Plugins

Provedor DuckDuckGo sem consumo de tokens para o recurso web do DeepSeek Harness: navegador local headless, sem chave API ou cobrança do modelo.

Predefinições em que basta informar a chave: um plugin grava no DSH, com um clique, as rotas oficiais do llm-pi-ai e credenciais de 50 canais; também configura Tencent WorkBuddy, OpenCode (chave no auth.json do app) e cc-switch via CLI. O núcleo é JavaScript puro e reutilizável em outros apps.

Plugin do DeepSeek Harness para configuração inteligente de modelos e adaptação de capacidades, portado do ZCode.

Comparação lado a lado na interface web do DeepSeek Harness: envia um prompt a 2–4 modelos em sessões irmãs derivadas da atual e transmite respostas em colunas (abas em celulares), mostrando latência, time to first token, tokens e custo.

Permite que o modelo inicie a compactação em um ponto seguro por compact_now (também no meio do turno). context_status informa o uso real de tokens em relação à janela de contexto efetiva da sessão.

Protege os logs de sessão contra chamadas malformadas do modelo (id/name vazios ou arguments não textuais), evitando que uma chamada inválida impeça carregar a sessão.

Converte desenhos técnicos 2D (PDF/PNG/JPG) em scripts noBS CAD e arquivos STEP. Inclui skill de modelagem, ferramentas CAD via mecanismo MCP noBS CAD, probe nativo de desenho e painel 2D→3D na interface web.

Adiciona um botão de diagrama abaixo de cada resposta concluída na interface web do DSH. O modelo configurado gera uma página HTML única com SVG embutido para um iframe isolado na barra lateral. Inclui vistas de diagrama/fonte/texto original, histórico por sessão em cache no disco sem nova chamada ao modelo, redesenho e salvamento .html.

Preferências ajustáveis para o mecanismo oficial de compactação do dsh (limite, retenção, modelo/raciocínio de resumo, compactação ao fim do turno), importação de modelos llama.cpp para Models e auxiliares de abas/notificações (favicon com indicador de status).

Reduz custos de LLM: um classificador Jev (System One) avalia cada turno segundo uma política declarativa e recomenda o modelo para subagentes. Tarefas rotineiras usam tarifas flash; as difíceis ficam com o modelo principal. Inclui acionamento explícito /route, verificação em runtime da capacidade de delegação, ocultação de credenciais e reprodução offline pelo log de decisões.

Visualização de sessão Live2D com voz em tempo real: entrada contínua de voz, TTS em streaming, tradução de legendas, catálogo multimodelo e entrada independente.

Ramificação lateral somente leitura: cite um texto para perguntar sem poluir o contexto do modelo da sessão principal. Cada pergunta reconstrói o ramo a partir dos turnos mais recentes já concluídos; gravações são recusadas na camada de execução das ferramentas para manter o prefixo do prompt em cache.

Acesso remoto ao DSH sem hospedar nada: o DM do Feishu usa a conexão longa de saída do bot como interface, com cartões de workspace, sessão (trocar/renomear), modelo, reasoning effort, preset de permissão e saldo. Aprovações de ferramentas e perguntas do agente são respondidas no mesmo chat.

Skill de fluxo de trabalho para modelagem geológica 3D e processamento sísmico 3D: leitura de volumes SEG-Y, unificação de coordenadas CGCS2000, saída shapefile de linha representativa de falha e limite de exploração e construção de plataforma geológica 3D para várias minas.

Declara o protocolo wire e endpoint das rotas OpenCode Go e Command Code, dispensando digitar o endereço da API. Adiciona DeepSeek V4.1 no início da rota OpenCode Go, completa a lista Command Code pelo catálogo público e inclui `x-opencode-session` por conversa nas requisições OpenCode (corrige 400 MissingSessionID).

Traz o seletor de modelos do T3 Code para o compositor: trilho de providers, resultados agrupados por cabeçalho, favoritos salvos no navegador, avisos de providers indisponíveis e atalhos Cmd/Ctrl+1..9 para as nove primeiras linhas visíveis.

Mesa de Texas Hold’em para DeepSeek Harness: ferramentas de pôquer acionáveis pelo modelo, seis oponentes heurísticos, treinador opcional e mesa no navegador cujos botões não enviam mensagens ao chat.

Monitor NVIDIA GPU ao vivo na barra lateral direita web do DeepSeek Harness (dsh). No Linux, prioriza NVML e usa nvidia-smi como alternativa. Somente NVIDIA; não AMD/Intel/macOS. Exibe uso/VRAM/energia/temperatura de várias GPUs, processos e sparklines. Instalável como dsh.bundle.

Substitui os adaptadores integrados llm-pi-ai e llm-deepseek, o seletor de modelos e a página Models por versões mantidas pelo projeto. Acompanha o upstream @earendil-works/pi-ai por download em zona segura com ativação em um clique e adiciona consultas de cota e saldo, além de uma página de gerenciamento de provedores.

Reduz o custo do agente quase pela metade mantendo a precisão. Plugin do DeepSeek Harness que usa Jev para revelar ferramentas e skills aos poucos: o modelo principal começa com um planejamento sem ferramentas e Jev adiciona recursos conforme a tarefa avança.

v0.8.6 corrige falha de inicialização: runtime Host é peer opcional, não dependência instalada. TypeSafe Jev/System One oferece 7 ferramentas: `jev_decision` (1–25 vereditos tipados paralelos, sem prosa), `jev_choose` (ordena 2–10 opções), `jev_batch` (1–20 textos, 1–5 julgamentos, uma chamada real por texto com concorrência limitada; erros brutos, sem adivinhação), `jev_usage`, `jev_overview`, `jev_guard_status`, `jev_verify` (26/27 no benchmark fixo de 27 perguntas, concorrência 6). Ledger persistente padrão: `$DSH_HOME/jev-usage.json`. Remaining=`quota.declaredBalanceUsd` menos gasto local desde `quota.balanceSince`; não há endpoint de saldo nem valor inventado. Sem API key: erro explícito; falhas isoladas por superfície. Cliente após refresh; servidor após reiniciar Host.

Mascote animado para DSH Web com ritmo de saída adaptável ao modelo, reações ao estado das ferramentas, pacotes de personagem substituíveis e skill incluída para criar ou ampliar animações.

Lê os relatórios do agente com a voz escolhida e resume os longos antes de falar. Um clipe de referência de 3–10 s basta para clonar uma voz; modelos treinados pela comunidade também funcionam. Não exige instalar 6,4 GB do GPT-SoVITS: o plugin instala runtime e voz próprios. Um GPT-SoVITS existente pode ser usado com o mesmo modelo de voz.

Memória de experiência entre sessões para DSH. Lições recebem níveis de evidência e são injetadas em turnos sobre o mesmo tema; só aparecem antes de uma ação quando o registro declara a chamada aplicável. Regras gerais como “responda sempre em chinês” podem ser standing e valer em todos os turnos. Em 24 turnos isolados com modelo real: adesão 6/6 contra 0/18 dos controles. Suposições não viram regras permanentes: standing também exige evidência verificada. Lições não consultadas são aposentadas de modo reversível. Cinco ferramentas, sete comandos slash, zero dependências runtime.