Plugins

Plugin do DeepSeek Harness que mantém honestas as afirmações verdes do agente: execuções de verificação viram comprovantes, as edições são rastreadas e um “todos os testes passam” obsoleto, falho ou mascarado é transformado em uma nova execução em vez de um encerramento.

Estilo de saída Conciso com um clique para DeepSeek Harness: resultados primeiro, sem enchimento, mesma profundidade de trabalho. Cada resposta final abre com um cartão-resumo em linguagem simples (selecione o texto para copiar), escopado por sessão, funcionando também em headless/CLI, com comando /concise, overrides em style.md e uma API local. Links e caminhos de arquivo dentro do cartão-resumo renderizam como chips clicáveis: URLs abrem direto, arquivos locais abrem com o app padrão do SO (v0.9+). Um lembrete de contrato de pré-geração por passo (v0.11.2+) corrige de forma mensurável perdas de resumo em respostas no formato de relatório de auditoria/tabela.

Base genérica de workspace para o harness dsh (provedores de workspace local + remoto com roteamento por workspace), com o SSH como um provedor concreto: vincule um diretório do servidor como workspace SSH para que a E/S de arquivos e os comandos da sessão rodem nesse host, gerencie host

Pacote de rotação da janela de contexto orientada pelo modelo para o DeepSeek Harness: contexto de trabalho novo, notas duráveis gerenciadas pelo modelo, uma pequena cauda recente literal e recuperação direcionada do histórico — sem sumarização.

Preenche o que o adaptador oficial pi-ai deixa de fora na página Models: sondagem de alcançabilidade do gateway com latência, extração com um clique do catálogo de modelos do gateway com gravação de volta via caixas de seleção nas configurações, saldo da DeepSeek e cota do provedor exibidos no local, o protocolo e endpoint ao qual cada provedor está realmente conectado, e um menu suspenso de modelos que lista apenas o que funciona agora mesmo — uma chave morta, um saldo vazio ou uma cota esgotada ficam ocultos até você corrigir, e voltam por conta própria.

Incorpora sites externos de chat com IA em um painel lateral do DSH por meio de proxy reverso same-origin e adaptadores DOM por site. Um botão do composer pode reescrever o rascunho com o modelo host ou executar duas rodadas: comprimir e otimizar a conversa, enviá-la ao site incorporado, capturar a resposta e finalizá-la no composer.

dsh-lint-loop v0.7.0 adiciona verificações de evidências limitadas e somente leitura para mudanças observáveis em shell/bash/pwsh e ferramentas de arquivos. Evidências incertas permanecem como incomplete. [Release](https://github.com/lemonxiny55/dsh-lint-loop/releases/tag/v0.7.0)

Acompanha o progresso das sessões do DeepSeek Harness sem vasculhar logs: o agente mantém uma lista aninhada e ponderada, da fase à etapa, para que o anel e a porcentagem reflitam o andamento real. Ao passar o cursor, mostra a atividade; a aba Session Progress exibe objetivo, lista com pesos, próximos passos e notas. Ao fim, a lista registra o que foi feito.

Caixa de ferramentas de conversão de unidades cobrindo 20 categorias — comprimento, massa, temperatura, área, volume (incl. unidades de cozinha dos EUA), velocidade, tempo, tamanhos de dados (MB decimal vs MiB binário), taxas de transferência (Mbps vs MB/s), aceleração incl. força g, iluminação (lux / foot-candle), pressão, energia, ângulo, frequência, potência incl. três definições de cavalo-vapor, força, torque, tipografia (px/pt/em/rem) e consumo de combustível (mpg ↔ L/100km). Duas ferramentas — convert_unit e list_units — zero dependências em runtime, aritmética pura; cada resultado inclui a fórmula aplicada.

Notas autoadesivas em todo o workspace em uma tela infinita: as notas são arquivos Markdown simples, criadas manualmente, capturadas de conversas ou destiladas pela IA, e podem ser devolvidas como contexto; inclui 12 ferramentas de modelo e 5 habilidades embutidas para criar, etiquetar, organizar, comparar e mesclar notas.

Tema para a interface web do dsh inspirado na página inicial do DeepSeek: fundo com partículas em movimento, barra lateral e campo de texto translúcidos, progresso de subagentes ativos e cores DSTT para horários de pico.

Controle deslizante de esforço de raciocínio com marcações, agrupado ao seletor de modelo no compositor, com variáveis de tema e rótulos em inglês, francês e chinês.

Colagem estilo Cherry Studio: texto ou código multilinhas/indentado/delimiteado colado no compositor DSH Web se transforma em um cartão com borda, colapsável e etiquetado por linguagem, sendo restaurado como um bloco de código delimitado ao enviar.

Indicador de pensamento de espera de raciocínio para o compositor web do DeepSeek Harness

Comprime o contexto de tempo do DSH de ~280 caracteres para 46, injetando uma linha de data compacta no snapshot do contexto de execução; zero dependências em runtime.

Arquivo de leitura para o dsh: após ler código aberto, capture notas rápidas ou escreva notas profundas que se agrupam em um cartão por repositório / arquivo / símbolo, armazenadas como um log somente de acréscimo de notas Markdown que você pode abrir no Obsidian; consulte seu histórico, navegue pelas leituras recentes ou pesquise no seu próprio cofre do Obsidian e vincule notas relacionadas a um registro de leitura. Nove ferramentas, um comando /codevault e uma skill de leitura de código.

Aba Review para sessões do DeepSeek Harness: alterações do workspace versus HEAD ou quaisquer duas refs como árvore de arquivos filtrável com diffs lado a lado, grafo de commits em faixas com blame e histórico de arquivo, busca em três escopos, comentários de linha enviados de volta ao composer e operações protegidas de stage/commit/branch/tag/stash/conflito.

Due diligence pré-visita e pesquisa de empresas no DeepSeek Harness para verificação de antecedentes de clientes e briefings de risco, com aprovação de orçamento de chamadas de ferramentas MCP do Qichacha e confirmação de entidade.

Adobe Lightroom Classic como ferramentas dsh nativas através do servidor MCP lightroom-py: lê o catálogo, aplica configurações de desenvolvimento e presets, exporta JPEG/TIFF/PSD/DNG, e escreve classificações, etiquetas, palavras-chave e IPTC — 15 ferramentas dirigindo o Lightroom Classic instalado na máquina local, sem ida à nuvem; o pacote Python está no PyPI e o plugin do Lightroom instala com um comando.

Orquestrador multimodelo: o cérebro principal decompõe tarefas complexas e distribui subtarefas para subagentes GLM / Kimi / Qwen conforme os pontos fortes de cada modelo, com uso de tokens por modelo.

Mascotes de mesa xianxia ligados a sessões de agente ao vivo: companheiros em pixel art estilo Minecraft aparecem quando subagentes iniciam (até 3 na tela), com coleção em bolsa de armazenamento, menu de artefatos com clique direito, seletor de galeria e exportação para o formato de mascote de mesa do Codex.

Patch completo para os 18 plugins DSH da STARDUSTLC. Um comando injeta configurações padrão compartilhadas nos presets de escritório, mídia, DevOps e notificações. Cada componente instala diretamente com um comando add de uma linha; design plano, sem subdependências Git.

Um painel de orquestração estilo RTS onde comandos substituem chats: um agente comandante residente decompõe cada ordem em briefings de tarefas com critérios de aceitação, tropas de subagentes tipadas (recon/engineer/medic/scribe) as executam em workspaces isolados, e cada sessão é indexada pela ordem que a iniciou.

Geração de UI em nível de página para DeepSeek Harness: tokens de design (theme.json) e padrões de código (code-style.json) conduzem uma cerca dsh-fuse que renderiza páginas inteiras, com pré-validação de especificações, um guarda de contraste de tema, um inspetor de estilo em nível de pixel (getComputedStyle), histórico de desfazer e uma UI de configurações.