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Motor de memória entre sessões para o DeepSeek Harness: armazenamento SQLite + espelho Markdown editável por humanos, consolidação autoDream, busca semântica offline (vetorização/reclassificação/clustering locais), linha do tempo de entidade-atributo, Sleep Mode, autoSummarize com modelo personalizado e 7 ferramentas de memória.

Mascote flutuante de desktop DSH com 12 animações de estado autorais para requisições, ferramentas, compaction, arquivo e melhoria de prompts; ocupação de contexto ao vivo; um Razão Vitalícia persistente entre sessões; totais por provedor/modelo, tendências por hora e vistas de 7/30 dias; alternância de tema escuro/claro; estimativas de custo opcionais (desativadas por padrão) com editor visual de preços e alerta de orçamento mensal; importação ZIP de skins no lado do cliente; exportação de uso JSON/CSV; leituras de painel somente de snapshot com indexação incremental em segundo plano; e melhoria de prompts opt-in com pré-visualização editável e envio ao compositor DSH.

Configura níveis de reasoning-effort e padrões de sub-agente para modelos DSH customizados.

Usa os chats Web de Qwen, DeepSeek, Kimi e Z.ai como provedores de modelos no DeepSeek Harness, autenticados pela sua própria conta do navegador.

Desenvolvimento no estilo VSCode Remote-SSH para DSH — conecte-se a HPC e servidores via SSH, leia e edite arquivos remotos na aba Files integrada, terminal com SSH automático, workspaces remotos com leituras de ida única e cache de resultados, e 12 ferramentas de modelo remote_ssh_* com consciência de sessão.

Barra de informações inferior para a Web UI do DSH: provedor/modelo, saldo ao vivo, preços de pico/fora de pico com contagem regressiva e gasto real persistido por sessão em uma única linha.

Lê em voz alta as respostas do assistente via Edge TTS gratuito ou seus próprios modelos de voz RVC: botões de leitura em voz alta + leitura automática, reprodução progressiva em blocos adaptativos (leituras longas sem interrupções), instalação de pacotes de voz com um clique a partir de um registro e um runtime RVC portátil.

Exponha ao modelo as ferramentas de parsing de documentos do MineRU.

Conecta conversas privadas do WeChat ao DSH, com mensagens bidirecionais de texto, imagem, arquivo, áudio e vídeo e comandos slash para sessões, espaços de trabalho, modelos, permissões e mais. O objetivo é oferecer a experiência nativa do DSH dentro do WeChat.

Faturamento de cache por rodada dentro do popover do medidor de contexto do compositor: o que a chamada atual gasta em acertos de cache, perdas e saída em CNY, com tarifação automática oficial de pico/vale e por modelo; oculto em rotas DeepSeek não oficiais.

Define o idioma de raciocínio do modelo para o nível escolhido em Settings - General - Thinking language (chinês simplificado ou um nível padrão que limita apenas as respostas e deixa o raciocínio a cargo do modelo). Injeta uma seção de prompt do sistema na ordem -1000000 e a recoloca no início ao fim da montagem; uma cópia opcional pode ser inserida antes de cada mensagem do usuário para modelos que seguem mal seções estáticas.

Provedor de modelos Tencent CodeBuddy para o DeepSeek Harness que inicia sessão com OAuth do navegador em vez de uma chave de API: lista o catálogo de modelos CodeBuddy com as capacidades de contexto, saída, chamada de ferramentas, reasoning e imagem de cada modelo, mantém várias contas com failover automático para a próxima utilizável, mostra a cota restante no compositor com um painel de uso de token e créditos, e conclui por conta as tarefas de crescimento do CodeBuddy automatizáveis, com um registro de execução. Instale do npm com `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-codebuddy`.

Início de sessão com conta ChatGPT para o DeepSeek Harness através de um fluxo OAuth do navegador do Codex, sem chave de API e sem seleção de workspace: subscreve o login no provedor Codex do pi-ai, permite definir o modelo Codex e o reasoning effort globais padrão para novas sessões, atualiza a lista de modelos a partir do endpoint de catálogo da própria conta conectada e mostra no compositor as janelas de uso de cinco horas e semanais.

Colaboração de equipe multiagente para DeepSeek Harness com modelos, habilidades e servidores MCP por assistente, contextos independentes, espaços de trabalho compartilhados, coordenação de tarefas e gestão de conversas.

DSH Knit ordena na barra lateral Markdown/código/imagem/vídeo de todo o workspace e expõe Context Pack via knit_docs. BM25/IDF local padrão compara mensagens recentes com título/resumo/conteúdo: sem modelo/rede, nada sai; índice persiste após reinício/novas sessões. Evidência/prévia; atribuição fixada ao ler, fixar/excluir antes da busca (reversível). v0.23 híbrido opcional OFF, exige embeddings Ollama/OpenAI compatíveis configurados pelo usuário. Envia query+título/resumo (Markdown: início ≤60 caracteres; código: pasta relativa; mídia: nome), nunca corpo completo/caminho absoluto; loopback local. v0.24 associa mudanças não commitadas via git status somente leitura (argv fixo, sem shell, env allowlist), OFF. Sem teste com provider real; não alega melhora.

Uma skin blue glass de fantasia oceânica para DeepSeek Harness Web: fundo oceânico nítido, bolhas de vidro, uma sidebar oceânica com wordmark HARNESS em gradiente dourado e um personagem de desenho animado na parte inferior, um botão de configurações de baleia e texto de modelo em gradiente.

Configura visualmente o prompt, as ferramentas, as skills visíveis, os subagentes e os modelos de fallback de um agente, e monta vários deles em uma equipe. Nunca grava ou edita nenhum arquivo de preset do host.

Mercado e gerenciador de habilidades: gerencie em uma página as habilidades de todos os agentes de codificação locais (mais de 10 executores, incl. Claude Code e Codex) e importe-as para a biblioteca de habilidades do DSH; mercado integrado com mais de 6600 habilidades, estatísticas de custo em tokens por habilidade e controle de visibilidade por modelo.

Controla Chrome/Edge autenticado, HTML local autorizado e apps Windows abertos por barra nativa pesquisável ou @. Ignora processos protegidos com identidade ilegível. Snapshots delimitados, lotes, capturas, WebMCP, uploads autorizados e arrastar/soltar; metadados de rede opt-in. Guarda evidências de falha; observação posterior com escopo explícito verifica uma condição final visível/texto/valor/URL sem repetir efeitos. Anotações em fila da sessão (editar/excluir/restaurar), só no rascunho, sem envio. Apps: MCP compatível instalado ou instalação aprovada antes de Cua Driver (texto, atalhos, controles paginados). Lê o desktop ao conectar ou recuperar; entrada em segundo plano depende do app. Requer Chrome/Edge 125+ e extensão MV3 carregada manualmente e pareada; o plugin não a instala.

QA de fidelidade de design para modelos somente texto: uma ferramenta `deepseek_vision` empresta um olho de qualquer rota de visão compatível com OpenAI, para que o modelo possa julgar se uma implementação corresponde ao seu mock — fornecida com o benchmark por trás desse julgamento (quatro fixtures, 23 defeitos injetados, transcrições brutas) e a disciplina de questionamento da qual ele depende.

Parte do plugin DSH do Fish Buddy: retransmite para a sessão vinculada o widget de baleia do Windows, baixado separadamente (.exe na página Releases do projeto). O widget escuta, fala, mostra legendas ao vivo, quadros amostrados e chat do jogo, e baixa um de seus modelos de reconhecimento de voz no primeiro uso (228 MB por padrão).

Painel flutuante para gerenciar servidores MCP e skills na interface Web do DSH: o carregamento adiado de ferramentas por servidor (ToolSearch, desativado por padrão) mantém as ferramentas fora do contexto de cada turno. O prompt lista apenas os nomes; o schema completo entra quando o modelo encontra a ferramenta pelo tool_search integrado, evitando o custo de schemas nunca usados. Servidores MCP podem ser globais ou ficar no .dsh/mcp.json de um projeto; há ativação por servidor, catálogo de 47 serviços e importação de outros dez clientes. Skills são descobertas automaticamente em seus escopos reais com resolução de sobreposição; invocação automática pelo modelo ou apenas manual é configurável por skill.

Controla o traçado científico do OriginLab Origin a partir do chat de IA via MCP: 62 ferramentas. Watchdog de diálogos modais, porta de segurança LabTalk, release/reconnect, ajuste com parâmetros iniciais/fixos/ponderados, edições finas de gráficos e planilhas, ferramentas de matriz, FigureSpec YAML declarativo (difável e reproduzível), instantâneo somente leitura dos MCP Resources, ponte matplotlib-figure, montagem de PowerPoint com rótulos de painéis, busca de modelos do Graph Gallery, exportação EPS, lista branca de acesso a arquivos, baseline de regressão visual e entregável OPJU editável com verificação determinística de releitura.

SkillRoute da JEStats: roteamento de skills para agentes do DeepSeek Harness.