Plugins

273 habilidades ECC (95,8% do sistema de operador com 227k estrelas) portadas para DSH em quatro lotes.

Um avatar animado estilo GrokBot com uma linha de status de máquina de escrever sincronizada — bem em frente ao indicador "Deep diving...".

Iniciador de desktop Windows para DSH com um ícone de garota-baleia, inicialização do servidor em segundo plano e uma janela em modo de aplicativo Chromium sem interface de navegador.

Um pequeno controle de energia autocontido para o DSH: botão de energia na barra lateral com um menu ascendente de reiniciar/desligar e uma sobreposição no estilo do desligamento do Windows. Motor próprio de reiniciar e desligar (sem dependência de outros plugins), ciente de portas dinâmicas.

Decisões tipadas do Laya (`noul` sim/não, `choice`, `score`) como um serviço Cordis de primeira classe (`ctx.laya`) mais as ferramentas `laya_ask` e `laya_plan` visíveis ao modelo. O plugin em si não instala nem baixa nada: é um cliente de um sidecar `laya-mcp serve` que você mesmo inicia, e informa que o sidecar não está em execução em vez de falhar de forma obscura na primeira chamada de ferramenta.

Executa o check-in diário do WorkBuddy (CN) na inicialização do DSH — descobre todas as contas conectadas nesta máquina, resgata os créditos diários e mostra uma entrada de status na linha de título da sessão com painel de detalhes e nova tentativa para contas com falha.

Ramificação de conversas no estilo Git que espelha como programadores reais colaboram: um ramo raiz secretário despacha tarefas para ramos filhos com seus próprios contextos, mesclando de volta apenas resumos compactados via squash ou rebase; inclui comandos /branch, uma aba de ramos, mensagens entre ramos e uma base de governança que emparelha cada ramo de sessão com um git worktree.

Memória Markdown entre sessões com LLM-Wiki/SOUL.md. Por padrão, injetada após a primeira mensagem só na sessão ativa. remember/recall/consolidate/forget, skill, migração pack/unpack e lembranças pessoais em repouso. Orçamento por arquivo evita truncar o índice; last_access permite decaimento. Saúde só de leitura: tamanho/atualidade/lint. Índice via summary:, grafo páginas/tags arrastável com zoom, filtros tag/type/salience/hot/stale, sugestões de links e checkup com ações prioritárias. Skill sob demanda reduz payload inicial ~23%. Ícone próprio e feedback para este repo. Exige formato DSH v4, DeepSeek Harness oficial 0.1.7+; fonte das mensagens plugin:memory.

Shell de desktop limpo para DSH: inicia com duplo clique em um atalho da área de trabalho como qualquer app normal de desktop, monitoramento ao vivo do backend com start/restart/stop na bandeja com um clique (diálogos de progresso), reconexão automática offline, instância única. Reutiliza seu perfil web existente, sem remodelar a interface web. Windows + macOS.

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.

Lê os ficheiros que o AGENTS.md referencia com importações @path e injeta o seu conteúdo no contexto do modelo no início da sessão, com orçamentos de bytes, reinjeção após compaction e um cartão de definições em seis idiomas.

Modos personalizados / gerenciador de assistentes: cada modo tem seu próprio system prompt nas configurações — um prompt personalizado, arquivo simples que o loop do agente relê antes de cada passo do modelo, de modo que a edição vale para a sessão em execução no passo seguinte — e iniciá-lo a partir da composição oficial standard / PTC / minimal / Cordis, alternando uma a uma as linhas de plugin que ele monta (composição de plugins própria por modo), renomeável à vontade. Vários assistentes coexistem com prompts próprios, então uma máquina pode manter lado a lado assistente de programação, companheiro de chat e persona de roleplay (RP) — configuração multiagente escolhida a cada nova sessão. Linhas intactas permanecem idênticas byte a byte às originais, com condições de plataforma.

Injeção do cabeçalho x-opencode-session por conversa para OpenCode Go no DeepSeek Harness (DSH). Corrige o 400 MissingSessionID, mantém o roteamento do cache de prompts otimizado, com escopo estrito a opencode.ai, comutável em tempo de execução sem reinício.

Seção About para as configurações do DeepSeek Harness: informações de versão, verificação de atualizações npm latest/next com instalação em um clique e reinício automático, e histórico de lançamentos do GitHub.

Um enxame governado de seis agentes especializados DSH — orquestrador, planejador, ponte para base de conhecimento, desenvolvedor e dois revisores — transforma um requisito em um pipeline rígido de fases em que cada entrega precisa provar-se com evidências estruturadas antes que a próxima fase possa começar; os revisores são somente leitura, merges de código só após uma passagem de revisão, e um log de eventos apenas de acréscimo fornece replay completo e auditoria em um quadro kanban ao vivo. Seu design se inspira no kanban do Hermes Agent.

Pacote de inicializador para desktop do Windows para o DSH Web que cria um atalho gerenciado, depois reinicia o DSH em segundo plano e atualiza a página do navegador já aberta.

Injeta automaticamente skills escolhidas pelo utilizador em sessões DSH, em cada prompt ou apenas no início da sessão, com uma página de definições e um indicador no compositor.

Executa o trabalho como uma tripulação de agentes de função: um gerente de produto escreve o PRD ou DoD, espera pela sua confirmação e inicia arquiteto, engenheiro, QA e revisores cujos conjuntos de ferramentas são bloqueados por função, compartilhando o trabalho por meio de arquivos em disco.

Gerenciador de skins para a GUI web DSH: descobre skins instaladas e alterna a ativa em uma página de Configurações dedicada, mutuamente exclusivas, recarregadas sem reinicialização.

Lançador de desktop do Windows para a interface Web DSH: atalho de desktop, início silencioso, área de notificação com abrir/sair completamente (parar serviço, fechar janela da app, sair da área), janela da app PWA com foco em vez de relançamento, prompt de instalação e notificações de conclusão de tarefas.

Ponte de memória Honcho: sincroniza automaticamente cada turno de conversa com um serviço Honcho auto-hospedado, com ferramentas recall/search/remember/context/status, injeção de contexto ao iniciar a sessão e um painel de configurações visual.

Sistema de memória biomimético para DeepSeek Harness: um único repositório SQLite (node:sqlite, WAL) cuja árvore Markdown é mantida como espelho somente leitura; ferramentas de memória, injeção de snapshot congelado no início da sessão, gateamento de aprovação graduada, extração sob demanda da sessão atual, fusão de quase duplicatas, um ciclo de vida de arquivo e substituição, metabolismo de memória (dream), pinos de memória, recuperação semântica sobre embeddings locais, e o comando /memory.

Converse, monitore e aprove seus agentes do DSH pelo WeChat via o gateway iLink: texto nos dois sentidos, direcionamento por sessão, heartbeats de resumo e prompts de aprovação numerados

Pré-autorização de espaços de trabalho no Windows: adiciona aos diretórios declarados pelo usuário uma ACE DACL de controle total (incluindo WRITE_OWNER, necessário para iniciar o sandbox do dsh ≥0.1.7) e elimina avisos repetidos de elevação. Só autoriza caminhos explicitamente adicionados; bloqueia diretórios do sistema. Apenas Windows.