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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.

Beta: supervisor de projetos para DeepSeek Harness. Regras permanentes e um painel web (três switches, modos de distribuição) dividem uma meta em diálogos paralelos de colegas, verificam padrões de engenharia, levantam requisitos de novos projetos e protegem iniciantes. As regras permanentes vêm de uma etapa separada e opcional do instalador do kit do repositório.

SOLIDWORKS para DeepSeek Harness: lê, edita, reconstrói, renderiza e exporta modelos SOLIDWORKS 2016 ou posterior no mesmo PC Windows ou em uma VM Windows no Mac. Somente leitura por padrão; o lado Windows decide o que pode ser gravado.

Por padrão, uma tarefa de equipe não pode ser concluída sem registro de verificação independente aprovado cujo commit corresponda ao HEAD do worktree. Inclui painel DAG e ajustes.

Linha do tempo de execução de workflow dentro das conversas DSH Web: trilho horizontal com estações por fase, agent pills, arcos de loop e faixas paralelas substitui o cartão de ferramenta e o nó de chat workflow-run padrão. Um script client-side detecta e renderiza as estações planejadas antes do início; pontos de status e ícones seguem os primitives oficiais do DSH.

Pacote de pesquisa de investimentos: 10 ferramentas (busca, obtenção de página, auditoria de fontes, verificação de alegações, rigor numérico, saúde de canais, workflow loader, chart engine, PDF renderer, PDF gate) e 23 skills adaptadas do ai-berkshire. Um fluxo de seis fases usa quatro agentes paralelos (Duan Yongping, Buffett, Munger, Li Lu) para pesquisar uma empresa, confrontar análises e produzir PDF rico em gráficos com capa, tabelas, legendas e páginas numeradas. Requer Python 3.10+; ferramentas de gráficos/PDF também precisam de python-docx e matplotlib.

Fork do fourzkw/dsh-drawai que mantém canvas .drawio editável e duas ferramentas Agent, adicionando um segundo mecanismo de vetorização ao tracer original: agrupamento hierárquico de cores, ajuste spline Bezier e precisão por canal. Três níveis por desenho; PSNR medido ~18, 38 e 46 dB no mesmo frame 1920x1080 (upstream ~26 dB). Paralelismo worker sobe do limite 4 para metade dos núcleos lógicos. O tracer original segue padrão e é melhor para vídeos inteiros; o novo gera arquivos centenas de vezes maiores.

Porta a metodologia obra/superpowers como 14 skills DSH nativas —brainstorming, writing-plans, executing-plans, subagent-driven development, test-driven development, systematic debugging, parallel agent dispatch, git worktrees, code review, verification before completion, skill authoring, entre outras—, preservando scripts, referências e links. São servidas pelo registro DSH; o frontmatter vai para um manifest e os prefixos são alinhados aos nomes DSH. Requer formato de sessão DSH v4 (DeepSeek Harness oficial 0.1.7+). `/superpowers` declara o tipo de origem `plugin:dsh-plugin-superpowers`, pertencente ao produtor.

Skill sobre delegar tarefas a subagentes em vez de executá-las inline: quais trabalhos vale dividir, quantos rodar ao mesmo tempo, como enviar solicitações em paralelo e conferir as respostas sem confiar só no resumo.

Orquestração inteligente de subagentes para DeepSeek Harness, com descoberta de modelos, roteamento, planejamento e delegação paralela.

Ferramentas de busca AnySearch para agentes: busca geral e vertical, consultas paralelas em lote, descoberta de capacidades verticais e extração de páginas para Markdown, além de painel de chave API em Settings. Registra ferramentas próprias em vez de um provedor web_search e, por isso, não pode ser instalado junto com @anysearch/anysearch-dsh.

Debate paralelo multirrole para DeepSeek Harness: executa os CLIs reais do Codex e Claude em paralelo; o modelo DSH (Judge) registra um veredito de terceiro na conversa. Inclui chat direto de agente único no estilo Obsidian e configuração de modelo por função.

Suite de qualidade: retorna diagnósticos de `tsc --noEmit` executado em segundo plano após edições TypeScript do agente; `/code-review` executa cinco análises paralelas com pontuação de confiança. Incorpora dsh-code-check e dsh-command-code-review.

Debate multiagente isolado para DeepSeek Harness: debatedores com temperamentos diferentes pesquisam de forma independente, fazem perguntas cruzadas e os juízes convergem para uma conclusão. Executa em segundo plano com progresso e contagem de tokens por agente, execução paralela em ondas e retomada referenciada pela sessão.

Interface de ajuste dos parâmetros do sistema: página agrupada para timeouts, paralelismo, política de repetição de LLM, parâmetros do modelo, busca na web, permissões e predefinições. Edita com segurança a configuração profile usando correspondência YAML por linha e validação após a gravação.

Runtime cognitivo paralelo para DeepSeek Harness: agentes shadow agendados por heartbeat revisam, verificam fatos e trabalham junto ao agente principal.

Plugin dsh que transforma a skill iterate em um ciclo autônomo: planejar → revisão paralela xN → correções atômicas → validar → repetir → parar automaticamente. Inclui modo dry-run apenas de revisão com convergência em várias rodadas.

Revisão adversarial de código: detectores paralelos examinam um diff por perspectivas separadas (correção, ciclo de vida, contrato, segurança); verificadores independentes tentam refutar cada achado, e uma refutação o descarta.

Revisão adversarial de código por múltiplas perspectivas: análises paralelas de correção, segurança e manutenção examinam um diff, com classificação determinística de gravidade, regras de supressão e histórico incremental.

Orquestração declarativa de DAG de tarefas para DSH: valida grafos de dependências, executa camadas topológicas em paralelo por subagents baseados em workflow e propaga falhas de forma determinística.

Manutenção de frota Nexterm numa sessão DSH com 6 ferramentas de agente: autenticação por senha/TOTP/código de dispositivo, listagem da frota, execução em um host, execução paralela em lote, verificações de saúde predefinidas e monitoramento de CPU/memória/disco via API REST Nexterm, além de uma página simples de configurações. Não precisa de chaves privadas SSH na máquina DSH.