Plugins

Sugere próximos passos no composer do DSH: após cada turno concluído, uma chamada auxiliar ao modelo atual da sessão retorna três sugestões clicáveis acima do campo de entrada; ao clicar em uma, ela preenche o rascunho.

Adiciona um indicador de status da sessão ao dock do composer, que se expande em um painel com dados de turnos, tokens, desempenho e contexto.

Provedores You.com de busca web e busca de páginas para DeepSeek Harness, retornando fontes e texto extraído por API key e endpoint configuráveis.

DeepSeek Harness: ds-llm-manage. Gerencia modelos (favoritos, fixar, testar disponibilidade), ordena por domínio e faz failover automático para evitar interrupções em tarefas longas.

Conversa com DeepSeek Harness pelo Feishu/Lark: cada chat corresponde a uma sessão DSH, mensagens viram turnos e respostas retornam em cartões. Perguntas, permissões e trocas de modelo/conversa são interativas. Arquivos/imagens recebidos são baixados no workspace.

Avisa no DingTalk quando o agente pede escolha/aprovação ou conclui um turno; fica em silêncio enquanto a página DSH está aberta.

Pipeline de vídeo com quatro etapas (brief, script, assets, compose): cria um explicador narrado a partir de uma frase usando workflows ComfyUI ou APIs de imagem/vídeo e montagem FFmpeg.

Caderno de conhecimento para DeepSeek Harness: transforma uma pasta Markdown em cartões (pasta=capítulo, arquivo=seção, corpo=pontos), com perguntas de resposta oculta, KaTeX, Mermaid, mapa mental e edição no painel.

Visão para modelos de texto: expõe o servidor MCP stdio incluído como mcp__opencode_eyes__describe_image, envia a imagem ao StepFun step-3.7-flash e retorna descrição detalhada.

Busca web com baixo uso de tokens que retorna apenas {title, url, snippet} por resultado; extras do provedor como answer, score e raw_content nunca entram no contexto. Cinco backends intercambiáveis (Tavily, Brave, SearXNG, Google CSE, Exa), com failover automático para o próximo disponível na ordem fallback/chain se o principal falhar e remoção de provedores repetidos. URLs e snippets retornados têm parâmetros de rastreamento removidos.

Memória de longo prazo entre sessões e projetos: ao fim de cada turno, executa uma sedimentação silenciosa e não bloqueante em SQLite local, com índice de texto completo trigram FTS5 e gatilhos que sincronizam insert/update/delete. As entradas ficam separadas por projeto junto a uma árvore global. O painel Web incorporado inicia seu próprio servidor HTTP, sem processo separado, para navegar, visualizar grafos e excluir de forma controlada.

Transforma uma sessão DSH em um mapa mental HTML interativo e autônomo com tópicos, conclusões, decisões, tarefas e perguntas em aberto; também informa o que mudou desde a execução anterior.

Executa respostas /single-turn e /multi-turn em subagentes isolados para manter os resultados no chat atual, sem que entrem no contexto do modelo principal.

Copia o caminho do log da sessão ou um bloco de transferência pronto para colar e converte o log zstd de vários quadros em um arquivo legível que outra sessão pode continuar.

Adiciona um botão de um clique a cada provedor em Settings - Models: desligado, ele sai do seletor; ligado, retorna. Envolve a chamada do catálogo, afetando apenas catálogo e seletor, nunca roteamento, chaves ou configuração do provedor. Sessões existentes que já usam o modelo continuam funcionando.

Uso de tokens e custo estimado ao vivo na barra lateral: tarefa atual e total de todas as sessões, relógio indicando a hora desses totais, detalhes de tempo por sessão (duração, turnos/etapas, primeiro token, tempo de modelo e ferramentas, velocidade de decodificação) e detalhamento por turno com custo ao passar o cursor.

Painel de sessão na barra lateral direita que lista por turno e etapa cada Skill, chamada de ferramenta MCP e leitura ou gravação de arquivo, com detalhes por falha.

Transforma qualquer resposta do DeepSeek Harness em um cartão PNG para compartilhar. Um botão sob a resposta a recompõe em canvas: 8 gradientes, claro/escuro, 3 fontes, largura 720/880/1080, raio, espaçamento, tamanho e altura de linha, exportação 1x–3x, quebra/destaque/números de linha no código, título e rodapé personalizados. Renderização totalmente local, sem upload nem dependência externa.

Fork de @michengai/dsh-pua que remove o interruptor global upstream: o recurso continua desativado por padrão e pode ser alternado por sessão, enquanto a entrada do composer permanece sempre visível. Inclui menu suspenso (Turn on / Turn off / Options) e painel de opções mais compacto.

Atualizador de plugins para DeepSeek Harness que delega toda decisão de versão à CLI dsh; assim, a política de idade de lançamento do pnpm determina quais versões são elegíveis. Cria snapshot antes de aplicar, permite rollback e mantém uma lista de bloqueio; pode verificar ou aplicar automaticamente em um cronograma ativado pelo usuário.

Mantém um arquivo CURRENT_PROGRESS.md no diretório de trabalho de cada sessão: pergunta no início se deve criá-lo, lê sem perguntar caso já exista e acrescenta uma entrada após cada turno.

Somente macOS: mantém a asserção PreventUserIdleSystemSleep (caffeinate -i -w <host pid>) enquanto houver alguma sessão DSH e a libera quando a última parar. A tela ainda pode apagar. Também mantém durante a manutenção, quando Agent.status informa idle, e um /compact manual longo, pelos eventos compaction/start e compaction/end. A cada 60 s reconcilia com ctx.agents.list() para detectar imediatamente sessões já em execução após hot reload. Se falhar, tenta novamente sem desistir, com backoff exponencial limitado a 60 s. Ao liberar, escala de SIGTERM para SIGKILL após 2 s; -w deixa o caffeinate sair sozinho se o host morrer. Não há parte de navegador; configuração via profile patch. São 51 testes, incluindo dois que leem pmset -g assertions em hardware real.

Plugin exclusivo do Windows que mostra pedidos de permissão, perguntas aguardando resposta, erros de tarefas e turnos concluídos em janelas nativas de cartão; permite aprovar um pedido diretamente pelo cartão.

Transforma uma gravação bruta em podcast publicável com ffmpeg local: detecta capítulos pelo silêncio, corta nesses limites, normaliza o volume para padrão de transmissão em duas passagens e grava um RSS compatível com iTunes medindo no disco os bytes de cada enclosure.