Plugins

Lotes de ferramentas fail-fast para DeepSeek Harness: dentro de uma etapa, chamadas seguras para concorrência continuam sobrepostas; após a primeira falha, cada chamada ainda não iniciada é negada antes do envio e retorna ao modelo como resultado sintético `is_error` “not executed”.

Plugin DeepSeek Harness: modelos Cursor como provedor LLM `cursor`, com um Agent Cursor por sessão DSH.

SolidWorks para DeepSeek Harness: modela peças, monta conjuntos, cria desenhos, inspeciona, exporta e fotografa documentos SOLIDWORKS pelo chat.

Hogwarts-loop como plugin do DeepSeek Harness: delegação de subagentes por papel para modelos configuráveis, com página de configurações do cliente.

Janela de modelos estilo Codex para DeepSeek Harness: sete níveis de UI mapeados aos quatro níveis nativos, com poeira estelar interativa. Menus de modelo e esforço do DSH no estilo Codex.

Mostra o que a conversa envia ao modelo, o que suas regras excluem e o que um clique mudaria.

Dois pets chibi de Genshin Impact (Columbina e Nahida), cada um com 22 animações transparentes, passeio pela área de trabalho, física de arrastar/arremessar, reações ao clique, conversa ociosa e chat com modelos DSH. Fan pack derivado de PC2005-cloud/dsh-pet (MIT), reutiliza /dsh-pet-7340 e ~/.dsh/dsh-pet. Instale no lugar de dsh-pet, não junto; a arte dos personagens não é licenciada pelo MIT.

Plugin DSH (fork MIT de sj244/dsh-qq-bridge) que conecta sessões ao QQ via OneBot/NapCat. A whitelist permanece fechada até ser preenchida; menções @, apelidos e pokes sempre despertam o modelo, outras mensagens o fazem com probabilidade configurável. Mantém o Cordis id qq-bridge: desinstale sj244/dsh-qq-bridge antes de instalar; não podem coexistir. Com whitelist vazia nada é acionado.

Configura Feishu/Lark em quatro etapas: descobre chats sem pedir ID de 32 caracteres, cria o app por escaneamento e executa nove autotestes ao vivo. Se falhar, indica o scope exato. MCP separado com 25 ferramentas, incluindo envio de arquivos locais ao chat e download de anexos. Instale à parte: dsh-feishu-mcp-<version>.mjs nos Releases ou npx github:yinsang0910-star/dsh-feishu-mcp. Até então, o teste informa MCP não montado e mcp__feishu__* não existe.

Equipe de subagentes funcionários de IA para DeepSeek Harness: gestão, lances do CEO, orquestração n8n e canvas arrastável. Sete funções (diretor de projeto, PM, líder técnico, engenheiro, analista, QA, revisor), cada uma com persona, modelo e ferramentas permitidas. Ao anunciar uma missão, dão lances; primeira linha obrigatória: 【accept】 ou 【decline】. O trabalho aceito roda em paralelo. O canvas liga funcionários ao início e usa {{input}} para resultados anteriores. O grafo executa por camadas topológicas: paralelo entre funcionários, serial dentro de cada um; falhas anteriores pulam os nós seguintes. Inclui painéis web de funcionários/missões/transcrições, /dsh-company, espelho ao vivo do agent-team integrado, missões excluíveis e memória privada por funcionário.

Publicações no QQ Zone para DeepSeek Harness: faça login no QQ uma vez e o model publica posts com stickers de humor correspondente. Há limite diário e sessão Chrome headless silenciosa.

Memória para conversas longas no DeepSeek Harness (DSH): conserva decisões estabelecidas, correções do usuário e números exatos com suas condições e fontes, mesmo após compactação e reinícios, em sessões de 100 a mais de 1.000 turnos. Cada etapa do modelo recebe um único bloco pequeno de evidências com orçamento; regras de skills ativadas são reaplicadas nesse mesmo bloco.

Regenera o título da sessão a partir dos últimos 10 prompts do usuário usando o modelo que ela própria usou mais recentemente. Mostra uma prévia editável antes de salvar o novo título.

Assume a compactação manual e automática: pode usar um modelo de compactação (com fallback para um segundo ou uso direto) ou um fold mecânico que cria localmente o cartão-resumo sem chamada ao modelo. O fold passa pela transação oficial, então os eventos substituídos permanecem no session log append-only com seus sequence IDs. Adapta código de `dsh-compact-saviour` e o fold mecânico de `dsh-ledger-compact` (ambos MIT). Instale no lugar de `dsh-compact-saviour`, não junto.

Gera um título para a sessão a partir da conversa, usando o modelo da própria sessão, via comando /ai-title ou botão no diálogo de renomeação. Quatro formatos (assunto, ação, assunto + resultado, prompt personalizado) e prefixo MM-DD opcional; tudo pode ser editado nas configurações do plugin.

Sugere nomes para sessões e espaços de trabalho. Com um clique, o modelo do perfil cria opções curtas a partir do conteúdo do próprio item e o renomeia no lugar.

Adiciona ao DeepSeek Harness um sistema de humor: avalia 33 humores nomeados a cada 3–6 horas, com pequenos ajustes por mensagem; inclui memória entre sessões, biblioteca de gostos estéticos e diário criptografado. O modelo pode chamar todas as ferramentas de humor, memória, gostos e diário; cada um dos cinco módulos tem seu próprio botão. Só o modelo escreve o diário, sem gerar modelo de resumo. Fork reduzido de JMX-4869/dsh-mood; instale este ou o upstream dsh-mood, não ambos, pois registram os mesmos nomes de ferramentas.

Conecta modelos Huawei CodeArts e OfficeAce ao DeepSeek Harness reutilizando logins existentes: cliente desktop CodeArts conectado ou dsh-codearts; para OfficeAce, aplicativo desktop aberto e conectado no Windows. Mostra créditos restantes por conta, alterna modelos por plataforma e formata solicitações como os clientes oficiais.

Transforma a assinatura MiniMax Code (Mavis) já conectada neste computador em um provedor de modelos DSH. Renova o token OAuth por conta própria, permitindo manter o cliente desktop fechado; inclui painéis de pontos, check-in e cota da assinatura.

Cadeias declarativas de fallback provider/model para o seletor: cadeia root ordenada, pools nomeados, troca por código de falha, cooldown por model, presets por horário e roteamento por role de subagent. Fork de omdsh-dev/dsh-llm-fallbacks 0.6.5; não instale junto, pois ambos usam o profile row id “llm-fallbacks”.

Painel de uso do OpenCode na barra lateral do DeepSeek Harness: cotas, consumo, períodos de assinatura Go, gastos no Console, tendências, previsões, detalhamento por modelo, várias contas, filtro de contas de serviço e interface em inglês/chinês.

Economiza tokens em sessões DeepSeek Harness lendo arquivos por intervalo de linhas ou símbolo, não inteiros, e limitando resultados grandes de tools com caminho de recuperação. A poda ocorre na origem, antes de o conteúdo chegar ao contexto. A medição relatada foi 43,9% menos tokens de prompt em uma sessão modelada de 30 etapas.

Perfil de uso pessoal na barra lateral do DSH. Cinco métricas: tokens acumulados com sparkline recente, tokens de hoje, tarefa mais longa e sequências ativa mais longa/atual. Mapa de calor de 12 meses (dia/semana/acumulado); gráfico empilhado por família de modelos com janela própria dia/semana/mês (version e tier separados; IDs de provedor agrupados corretamente). Cache Lens mostra taxa de acerto e divide cada token em cache hit, entrada sem cache e saída, com zoom na entrada sem cache. Divisão por provedor: hoje ou todo o período. Tudo calculado dos logs de sessão deste computador via `ctx.sessionQuery`. Único pedido externo: ler a cada 6 h a versão deste pacote no npm registry para o botão de atualização do painel. Sem telemetria, credenciais ou uploads.

Central de cobrança Tokenrhythm para DeepSeek Harness: saldo e quota com validade, cartões de preço por modelo, calendário de uso de 30 dias, testes de conexão e gestão de API keys da plataforma; credenciais ficam no host local. Fork de canal único de 162568316/dsh-tokenrhythm-bill; package name, Cordis id e route prefix diferem, portanto ambos podem ser instalados lado a lado.