Plugins

AlphaRSI: ciclo de autoaperfeiçoamento com três funções que evolui a receita de treinamento de modelos de sequência alfa. Operator executa walk-forward, Evaluator avalia com OOS RankIC e Refiner propõe hiperparâmetros via busca bayesiana TPE; só mantém receitas estritamente melhores. Execução offline com um comando, pacote de dados reconciliado por sha1 e detecção automática de GPU. Inclui uma skill.

Pesquisa e busca na web para DeepSeek Harness via 9router. Ao ativar o bundle, as ferramentas nativas web_search/web_fetch são roteadas automaticamente pelo 9router; ao desativá-lo, a configuração restante dos provedores é restaurada.

Permite gravações sem aprovação em diretórios da lista autorizada. Envolve a barreira do sistema de arquivos para write/edit e responde automaticamente a elevações do sandbox bash que tocam caminhos permitidos. Inclui GUI de configuração.

Continuação do simon300000/dsh-auto: a predefinição de permissões Auto Approve da DSH Web UI analisa cada aprovação com uma única chamada ao modelo, sem subagente revisor. Aprova automaticamente apenas ações aprovadas e encaminha as demais para aprovação humana. Memoriza decisões confirmadas em listas de permitir/negar por projeto e globais, com uma linha do tempo de aprovações na barra lateral direita.

Watchdog de autodiagnóstico e reparo de plugins DSH: verifica a saúde a cada 15 s, repara trocando a versão com período de observação e faz rollback automático. Sintomas desconhecidos são encaminhados a uma pessoa.

Executa git init em cada novo workspace registrado no DSH e cria um commit inicial vazio por padrão, para que plugins com Git tenham um repositório disponível. Ignora diretórios que já estão dentro de um work tree.

Orquestra automaticamente solicitações complexas do DeepSeek Harness. Detecta quando delegar, cria um plano atento às dependências e atribui funções limitadas a pesquisa, arquitetura, backend, frontend, testes e documentação. Reúne evidências estruturadas para uma revisão final. O pacote ativa em conjunto o mecanismo de fluxo de trabalho e as ferramentas de subagentes do modelo; desativá-lo desliga todo esse grupo de ferramentas.

Roteador de skills para DeepSeek Harness: usa um modelo local para gerar embeddings das skills e de cada tarefa do usuário, mantém as claramente relevantes por uma regra baseada na diferença e insere automaticamente seus textos completos no prompt.

Automação controlada de navegador para DeepSeek Harness: agent_browser e BrowserAutomationService controlam uma página real Chromium/Chrome (ou endpoint CDP explícito) via agent-browser CLI, com contenção allowedDomains e limite de saída por chamada.

Computer Use para apps macOS: lê a árvore de acessibilidade com índices e permite clicar, digitar, colar, rolar, arrastar, selecionar e definir valores; retorna capturas como imagens. REPL JavaScript persistente com `js`, `js_reset` e API `sky`: mantém estado entre chamadas e esquema fixo. Após a primeira leitura, retorna diferenças e recusa índices desatualizados. Aguarda o foco, relê o campo e restaura a área de transferência após colar. Requer macOS 14.4+, permissão Accessibility (Screen Recording só para capturas) e Node 20+; inclui módulo nativo pré-compilado, sem compilação na instalação.

Adiciona controles para reiniciar e parar o DSH, reconexão ciente de Token e recuperação por política de sessões Web interrompidas.

Personaliza o ícone do atalho de desktop do DeepSeek Harness: escolha um predefinido ou envie uma imagem, remova automaticamente o fundo branco, crie um ICO com vários tamanhos e aplique ao atalho com um clique.

Reconhecimento de imagens grandes para modelos vision-exp: reconhecimento sem perdas em blocos de 800×800 (smart/pipeline/full), OCR local com pré-processamento e roteamento de escrita manual. GPU de vários fornecedores (DirectML/CUDA/OpenVINO) opcional, com fallback automático para CPU.

Navegador executado no host DSH: cada sessão tem sua própria aba, controlada pela IA; o usuário pode acompanhar ou assumir a mesma aba na DSH Web UI, inclusive logins, 2FA, QR codes e CAPTCHA.

Transforma tickets aprovados do rastreador em pull requests prontos para revisão com o DeepSeek Harness.

Plugin do DeepSeek Harness para fluxos verificados de criação de problemas de programação competitiva.

Instalador local no DSH Web Settings: selecione vários pacotes .tgz ou um caminho completo da máquina; instala no perfil detectado automaticamente pelo comando oficial `dsh plugin add`, com saída CLI ao vivo e sem terminal.

Adiciona o modo de acesso “aprovar por mim”: um modelo revisor independente responde às solicitações e pode ler o workspace em modo somente leitura. Se o modelo revisor não puder funcionar, devolve-a a uma pessoa; cada decisão e justificativa fica registrada em Approvals.

Roteamento automático por nível para DeepSeek Harness: o modelo virtual `smart` classifica cada solicitação por dificuldade (hard/normal/easy) e necessidade de visão e a encaminha aos modelos já configurados. Sem configuração adicional.

Plugin comunitário para DeepSeek Harness: orquestração determinística de engenharia com Commander, Executor e Smart Watchdog (CxService + ferramenta cx_controller).

Reinicia o DeepSeek Harness com um clique. Um botão Web ou a ferramenta de agente dsh_restart delega o relançamento a um helper destacado, que aguarda a liberação da porta, executa o mesmo comando, transmite a saída do novo host e reconecta a página automaticamente.

Controla o GME Test Agent pelo Harness. Três ferramentas listam catálogos de interface, iniciam ou corrigem a geração autônoma de testes em um backend Python local e acompanham a tarefa até a revisão. PR, ignorar e limpeza exigem consentimento explícito.

Orquestração determinística de engenharia para DeepSeek Harness com Commander, Executor, Smart Watchdog, recuperação limitada e estado de execução persistente.

Bundle DSH que inclui toda a árvore mattpocock/skills e preserva as políticas de invocação upstream. Aplica uma camada semântica DSH de correspondência exata, verificada durante a sincronização upstream automática.