Plugins

Pilha persistente de tarefas em várias etapas para agentes DeepSeek Harness: inclui `focus_task`, `focus_complete`, `read_focus` e o comando `/focus`, sem injeção automática de prompts.

Exibe faixas de preenchimento do contexto, o limite de compactação por sessão calculado a partir da janela do modelo, o custo por etapa conforme as tarifas de leitura e gravação do cache, acertos de cache, saldo DeepSeek com tarifa de pico/fora de pico e transferência com um clique. Não chama modelos nem consome tokens.

Prompt library stored in the plugin config, with a Settings page and a composer picker: the ticked prompts are injected into every model step of that session, and a subagent inherits the selection of its nearest ancestor session.

Clickable next-step suggestions under every reply; one click sends that sentence as your message.

Regista num perfil DSH o servidor MCP stdio dsh-mol, baseado no RDKit e sem acesso à rede. As 12 ferramentas incluem: validação SMILES em três níveis com diagnósticos legíveis e posições, propriedades moleculares, semelhança com fármacos e alertas estruturais, renderização PNG/SVG, grelhas de moléculas, conversão SMILES/InChI/InChIKey/MOL/SDF/fórmula, normalização com registo por etapa, deduplicação, pesquisa de subestruturas SMARTS, semelhança de fingerprints e limpeza em lote com relatório de cada linha rejeitada. O patch apenas regista o servidor; o pacote Python das ferramentas tem de ser instalado primeiro. O README indica instalação por `pip install` ou a partir do código; até estar no PyPI, funciona a via do código.

Memória de projeto DSH: cria PROJECT.md, DECISIONS.md e SESSIONS.md no primeiro passo de cada sessão do workspace; relê do disco e só reinjeta se mudar ou se a compactação remover. memory_checkpoint classifica dados; lembrete limitado para trabalho sem registro. memory_read lê log e arquivo; memory_search pesquisa com BM25 sem dependências. Limite 200: excedentes em SESSIONS-archive.md nunca são injetados, mas podem ser lidos, pesquisados e restaurados um a um. Ajustes: filtro workspace/caminho, abas somente leitura, recarga, JSON import/export por workspace, exclusão em duas etapas, editar/remover bloco AGENTS.md e aviso PROJECT.md desatualizado. Indicador de sincronização; cria ao clicar. Sem dependências, vetores, embeddings ou chamadas de modelo.

Keeps a pool of models and routes every agent step to one of them with its reasoning effort set — configured by clicking in the composer, no JSON needed. The router takes over the composer's model cell, so one control shows the session's model and reasoning effort alongside the router's own settings. Three authorization scopes (model / effort / full) where a manual pick only counts in the scope that owns it, and in effort scope the router is bound to the one model you choose. Task presets with per-model weights, vision routing for image steps, session signals (active todo, context pressure, token budget, subagent depth), and an optional semantic task classifier. Thinking stays on, because DeepSeek rejects a thinking-enabled request whose history contains a tool call made with thinking off.

Consciência de deriva do workspace para agentes do DeepSeek Harness: detecta alterações de arquivos externas/do usuário e as injeta no contexto do agente em limites de passo.

Personaliza a linha de status de turno em execução do DSH: frases bilíngues rotativas, ícone animado de carregamento configurável (5 estilos x 3 tamanhos) e correspondência com um clique à cor do tema ativo, tudo em um painel de configurações Gerais, além de um editor de frases seccionado em # 中文 / # English. Sem dependências, sem etapa de build e sem arquivo de configuração.

Process management: brings ntd-style processes (multi-stage, multi-step agent workflow templates) into the dsh web UI — browse, edit, validate, import/export and AI-generate processes; the built-in library is read-only while the personal library is writable with live file sync, and agents read the library through process_* tools and advance work stage by stage.

Gerenciador de sessões arquivadas: uma página de configurações «Sessões arquivadas» que lista as sessões arquivadas e permite restaurar ou excluir permanentemente cada uma (confirmação em duas etapas).

Estado de trabalho entre sessões explícito para DeepSeek Harness: objetivos, decisões e próximos passos capturados automaticamente a partir de eventos do host ou por meio de uma ferramenta work_state visível para o modelo, inspecionável com /checkpoint.

Adiciona uma aba Reading ao cliente web DSH que mostra etapas do processo e raciocínio ao vivo na ordem de origem, recolhe turnos bem-sucedidos à resposta final e mantém intactas as abas originais, o compositor e as ferramentas.

Medidor circular arrastável mostra ao vivo a velocidade de saída do modelo (tok/s), com detalhes por etapa: velocidade exata, TTFT, taxa de cache, leitura/gravação de cache, tokens de raciocínio e entrada, modelo e tokens acumulados.

Uploader do GitHub em uma etapa: inicializa o git, cria ou melhora o README automaticamente, define os tópicos do repositório e envia um projeto local para o GitHub.

Gestor de contexto para o DeepSeek Harness: resume automaticamente cada turno em registos ordenados por prioridade, injeta-os juntamente com notas fixadas entre sessões e texto personalizado em cada pedido ao modelo, e reduz intervalos reais de conversa de qualquer tamanho a resumos para poupar tokens. Persistente e seguro face a reinícios. NOTA: instalação manual em vários passos — copie as três pastas do pacote para profiles/node_modules e adicione as linhas fornecidas no cordis.patch.yml, depois reinicie o DSH; não é uma instalação padrão com um único comando.

Adiciona um separador Graph que apresenta a execução de uma sessão como um DAG interativo de turnos, passos de LLM, ferramentas, skills, subagentes, alterações de código e testes, com estado ao vivo, agregação de novas tentativas, caminho crítico e ligação à trajetória.

Formatação contínua de respostas compatível com ADHD: uma seção do system prompt prioriza ações, passos numerados e estimativas concretas de tempo. adhd_on / adhd_off / adhd_status preservam o modo após reiniciar.

Ferramentas Grafana só de leitura que consultam métricas através do proxy de fontes de dados: estado da instância, listagem de fontes de dados, consultas PromQL instantâneas e por intervalo, estado atual dos alertas e regras de alerta aprovisionadas. As consultas por intervalo são reduzidas a um orçamento de pontos; um step fornecido explicitamente que o excedesse é rejeitado em vez de alterado em silêncio, para que o modelo nunca receba dados com uma resolução que não pediu.

Rastreador de custos no estilo de terminal de trading para o DeepSeek Harness: saldo e gasto de hoje na barra lateral, tabela de custos em RMB por etapa, preços oficiais sincronizados automaticamente com horário de ponta/vale, resumos entre sessões e por dia, atribuição por ferramenta e previsão de custos.

Espaço de trabalho conversacional para mapas mentais em Markdown: edite documentos completos passo a passo, mantenha sincronizada a visualização ao vivo à direita e abra, gerencie e exporte mapas mentais do diretório de trabalho.

Plugin de domínio de desenvolvimento do kernel Linux para DeepSeek Harness (dsh): pirâmide de verificação L1-L4 como ferramentas voltadas ao modelo + governança em camada de grafo (anti-Goodhart / blind-spot / patch-conflict) + contrato AGENTS.md como seção do prompt do sistema. JS puro, sem etapa de build.

Estúdio de pixel art estilo Aseprite: a IA desenha sprites traço a traço com seleções, camadas, quadros de animação, gradientes, simetria e camadas de referência, cada passo renderizado ao vivo como quadros ANSI no terminal.