Plugins

Painel de tokens do DeepSeek Harness. Uma página de configurações mostra totais de entrada/saída/cache-read/cache-write, mapa de calor diário verde estilo GitHub colorido por uso e alternância de gráficos de pizza/barras das participações por modelo (provider/model). Tudo vem dos logs locais, sem chamadas à API upstream.

Reescreve o rascunho do composer como prompt mais preciso com um clique e restaura o original exato com outro. Usa por padrão os modelos do Harness ou qualquer endpoint compatível com OpenAI; instrução de refinamento editável.

Modelos multimodais Decision 3.0 para DeepSeek Harness, com ferramentas de probabilidade calibrada, página Settings e cartão de barra de probabilidade.

Oferece roles nomeados, guardas de rota de modelo, configuração nativa e visibilidade do modelo solicitado para subagents oficiais do DeepSeek Harness.

Failover transparente entre provedores para solicitações principais do DSH Agent: cadeias fallback nomeadas, escolha por sessão e retries configuráveis por rota.

Converte logs reais de crash do DSH em uma lista curta de restrições rígidas: preflight estático antes de instalar plugin, verificação de conflitos depois e autorreparo controlado se o Harness não iniciar. Também transfere sessões enormes para uma nova, com brief escrito por um model que lê a transcrição original.

Planos duráveis de decomposição de tarefas para DeepSeek Harness com ciclo de autoaprendizado. Cada subtarefa departamental percorre três fases ordenadas (planejar, executar, verificar); a verificação deve enviar uma retrospectiva de problemas, desvios e soluções. Ela é salva em arquivo permanente de lições, classificada em relação à nova tarefa e injetada em encaminhamentos futuros para evitar repetir erros. Adiciona a ferramenta somente leitura dsh_workplan_lessons (11 ferramentas de modelo no total), painel de progresso com anel, barra empilhada e etapas, e autoavaliação pública de segurança ISO/IEC 15408:2026 sem dependências de runtime.

Voz mãos livres para DSH no Windows: wake word local, reconhecimento local de fala chinesa inserido e enviado pelo composer e respostas faladas que podem ser interrompidas e retomadas. Exige executar uma vez o install.ps1 incluído (dependências Python de voz e seleção do microfone) e ter o modelo SenseVoice já baixado pela entrada de voz do DSH ou em models/sensevoice-onnx.

Substitui o compactador de contexto por resumo por uma nota handoff escrita pelo próprio model e uma nova janela que mantém somente system prompt, nota e turno atual.

Padrões de sessão por espaço de trabalho no DeepSeek Harness: preset Agent, preset de permissões, modelo, reasoning effort, nível de detalhamento do trabalho no Chat e tempo para recolher. Sessões vazias novas ou reutilizadas nesse espaço começam com esses valores.

Registra um provedor QwenWork (千问办公) que reutiliza o login local do cliente desktop. Executa uma ponte compatível com OpenAI limitada ao loopback 127.0.0.1 e traduz as solicitações de modelos DSH para o protocolo conversacional de envelope de controle estilo ACP realmente usado upstream.

Monta dsh-llm-workbuddy para registrar o provedor de modelos workbuddy e supervisiona o gateway local wb2api. Acrescenta ao mesmo gateway duas pontes de protocolo: Responses para OpenAI Codex CLI e Anthropic Messages para Claude Code/Desktop, que veem modelos com IDs claude-wb-…. Ignora tarefas que já estejam em execução ou registradas e informa cada estado por uma ferramenta. Requer gateway wb2api local e conta WorkBuddy.

Lembra o reasoning effort escolhido explicitamente para cada provedor e modelo e o restaura ao voltar, sem substituir o seletor de modelos do DSH.

Plugin provedor Qoder para dsh-router, nas regiões CN e internacional. Usa token de acesso pessoal para autenticação, assina solicitações ao gateway Qoder cosy e converte o SSE upstream em SSE da OpenAI. A lista de modelos exibe o nome upstream junto da chave; seleção de conta e cooldown continuam no núcleo do dsh-router.

Painel de saldo e uso de tokens do DeepSeek para DSH, com faturamento da plataforma oficial, calendário diário de uso e estimativas locais dos logs de sessão para todos os provedores, com preços editáveis por modelo.

Painel de gastos de tokens do DeepSeek Harness: totais de hoje e de 7/30 dias, somas por mês, trimestre e ano-calendário, custos separados entre entrada com acerto ou falha de cache e saída, detalhes por modelo e sessão, orçamentos diários e mensais com projeção para o fim do dia, preços de pico/fora de pico, exportação CSV/JSON e relatório CLI sem dependências. Também calcula preços de modelos GLM (Zhipu) e Kimi fornecidos por rotas de terceiros. Fork mantido de olimc2016/dsh-token-meter-panel (MIT, 0.6.7), com painel refeito; usa IDs próprios de linha, rota e slot para instalar junto do original.

Aprimoramento de prompts para o compositor da GUI Web do DSH. Antes de gerar, escolha um estilo (somente lógica, estruturado ou conciso) ou insira/remova um prompt de sistema personalizado nas configurações. Um botão de brilho ou Shift+Tab reescreve o rascunho atual usando o modelo do Harness e transmite o resultado para uma prévia inline que compara o original e a versão aprimorada, com cronômetro de raciocínio ao vivo. Um clique devolve o texto ao compositor e mantém uma barra de desfazer. Há configurações de rota do modelo, temperature, limites de tamanho, consciência de contexto, comportamento do desfazer e atalhos.

Mixture-of-Agents nativo em tempo de geração para DSH: a cada turno, modelos de referência criam rascunhos paralelos com o mesmo contexto da sessão e um agregador executa com todas as ferramentas. Inclui receitas como modelos, vistas espelho F/enxuta R, controle obrigatório de subagentes (índice de sessão em duas formas), visão por receita (encaminha leitura de imagens a agregadores só de texto), cadência em níveis com listas separadas de direção e patrulha e reutilização congelada entre batidas. Descarta saídas de referência degeneradas, oculta a identidade do provedor em falhas e fixa o registro do ensaio no local de origem em vez de anexá-lo a cada solicitação, preservando o prefixo no cache; ativo por padrão em todas as cadências.

Encaminha o trabalho de implementação do modelo principal para modelos executores e reúne os relatórios deles.

Painel de chat em grupo com vários papéis para DeepSeek Harness: participe como um personagem e converse com 2–3 membros de IA; encaminhe respostas pelo destinatário com participações probabilísticas dos demais; inclui transferências com @, memória e relações privadas, biblioteca global de personagens, diagnóstico e nova tentativa em falhas, busca, nota de cena fixa, histórico longo paginado, sincronização entre abas, modelos do catálogo de provedores e importação/exportação JSON.

Detecta e mascara texto sensível de mensagens antes de enviá-las aos modelos, com regex local, BERT no navegador, detecção pela API ZeroClave e revisão manual.

Três recursos para desenvolvimento de plugins DSH: recarregar os plugins alterados, reiniciar o cliente quando o reload não aplicar uma mudança e permitir que o modelo acione o reload. Usa o caminho próprio do DSH, mantendo ativos os plugins sem alterações. O reinício começa fora do cliente e termina mesmo quando o próprio cliente é substituído; é recusado durante uma sessão ou tarefa. Leve, sem parâmetros nem contexto adicional, com botões desativados por padrão.

Workbench Git para DSH no estilo JetBrains: staging por hunk ou linha, diff lado a lado com destaque por palavra, gráfico de commits e operações de branches, resolução de conflitos em três vias e rascunhos de mensagens de commit com o modelo do host.

Action Hub para DSH: biblioteca padrão de Agent Skills cujos SKILL.md podem rodar como Skills visíveis ao modelo ou Commands exclusivos do usuário. Grupos, escopos de projeto, importar/exportar e paleta nativa Alt+A.