Plugins

Usa uma chave API PackyCode (PackyAPI) no DeepSeek Harness por uma rota de modelos multiprotocolo integrada, com rotação de chaves e exibição do saldo.

Notificações toast do Windows na camada host do DeepSeek Harness: turno do agent concluído, com erro ou interrompido; subagent concluído; tarefa em segundo plano concluída; pergunta do modelo ou aprovação de ferramenta pendente. A lógica roda no host DSH, então os avisos chegam com a aba ou navegador fechados; uma verificação foreground Win32 os suprime enquanto você olha o DSH. Apenas Windows.

Adaptador LLM do DeepSeek Harness para assinaturas Qoder CN, baseado no SDK oficial `@qodercn-ai/qodercn-agent-sdk`. Reutiliza o login local `qoderclicn` e oferece uma página configurável com janela de contexto por modelo, pool de sessões e timeouts.

Guardião de aprovação do DeepSeek Harness: um modelo revisor decide solicitações de permissão antes que cheguem a você. Backend da decision API System One (TypeSafe Jev, SiliconFlow ou Laya auto-hospedado), política configurável para baixa confiança e whitelist de regras permitidas.

Executor de equipe multiagente para DeepSeek Harness ordenado por dependências: define roles com modelo, persona e ferramentas próprias, executa um grafo de nós com gate de revisão independente e retrabalho limitado e acompanha o progresso na Web UI.

Lê o fluxo de eventos da sessão sem chamadas extras ao modelo e transforma correções, falhas e soluções em candidatos pendentes de aprendizado. Cada candidato é avaliado por critérios escritos e informa por que foi aceito ou recusado. Só a confirmação grava uma skill, exclusivamente pelo writer validado `learn_skill_manage`. Um curator ocioso marca skills sem uso como stale e as arquiva movendo, sem excluir; preserva as que ainda estão sendo carregadas. Registra cinco ferramentas (`learn`, `learn_review`, `learn_curator`, `learn_skill_manage`, `learn_skills`), uma seção de prompt com os critérios e um guard que recusa edição direta dos arquivos de skill para impedir o desvio do writer.

Predefinições de esforço de raciocínio para modelos de terceiros: 16 perfis de provedor/modelo com valores wire personalizados por modo, gravados em dsh-llm-pi-ai após validação prévia e rejeição por regra. Alterna por modelo entre OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses e Anthropic Messages, reorganizando rotas automaticamente. Botão Optimize no compositor e seção de configurações reescrevem o texto com o modelo escolhido.

Companheiro de anime para Windows: exibe saldo DeepSeek e cotas Codex, com OAuth multi-conta do Codex, gestão de cotas/modelos por conta, modo compacto e configurações salvas automaticamente. A troca de conta no painel é opcional. O warm-up diário exige autorização explícita separada. Gatilhos startup/5h-full multi-conta ainda não estão disponíveis.

Permite que um modelo DSH inspecione e opere aplicativos do Windows por meio de um runtime Codex Computer Use instalado, com aprovação de aplicativos por sessão.

Busca web multimecanismo para DeepSeek Harness: provedor ctx.web agregado com roteamento automático e fallback sequencial (mecanismos gratuitos mantêm a busca ativa), mais a ferramenta web_search_pro com escolha por consulta, fan-out, lotes e verticais. Inclui Brave.

Selecione um trecho da resposta e cite-o no compositor como um chip de referência indivisível: uma tecla remove o chip inteiro; ao clicar, volta ao turno citado e o destaca. No envio, ele se expande em um bloco de referência limitado para o modelo distinguir a citação do texto digitado pelo usuário. Também é possível abrir o trecho em um chat lateral ou copiá-lo.

Fork do zhu1090093659/dsh-pet (Apache-2.0) que adiciona companheiros por conversa, com skins whale-girl, MIKU e baleia-azul corporativa, cores por modelo, animação da taxa de tokens, lembretes de conclusão, alimentação e afinidade compartilhadas.

Envolve a biblioteca Python Scrapling em até 19 ferramentas de modelo, registradas conforme os recursos detectados: renderização em navegador real para páginas só-JS; extração CSS/XPath que retorna dados, não Markdown; seletores autorreparáveis; sessões reutilizáveis com login; captura XHR; capturas de página; ações de navegador sujeitas a controle; e crawler restrito por domínio com modos content/sitemap/feed/Shopify no backend oficial de jobs. Também pode substituir web_fetch / web_search e servir a mesma tabela via MCP. Requer Python 3.14+ e Scrapling instalado. Ferramentas de navegador também exigem Chromium para patchright; uma CLI opcional o instala apenas no macOS arm64.

Fork somente em inglês do dsh-model-router. Direciona cada etapa do agente para um conjunto configurável de modelos e ajusta o esforço de raciocínio conforme a complexidade, falhas de ferramentas e custo.

Controla uma instância DSH de outro dispositivo: um plugin host abre uma porta TCP autenticada por token e uma CLI Python de arquivo único lista/cria sessões, envia prompts com imagens, transmite respostas e troca modelos, permissões e workspaces.

Alibaba Open Code Review para DSH: delegação ao modelo do host com ferramentas nativas de prévia/regras e uma skill de revisão; revisões gerenciadas por OCR são opcionais.

Composição musical na conversa: o modelo escreve uma partitura com base em uma skill de composição incluída, e a ferramenta `play_score` a renderiza em um cartão integrado com piano roll, reprodução Web Audio e exportação WAV/JSON.

Registra bancos de dados externos e corpora documentais como ferramentas chamáveis pelo modelo. Inclui limite de acesso por fonte, ledger de referências de credenciais sem armazenar valores e ledger fetch que guarda fingerprints e hashes de conteúdo, não payloads.

Mostra na Web UI horários de pico/fora de pico da API DeepSeek, preço de saída do modelo atual e saldo da conta.

Mostra na Web UI o modelo do relógio COROS vinculado e os dias de atividade acumulados; ao clicar, expande uma breve análise e sugestão.

Workbench de três janelas para dsh web: chat, construção e revisão somente leitura lado a lado por workspace, com hooks por janela. A revisão anônima multimodelo pede confirmação antes de executar, agrupa achados por problema e reporta em Markdown.

Servidores MCP por projeto: declarados nos documentos do projeto (`.dsh/mcp.json` por padrão; lista de arquivos local/global em Settings) e montados apenas em sessões daquele projeto, a partir do primeiro turno, liberando quando ocioso. Barra lateral/Settings mostra projetos ativos, estado dos servidores e sessão do mount; oferece `Sync`/`Retry`/`Release`, `enabled` e edição de entrada existente. Política por projeto (`disclosure`/`direct`/`off`), pins e `mcp_search_tools` definem o que o modelo vê. `${VAR}` é resolvido pelos `.env` do projeto e arquivo de credenciais; contadores por servidor persistem após as sessões.

Rollback de conversa no estilo TRAE, reconstruído para DSH 0.1.7-rc.2: checkpoints por turno restauram arquivos alterados e truncam o contexto do modelo no mesmo session id. /rollback doctor verifica o contrato framework-contract; o diff dos arquivos afetados compara com o estado atual em disco para permanecer correto após reiniciar. Inclui desfazer a última ação com Ctrl+Shift+Z, opção para ocultar mensagens revertidas e interface em inglês.

Adiciona em uma instalação controles de turno no estilo Google AI Studio ao DeepSeek Harness: editar e reexecutar prompt, reexecutar uma resposta no lugar, excluir um turno do contexto do modelo e renderizar prompts enviados como Markdown. É independente; a lista de plugins mostra uma única linha.