Plugins

Controle por rodada do nível de raciocínio (reasoning_effort) para DeepSeek Harness: Auto agenda low/high/max pelo histórico recente de tool calls, ou permite fixar um wire level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max), com mapeamento wire personalizado, proteção de capacidade por modelo e presets de janela de contexto (64K–1M); seu capability card por modelo funciona com [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (instalável pelo dsh-market) para testar raciocínio em gateways compatíveis com OpenAI (vLLM / LM Studio / self-hosted). O card escreve capacidades llm-pi-ai, o adapter controla o wire (compat.thinkingFormat) e o plugin mantém a lista de takeover.

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.

Retrospectiva automática de sessão: após o fim de uma conversa, destila experiência útil em habilidades reutilizáveis na biblioteca de habilidades para o modelo chamar, com gatilhos acelerados por sinais, execuções manuais, um modo de aprovação e governança da biblioteca (arquivar/restaurar, nunca exclui diretamente).

Plugin em estágio inicial conectando o DeepSeek Harness a um servidor OwnDsh auto-hospedado implantado separadamente para identidade de equipe, controle de acesso a modelos, cotas e auditoria de uso.

Camada de integração nativa DSH para o motor de memória Minta: compõe a linha oficial dsh-mcp-client, registra a skill minta-memory-governance além de um preaquecimento de memória no início da sessão, e envia um preset de agente Minta; requer o motor Minta implantado separadamente (Python/Docker) para fornecer as 19 ferramentas MCP — não utilizável sem ele.

Distintivo de quota no cabeçalho e separador de monitorização de utilização: saldo/quota restante e contagem decrescente para reposição por fornecedor, com pedidos, tokens (entrada/saída/leitura de cache/escrita de cache), taxa de acerto da cache, custo estimado e latência média monitorizados por sessão, fornecedor, modelo e cliente, armazenados localmente em SQLite com importação/exportação entre dispositivos.

Modelo padrão configurável para delegações a subagentes via settings.yaml, com estratégias de modelo único e multimodelo em rodízio ou aleatória.

O trio de escritório! Ferramentas de documentos de escritório para o DeepSeek Harness (dsh): gera, lê e edita planilhas (.xlsx), PDFs e apresentações (.pptx).

Um mecanismo de escrita de web novels para o DeepSeek Harness: redação paralela, esboço e brainstorming com uma chave DeepSeek separada, gerenciamento de lore e prenúncios, recuperação vetorial semântica, uma biblioteca de corpus, livro-razão de uso, revisão mecânica e um plano de serialização local.

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.

Observabilidade de tokens local-first em quatro categorias: painéis persistentes por sessão/provedor/modelo/dia, tendências, sinais de orçamento e anomalias, estimativas de tarifas públicas, exportações agregadas seguras, e análise de uso ou trajetória de sessão com opt-in explícito.

Analisa um arquivo de áudio local e apresenta uma avaliação breve e simples do andamento, tonalidade, dinâmica, clipping e estrutura do arranjo. As medições brutas ficam em um bloco separado; o áudio não sai do dispositivo.

Exibe ao vivo o stream de difusão (denoising) do Inception Mercury no balão de resposta da Web UI do DSH. Em rotas compatíveis, reenvia a solicitação com `diffusing: true` e reproduz os frames reais do ruído até o texto final; só a resposta convergida entra no log da sessão. Um probe por provedor/modelo verifica o suporte e é rejeitado antes da geração de tokens. Um botão por modelo ativa o recurso; anexos, chamadas auxiliares e rotas sem suporte voltam ao adapter original. Quando ativo, substitui o renderer de mensagens do assistente para todos os modelos.

Hospeda o gateway WorkBuddy2API no DSH, com painel nativo, kernel atualizável separadamente e alinhamento da fingerprint de saída ao WorkBuddy Desktop 5.9.2.

Autoaperfeiçoamento offline para agentes de código: valida estratégias por replay contrafactual num modelo de mundo evolutivo. Sem fine-tuning; LLM congelado. Inclui MCP e Python server.

Plugin DSH com kimi-ppt: cria, edita e exporta .pptx local com prévias Pillow, sem navegador.

Motor de persona para o DeepSeek Harness: um config.json governa o nome próprio da IA (por modelo e nível), como ela te chama, sua postura relacional, o texto de caráter, contratos por item com interruptores, o idioma da cadeia de pensamento e o tom das respostas (opt-in, por modelo), além de memória de longo prazo condicionada à confirmação humana: a IA só anexa candidatos, uma linha de confirmação os ativa, e o log é somente de acréscimo e reexecutável. Entradas confirmadas entram como bloco citado de dados, não de instruções; as marcadas com um kind vão para arquivos arbitrários e nunca chegam ao prompt. As seções do prompt são relidas do disco a cada montagem, então edições aplicam sem reiniciar. Presets: instantâneos JSON compartilháveis. Zero dependências, sem rede, sem shell.

Adaptador DeepSeek Harness para Koma Miko Agent Specs.

Mantém um pool de chaves de API por provedor com rotas clone criadas automaticamente, troca para a próxima chave em erros de cota ou rate limit, verifica chaves resfriadas para recuperação e expõe os pools, o cooldown e os códigos de troca na seção Settings.

Adiciona uma ferramenta generate_image baseada na fila FAL, em qualquer API de imagens compatível com OpenAI ou em uma assinatura ChatGPT/Grok, e exibe o resultado em linha na conversa.

Barra lateral direita da GUI web do DSH: explorador de arquivos no estilo VS Code mais controle de código-fonte (git status, stage/unstage/discard, commit, diff, grafo de commits, fetch/pull/push, branches e remotos, git init, troca entre vários repositórios, status de arquivo com cores, ícones por tipo de arquivo), uma visão de editor que abre todo arquivo alcançado pelo chat, pela árvore de arquivos ou pelo controle de código-fonte (prévias de Markdown/HTML/PDF/imagem, realce de sintaxe para 15 linguagens, edição de diff por hunk, salvamento com Ctrl+S), operações de arquivo (criar/mover/copiar/excluir, revelar no explorador), um trilho de ícones recolhível, um terminal inferior multiaba (ConPTY) e mensagens de commit geradas por um modelo do host a partir do diff preparado.

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

Deixe qualquer projeto pronto para agentes de IA com um único comando. Detecção adaptativa de stack tecnológica (7 linguagens × 14 frameworks × 61 componentes), geração automática de AGENTS.md, esqueleto de documentação, CI/CD e infraestrutura de testes. Em uma frase: dê a qualquer projeto capacidade de desenvolvimento com IA.

Gera Functions, ferramentas MCP, Skills de workflow e pacotes de teste offline a partir de código-fonte autorizado pelo usuário