Plugins

Alternância da busca de sessões na barra lateral entre título e conteúdo: título filtra pelo nome da sessão, conteúdo pesquisa mensagens históricas pelo índice de texto completo integrado do DSH, agrupado por sessão com o trecho mais relevante e etiquetas de tipo de mensagem.

Heartbeat intervalado que desperta cada agente raiz (injeção de followup) para comunicar proativamente progresso, riscos ou bloqueios: enfileiramento seguro durante ocupação, sem acumulação, pausa automática quando não há respostas humanas e reativação na próxima mensagem do utilizador.

Adiciona um mapa de densidade de conversa não uniforme (marcadores de histórico de chat) à direita da área de chat do DSH: um tique por turno, com comprimento e espaçamento do tique refletindo o tamanho da mensagem, clicável para pular para um turno e expandindo ao passar o mouse quando lotado.

Trilho vertical de ponteiros de mensagens na borda esquerda do chat: um traço por mensagem do usuário, clique para rolar até a mensagem, passe o mouse para uma bolha de preview.

Copia seleções de mensagens do assistente como Markdown, preservando links, fontes LaTeX e informações de linguagem de blocos de código.

Automação do WeChat para DSH: envia o progresso de tarefas para o WeChat, ouve mensagens com resposta automática por palavra-chave, e uma ponte bidirecional WeChat ↔ DSH controlável a partir da página de definições, baseado em wxauto4.

Pré-visualiza diagramas Mermaid como imagens por renderização local no DSH Web quando a mensagem do chat contém um bloco de código fenced de Mermaid, e também permite integração com servidores de renderização externos.

**Anexos no mesmo estilo do DeepSeek Chat (chat.deepseek.com)**: botão de upload com clipe, cartões de ficheiro estilo DS de 240×64 com ícones oficiais coloridos de documentos (PDF/DOCX/XLSX/PPT/IMG extraídos do bundle do frontend DS), arrastar e largar, extração de texto (PDF/DOCX/XLSX/TXT) injetada na mensagem, e cartões de anexos reais renderizados na transcrição (renderer personalizado do utilizador) com o modelo a ler o conteúdo completo.

Diagnostique, destrave e leia sessões do DSH: liste sessões com status do agente, leia conversas, diagnostique agentes travados, recupere-os com cancel+keepInbox e envie mensagens para outras sessões

Plugin de cobrança de tokens em RMB/USD para o DeepSeek Harness (dsh web): precificação automática pela política oficial, com horário de pico/fora de pico, registro por mensagem, saldo da conta e exibição de moeda conforme o locale. Plugin de cobrança de tokens em RMB/USD.

Um chicote pendurado no fluxo do chat; estale a ponta (>2,0 px/ms) para enviar ao agent a mensagem "vai trabalhar!"

Desfazer/refazer do lado do usuário para o DeepSeek Harness (dsh): o comando /undo reverte a transcrição para antes da última mensagem, e /redo a restaura.

Retransmissão de mensagens multiagente com prioridade a loopback: broker autenticado por HMAC mais um plugin dsh (relay_send/recv/peers/history), clientes CLI e Python sem dependências, protocolo de transmissão v1.0.

Notas de voz na entrada, respostas faladas na saída: dite áudio que se torna mensagens de usuário (transcrever), faça o agente ler as respostas em voz alta (falar), local-first em ~/.dsh/voice

Renderiza caminhos de imagens locais das respostas do assistente diretamente no corpo da mensagem (9 formatos, lightbox com zoom ao clicar, tamanho ajustável)

Visão em árvore de uma conversa do DSH: editar uma mensagem antiga bifurca o fio, todas as versões vivem em uma única árvore enquanto a barra lateral mantém uma só entrada, ramos podem ser renomeados e um ramo pode ser promovido a sessão própria.

Chip de branch na linha de ferramentas do compositor que troca, cria e atualiza branches do workspace, faz commit de um subconjunto marcado de arquivos alterados com uma mensagem escrita pelo próprio modelo da sessão a partir do diff, e faz push do branch atual.

Plugin de seleção automática do nível de raciocínio para o DeepSeek Harness (DSH): o modelo Jev System One julga quanta reflexão cada mensagem merece, a faixa é derivada automaticamente dos níveis declarados pelo modelo, um envelope de contexto faz com que acompanhamentos como “continuar” herdem a profundidade do tópico, empates resolvem para cima e qualquer falha usa silenciosamente o nível original. | Esforço de raciocínio por mensagem orientado por Jev: escadas por modelo derivadas do que cada modelo anuncia, um envelope de contexto de tamanho fixo para que acompanhamentos herdem a profundidade do tópico, empates resolvem para cima, fallback silencioso em todos os caminhos de falha.

Ponte de visão para rotas DeepSeek apenas de texto que analisa imagens anexadas e locais por endpoints configuráveis OpenAI Responses, Chat Completions ou Anthropic Messages, deixando as rotas com capacidade de imagem nativas.

Exclusão por mensagem no DSH: remove uma mensagem do usuário, um passo de resposta ou uma resposta inteira do assistente do contexto derivado do modelo através do contrato oficial de substituição de superfície, e a oculta do transcript visível sem reescrever o log somente de acréscimo.

Âncora de instruções de sessão para o DeepSeek Harness: o primeiro passo de uma nova sessão injeta um bloco de instruções de composição livre como mensagem originada do plugin, e ele é reancorado após uma compactação com resumo, a cada N turnos, ou quando a pressão de contexto medida cruza um limite. Um comando /anchor reancora sob demanda sem chamada ao modelo; uma página de configurações gerencia a biblioteca de presets paginada, a ordem de injeção, a origem de reancoragem e os limites de caracteres.

Navegador de mensagens no estilo Codex para a interface web do DeepSeek Harness

Integração com Feishu (Lark) para o DeepSeek Harness: 25 ferramentas para mensagens de chat e histórico, documentos em nuvem (incluindo páginas de base de conhecimento, gráficos e imagens gerados), registros de bitable, intervalos de planilhas e permissões do Drive, usando seu próprio app Feishu corporativo auto-construído.

Plugin de modelo local para DeepSeek Harness: gerencia modelos GGUF nas configurações, inicia automaticamente o llama.cpp na primeira mensagem e descarrega após 5 minutos de ociosidade para liberar VRAM.