Plugins

Mostra no compositor do DeepSeek Harness tokens do rascunho ponderados por CJK, custo da sessão pelas tarifas oficiais de pico/ocioso, ocupação do contexto e custo equivalente no outro modelo mais caro. Somente no cliente, sem parte no host nem acesso a credenciais.

Custo de tokens ao vivo por chat, subagentes e árvore completa da sessão. Usa snapshot integrado `models.dev` com 7 provedores e 139 modelos tarifados, inclui tarifas de leitura/escrita de cache quando publicadas e a tabela oficial de pico/fora de pico do DeepSeek. Mostra o preço de cada resposta concluída e calcula chats fechados pelo log. Ledger JSONL append-only no projeto registra gastos por intervalo e mantém a tarifa então cobrada. Inclui planos dentro de limite financeiro, cenários de roteamento para escolher modelos úteis, documento em inglês/chinês/russo e aviso de gastos sem unidade atribuída.

Mostra a tarifa DeepSeek de pico/fora de pico, contagem regressiva até a próxima mudança e custo estimado da sessão ao lado do seletor de modelos.

Modo sobrevivência: todas as sessões compartilham saciedade/saúde; cada etapa do modelo consome saciedade e a fome congela chamadas de ferramentas até conseguir comida. Inclui minijogo MC para coletá-la.

Estrutura de pacotes de idioma que reescreve respostas do modelo: A faz reescrita com LLM independente; B injeta recuperação terminológica FTS5 nessa reescrita; C aplica dicionário local e regras regex; composite executa um fluxo como B→A→C. Inclui marketplace de pacotes no GitHub, instalador ZIP com validações de caminho, tamanho e tipo de arquivo e confirmação obrigatória do aviso de risco.

Exibe selos de tarifa de pico/fora de pico em cada linha do seletor de modelo e na linha de ferramentas do compositor. A avaliação usa o fuso horário e a agenda de cada provider; o catálogo ao vivo é servido pelo Host por uma rota isolada.

Painel de gerenciamento de servidores MCP em Settings: adiciona, edita, ativa/desativa e exclui servidores nos escopos de usuário e workspace, com edição por formulário ou JSON; ferramentas MCP detectadas são registradas automaticamente como ferramentas nativas de conversa.

Painel de leitura imersiva e somente leitura para DSH: o modelo envia Markdown pré-formatado a uma aba nativa da barra lateral direita por `reading_pad_send`; inclui três temas com baixa luz azul e tipografia com medida de 30em. Também permite navegar pelos capítulos do manuscrito em modo somente leitura.

Cinco ferramentas de Web UI em um plugin: seletor de dois botões para provider e model com controle do reasoning level; recolher/expandir todos os grupos workspace da barra lateral; aba de sessão com arquivos alterados (requer kernel 0.1.2-alpha.1+ e não aparece em kernels antigos); selo workspace ao lado do título da sessão e página Settings para alternar cada item.

Aprimora a revisão de planos no DeepSeek Harness Web: responda em linha no cartão de revisão para o modelo revisar o plano e navegue, compare, edite e arquive todas as versões em uma sobreposição de tela inteira.

Livro-razão auditável de tokens para DeepSeek Harness: agrega totais resistentes a reinicializações do log durável de sessões, recalcula os mesmos números a partir dos logs brutos e compara diferenças. Converte o uso em custo por workspace, sessão, modelo ou fornecedor, exportável como CSV ou JSON.

Texto para imagem no DeepSeek Harness: ferramenta de modelo `draw_image`, botão 生图 na barra de entrada com janela de prompt (geração assíncrona, grade com 4 resultados, baixar/manter/excluir), rota de imagem `/imgdraw` e histórico persistido. Backend: DashScope wan2.7-image.

Terminais SSH, transferência de arquivos SFTP e edição de texto dentro do DeepSeek Harness, com solução de problemas do servidor por modelos Host.

Lê as respostas de IA em voz alta enquanto são transmitidas e fala frases de espera enquanto o modelo pensa. Inclui Edge TTS e aceita qualquer mecanismo em nuvem compatível com OpenAI.

Seção Settings que informa o uso de tokens: totais de entrada, saída, leitura/gravação de cache, raciocínio e chamadas; detalhamento por modelo, dia, mês e projeto, além de gráfico diário dos últimos 30 dias. O histórico é reconstruído uma vez em um worker thread e depois atualizado com eventos de sessão ao vivo.

Roteamento automático por nível de modelo para DeepSeek Harness: cada instrução do usuário gera uma única decisão de nível; tarefas complexas são planejadas no nível forte e implementadas no econômico, enquanto as simples permanecem no econômico, com proteção determinística e escalonamento alternativo por TTL.

Identidade OIDC baseada em padrões, associação de chaves de API empresariais, marca declarativa e integração de modelos compatíveis com OpenAI para DeepSeek Harness.

Plugin para DeepSeek Harness Web: permite selecionar a modalidade de entrada (text/image) por modelo na página de configurações Models para provedores `pi-ai` de terceiros.

Plugin de resiliência Daruma para DeepSeek Harness: detecta falhas em solicitações ao modelo e alterna para outro canal para manter tarefas longas em andamento.

O indicador de saldo acompanha o provedor de modelo ativo: leituras oficiais de DeepSeek, Qwen Token Plan e Aliyun BSS, além de endpoints de Moonshot e OpenRouter cujas chaves ainda não foram verificadas.

Adiciona um painel Canvas e oito ferramentas de modelo para criar, aplicar patches, versionar e exportar artefatos HTML, Markdown, Mermaid, SVG e React.

Consulte vários modelos especialistas em um cartão de grupo estilo CRT retrô: uma chamada ask_advisors executa aprofundamento automático (pergunta profunda do driver, retransmissão aos advisors, síntese), com streaming SSE, 26 presets de provider, cota diária configurável, parar/retomar e chamadas opcionais de ferramentas pelos advisors.

Dial de custo de pico/fora de pico para a GUI Web do DSH: calcula o custo dos tokens da sessão pelas tarifas oficiais DeepSeek conforme o horário, com ponteiro na cor do modelo e contagem para a troca, anel de saldo com alerta baixo, redimensionamento por arraste e modo minimizado de luz de status.

Plugin leve que adiciona estatísticas de tokens de raciocínio do modelo ao Dock inferior.