetidos deixem de acontecer.

Leve o estado durável de tarefas entre DeepSeek Harness, WorkBuddy, Claude Code e Codex, com checkpoints legíveis por máquina e bloqueio otimista.

Bancada de leitura de artigos: biblioteca + leitor de PDF + companheiro no estilo tutor. As respostas citam números de página clicáveis que saltam de volta ao PDF e destacam a passagem exata; selecionar para perguntar sem sair do artigo; preset de tutor rigoroso incluído (plano de leitura, coaching por seção, questionários avaliados acompanhados entre sessões); alternância no local entre original ↔ chinês (babeldoc, sem pré-instalação). Transcrição e busca locais — os documentos nunca saem da sua máquina.

Painel de mercado Xueqiu (Snowball) ancorado acima do composer: cotações e índices de ações A, HK e EUA, lista de acompanhamento, candlestick K-line com volume, MAs e tooltip de mira, lista de destaques, busca, notícias 7x24, além de um selo de índice em miniatura arrastável — sem necessidade de login.

Memória entre sessões com lembrança determinística de zero token (bigram-Jaccard fundido com FTS5 BM25 via RRF, tokenização ciente do chinês), reforço que fortalece observações repetidas, e procedimentos cristalizados em arquivos SKILL.md refinados no lugar por um ciclo active-stale-archived com archive e rollback reversíveis. Ingest e disposal expõem um nível de autonomia escolhido pelo usuário; conflitos e gravações de alta importância sempre vão para revisão humana, e nada é autoapagado. Requer Node 22.5+.