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Registra seis skills de fluxo de trabalho guiado por especificação + test-driven para o DeepSeek Harness: autoria de specs OpenSpec fundida com a disciplina TDD do Superpowers em um pipeline de Fase 0-4 com gates de revisão. Zero dependências de runtime.

Preset de agente GLM Mode para zhipuai/glm-5.3-flash: apresentação de ferramentas PTC/Code Mode, guarda de loop de raciocínio e guarda de spin de ferramentas (dirigido por incidentes ao vivo) e auto-compactação específica do GLM em 75%/22%.

Gerencia servidores VPS via login por chave SSH: 21 comandos /vps- sem token (consultas de status, instalações de receitas com plano e confirmação /vps-yes, reinício que aguarda a máquina voltar), um terminal na conversa (xterm.js sobre ssh -tt) para programas interativos, 5 ferramentas de agente com confirmação por nível de risco, backup de arquivos com restauração automática e uma rede de segurança firewall/SSH, 29 receitas embutidas, e uma página de configurações para adicionar máquinas.

Planejamento de projeto em mapa mental com proteção contra desvios de bloqueio: planos, módulos e tarefas como um DAG de dependências com ordem de execução topológica, marcador de posição do agente, portão de aprovação humana em cada edição do quadro, verificações cruzadas com git e conclusão de tarefas condicionada a evidências.

Executa um debate de tese-antítese-selo cujo veredito é calculado a partir de códigos de saída reais de comandos e contagens de casos, nunca da prosa do agente.

Equipes multiagente lideradas por um capitão que dividem um objetivo em tarefas e as despacham ao longo de uma cadeia de execução para membros executados em suas próprias subsessões, cada um com seu próprio modelo.

Alimenta cada prompt do dsh no pipeline local de memória de feedback agent-feedback-loop — captura insatisfações, revisa-as offline em reflexões e anexa ao turno o contexto compilado de regras de recorrência, nunca bloqueando um prompt. Requer o runtime agent-feedback-loop; executar agent-feedback-loop install depois conecta automaticamente os perfis dsh existentes.

Entradas de memória em SQLite, um calendário com lembretes de prazo e tarefas de agente agendadas por cron, com 13 ferramentas de modelo e uma interface bilíngue zh/en.

Diretor de destilação (distillation-director): uma meta-skill de estados de julgamento que destila um livro em skills de agente executáveis (V4.6: sobre o sistema antiarmadilhas V4.3–V4.5 e o fluxo de trabalho do juiz, acrescenta o §21 **Portões obrigatórios** — gate_start como portão de autoprova no início do trabalho (hash do manual + transcrição literal das cláusulas + lista de execução + camada de máquina + modelo oficial) / gate_stage como cadeia de dependência de fases (não se entra sem passar na fase anterior) / preflight que incorpora automaticamente tarefas de destilação ativas)

Modo RedTeam do DSH: com uma frase, sobe um agente de operação de red team (mapeamento de ativos / cadeia de ataque / metas de pontuação / relatório / base de conhecimento de POC), com quatro papéis, 13 skills nativas e um console permanente à direita

Adiciona uma biblioteca de modelos 3D em sua própria aba de conversa, onde os agentes armazenam modelos criados a partir de scripts CadQuery ou fornecidos como malhas tesseladas; a biblioteca os pré-visualiza com three-cad-viewer, organiza-os em pastas e os exporta para 10 formatos, incluindo STEP, BREP, STL e DXF.

Workspaces na nuvem para o DeepSeek Harness: escolha "Cloud (SSH)" no seletor de workspace e as ferramentas bash/read/write/edit/glob/grep do agente passam a rodar de forma transparente no seu servidor Linux via SSH. Inclui ferramentas de agente ssh_*, um cartão de configurações de host SSH, suporte a jump host

Consciência de deriva do workspace para agentes do DeepSeek Harness: detecta alterações de arquivos externas/do usuário e as injeta no contexto do agente em limites de passo.

Memória de sessão → plugin de sedimentação de conhecimento OKF: um sistema de memória com autoaprendizagem neural orientada por previsão. O conteúdo de alto valor das sessões é sedimentado como memória de longo prazo conforme a especificação OKF v0.1 e evocado automaticamente entre sessões. Plugin de memória de sessão para OKF com autoaprendizagem neural (recordação preditiva, captura orientada por incerteza, feedback de reforço).

Adiciona um comando /simplify que pede ao agente para simplificar o código dentro de um escopo de mudanças Git selecionado, incluindo alterações preparadas, commits e arquivos não rastreados.

Companheiro de fork para o DSH: em qualquer fork oficial, copia cada filho subagente direto da sessão de origem para a conversa bifurcada (recursivamente, subárvores inteiras) pela API oficial de agentes, deixando cada cópia como uma sessão fria que o caminho oficial de resume pode despertar — assim a nova conversa mantém seu painel de subagentes e pode continuar enviando mensagens a esses filhos, enquanto os originais permanecem na ramificação antiga.

TUI de terminal em tela cheia para o DeepSeek Harness com paridade com a GUI Web, streaming ao vivo, presets de agente e estilo azul do DeepSeek.

Gancho de memória do L-clone: o DSH captura automaticamente ao final de cada turno (turn/end) em um cérebro externo; o botão «Painel do cérebro» na barra lateral da GUI Web abre a bancada de memória com um clique.

Ferramentas nativas do Windows para agentes DSH: leitura e escrita da área de transferência, notificações do sistema, inspeção do arquivo hosts e diagnósticos de rede, cada uma retornando dados estruturados com cartões de UI a partir de PowerShell à prova de injeção.

Remove os prompts de sistema de prefixo e sufixo injetados pelo harness para que o agente funcione apenas com o prompt nativo do preset, para simulação de persona garota-gato em soft-jailbreak: inclui um plugin empacotado que implanta de forma idempotente o preset 猫娘 Yuike em ~/.dsh/.agent-presets/yuike/ e nunca sobrescreve um preset editado.

Conecta o DeepSeek Harness a um app desktop SiYuan (思源笔记) local: registra suas ferramentas de notas como mcp__siyuan__<tool>, expõe a IA configurada no SiYuan junto com seu loop de agente como mais uma ferramenta, inclui uma skill de notas e impõe um perfil readonly/authoring/full em cada chamada, mantendo a lista de ferramentas disponível quando o app está fechado.

Adaptador de provedor LLM que roteia chamadas de modelo por qualquer servidor ACP (Agent Client Protocol) — Claude Code, Codex, Gemini CLI, Devin e mais — com navegador de registro, UI de configurações por servidor, autenticação preguiçosa e descoberta dinâmica de modelos.

Retoma um turno do agente que terminou após narrar sua próxima ação sem chamar nenhuma ferramenta: o guard reexecuta o log do turno em agent/turn-stopping, faz uma única pergunta de verdadeiro/falso a um modelo juiz e conduz o mesmo turno a executar mais um passo.

Preços de modelos na página de configurações do DSH: ~7.250 modelos / 213 provedores com o catálogo do harness sobreposto, comparação honesta do menor preço listado, custos de sessão pela rota real, atribuição de vazamentos de cache e um feed de promoções verificado.