Plugins

Modo de janela pequena para DSH NEXT no Windows: janela fixa sempre no topo com 425 px de largura, barra lateral tipo gaveta e transições animadas. Requer DSH NEXT; o outro cliente desktop (dsh desktop) não é compatível.

Transforma o botão Enviar em tomate quando uma tarefa está em andamento e o rascunho vazio. Um ou dois toques enviam uma nota oculta para o modelo refletir sobre a abordagem no próximo passo e terminar perguntando ao usuário como continuar. Três toques em um segundo primeiro interrompem a execução e enviam a mesma nota. As configurações desativam animação e som e contam os tomates lançados.

Envia arrastando em vez de clicar: pressione o compositor e puxe para cima para ativar o gesto; solte para enviar. Arrastar de volta ao compositor cancela; sair da área da conversa cancela imediatamente. Apenas mouse e caneta.

Reformula o rascunho do compositor pelo LLM do Harness, permite pré-visualizar o resultado e então aplicar ou enviar. Inclui estilos predefinidos, esforço de raciocínio conforme o modelo, estimativa de custo e página de configurações.

Exibe em duas linhas concisas o saldo DeepSeek e o período atual de pico/fora de pico no rodapé da barra lateral do DSH.

Use sua assinatura do ChatGPT no DeepSeek Harness: entre, escolha GPT e trabalhe com imagens e ferramentas integradas.

Papéis de parede locais de imagem/vídeo e uma interface de vidro fosco baseada em tokens para o cliente web do DeepSeek Harness.

Revisa Word, PowerPoint, PDF e HTML gerados por IA na prévia oficial: marque problemas com caixas, edite o texto no local e envie as notas ao agente. PDFs e imagens permitem apenas anotações. A edição requer o kit LibreOffice incluído no Harness e Python.

A ferramenta x_archive transforma um link do X (Twitter) em snapshot Markdown permanente via 2100laike: re-hospeda imagens e mantém o snapshot após a exclusão. Reenvios retornam a versão mais recente sem consumir cota; refresh com PAT força nova busca. Requer o serviço de terceiros 2100laike. Anônimo: 8 arquivos/dia por instância; PAT registrado: 100/dia.

A ferramenta wb_archive transforma um link de postagem do Weibo (m.weibo.cn/status/...) em snapshot Markdown permanente pelo serviço 2100laike. Obtém posts longos por inteiro, re-hospeda imagens e mantém o snapshot após a exclusão da postagem. Reenvios duplicados retornam a versão mais recente sem consumir cota. Requer o serviço de terceiros 2100laike. Anônimo: 8 arquivos/dia por instância; PAT registrado: 100/dia.

Memória entre sessões para DeepSeek Harness: armazenamento em três níveis (notas de comportamento, detalhes e arquivo de sessões), cartão central de 600 caracteres injetado a cada etapa, estados de trabalho/companheiro/aprendizado, registros de várias pessoas e grupos com separação de visibilidade, supressão ou exclusão de fragmentos por sessão, resumos e candidatos a fatos que podem ir para outro modelo, além de ferramentas de backup e autoverificação. Dados em texto simples no diretório pessoal; imagens e áudio são armazenados por hash de conteúdo.

Editar e gerar novamente: adiciona uma ação de edição aos balões de mensagens do usuário e gera a partir daquela mensagem, mantendo imagens e arquivos e herdando o modelo original.

Provedor para usar as APIs nativas do Alibaba Cloud DashScope dentro do DSH para modelos Qwen, embeddings, reranking, fala e geração de imagens. Requer instalar e habilitar `Firefox2100/dsh-ai-providers#runtime`.

CLI Muse Code da Meta no DSH: uma chave no compositor inicia `muse serve`; um painel na barra lateral direita e cinco ferramentas de chat (`muse_open`, `muse_prompt`, `muse_read`, `muse_status`, `muse_interrupt`) compartilham uma sessão Muse. As aprovações são decididas apenas no painel. O bloqueio local de gastos para por padrão em US$ 10. Apenas Windows; requer instalar e entrar no Muse Code CLI. O limite de US$ 10 é uma estimativa local do `muse serve` iniciado pelo plugin.

Gera imagens e demonstrações HTML de frontend por meio de uma sessão web real do ChatGPT Pro e as salva localmente, com um painel de galeria de design no DeepSeek Harness.

Pet baleia animado para desktop em SVG+CSS feito à mão (sem assets de imagem/áudio nem deps runtime): nada durante o turno, balões identificados em tool calls, pulso âmbar quando aguarda aprovação, pula com duração/contagem de ferramentas ao concluir e fica triste ao falhar; dorme à noite ou em idle. Clique cutuca, duplo clique faz carinho (corações de afinidade), arraste guarda posição; menu direito (feed/mute/reset/hide), cartão hover com level/title/XP/estatísticas. whale_say permite ao agente fazer o pet falar/agir como aviso visual leve. Sessões/workspace somente leitura; só grava ~/.dsh/whale-girl/state.json.

Co-op LAN para o pet desktop dsh-pet: veja pets de colegas na mesma rede, acene e arraste as janelas. Patch incluído opcional adiciona sync de animação, balões e memes. Requer dsh-pet 0.3.7.

Pet de baleia animada em pixel art azul e branca que fica sobre o composer de uma nova sessão.

Roleplay agentic para DSH com mundos estruturados, personagens autônomos, sessões persistentes, criação de mundo, fala e geração de imagens. Requer Firefox2100/dsh-agentic-roleplay#state instalado e ativo.

Integra um bot oficial QQ no processo host DSH: uma mensagem inicia/retoma sessão DSH real, visível na sidebar se o working directory for workspace registrado. Devolve resposta ao QQ em texto/imagem/arquivo. Requer app oficial QQ (AppID + AppSecret).

Bridge IM para DSH: 15 adapters/12 plataformas. Adapta hosts 0.1.2-rc.1–0.2.1-rc.2 via capability probing (enum 12 tags, sem ramo por versão); ffmpeg só para voz Feishu. Aprovações/perguntas no chat de origem: deny-by-default, só iniciador, expira em 5 min. Imagem/arquivo conforme metadata do modelo host; devolve arquivos, retry limitado (envio incerto não é repetido). Tabs Tasks/Channels cedem o slot se outro plugin o possuir. Preset im-concise; remove GenUI fences/raw HTML de chats texto, svg→PNG. Allowlist de modelos. /relay envia resposta final por account ID/alias, sem adivinhar ambiguidades. Secrets só vão ao vault, nunca retornam nas respostas. npm: dsh-im-union.

Mostra o custo de cada skill no contexto do modelo e permite ocultá-la do catálogo sem excluir. Lista todas as skills do disco com a linha exata do catálogo recebida pelo modelo (description normalizada e truncada no limite), tamanho do corpo e estimativa de tokens. Pré-visualiza byte a byte a mensagem do catálogo como o agente a recebe, compara com a cópia já publicada na sessão atual e aponta skills que não chegam ao catálogo por frontmatter inválido ou shadowing de uma raiz prioritária. Ocultar grava disable-model-invocation no frontmatter, mas mantém o arquivo para continuar usando `/name`. Também importa de ClawHub, Skills.sh e URLs GitHub e desinstala skills do usuário.

Verifica a geometria antes de publicar: pixels, proporção, dpi, tamanho/formato, largura física de impressão e modo de cor. Não avalia conteúdo (QR, proporção texto/imagem, direitos autorais, proibidos). Python padrão, sem dependências externas, não altera entradas; Python 3.8+. 10 plataformas/20 espaços com confiança por plataforma: WeChat MP, Xiaohongshu, Bilibili, Zhihu, Weibo, Douyin, WeChat Channels, periódicos, impressão, entrega ao cliente. Resolve por ID/nome chinês/alias (fuzzy). Sob pedido ou automaticamente após gravar arquivo quando o destino foi citado; uma linha se passar, detalhes só em falhas. Periódico/impressão: calcula largura real (pixels/dpi) e detecta impressão pequena mesmo com metadata dpi válido. Várias imagens: verifica consistência e aponta a discrepante.

OCR de PDFs digitalizados somente com imagens para Markdown. Como um livro leva cerca de uma hora, cada página recebe checkpoint para retomada após interrupções; um log mostra o progresso e o relatório de qualidade aponta páginas vazias e linhas com baixa confiança. Requer Python 3.10+ e `pip install -r requirements`; na primeira execução, baixa o modelo OCR.