Plugins

Estratégia de retry/fallback de LLM por papel.

Port completo de obra/superpowers para DeepSeek Harness: 14 habilidades de metodologia por meio de um SkillProvider nativo (rank 550), cobrindo brainstorming, planejamento, TDD, depuração, agentes paralelos e mais, com documentação localizada em chinês e instalação sem build.

Fornece aos agentes do DeepSeek Harness identidades nativas baseadas no protocolo aberto Agent Network Protocol (ANP), além de comunicação direta, em grupo, por e-mail e Agente-a-Agente baseada em identidade.

Lê qualquer página como conteúdo principal limpo: detecção automática de codificação de caracteres (GBK/GB2312/UTF-8/Big5), remoção de ruído, texto/Markdown compacto, continuação por deslocamento, renderização SPA opcional, leituras em lote e rastreamento de sites.

StrataGate oferece ao DeepSeek Harness memória local-first, a longo prazo e evolutiva para preferências do usuário, decisões de projeto, conversas e resultados de ferramentas entre sessões; sobrepõe o histórico com decaimento temporal ajustável pelo usuário, reforça memórias pelo uso em respostas reais, mostra contagens de uso cientes do espaço de trabalho e mantém as evidências recuperadas rastreáveis até suas mensagens originais.

Agentes filhos persistentes em segundo plano sobre o mecanismo oficial de subagentes: iniciam a partir de qualquer sessão, o progresso é acompanhado na barra lateral da Web UI, podem receber mensagens ou ser interrompidos a qualquer momento, com escopo de ferramentas por filho, persona e limites de profundidade de delegação.

Auto-evolução contínua: estado do harness versionado, auditável e seguro para rollback (prompts, memória, skills, especificações de subagentes), refinado a partir das trajetórias das sessões, com portões de revisão e skills recarregadas a quente.

Skills e ferramentas de desenvolvimento de Minecraft para o DeepSeek Harness: 8 skills cobrindo plugins Paper/Spigot, mods Fabric, Forge e NeoForge, desenvolvimento de addons para os principais mods e configuração de build com Gradle/JDK do Minecraft 1.7.10 até 26.x; o gerador de projetos mc_scaffold e o executor Gradle mc_gradle; uma skill de intake que pergunta pelos detalhes de versão/plataforma faltantes antes de começar; quatro subagentes integrados; e um segundo preset Minecraft Architect cuja ferramenta mc_codex executa o próprio Codex CLI do usuário via protocolo codex app-server para rascunhar o esqueleto, após o que o DSH preenche os corpos de método marcados e verifica o build.

Conecta DeepSeek Harness ao Multisim MCP para geração de circuitos, simulação, diagnósticos, otimização de design e exportação de relatórios de experimento.

Provedores de subagentes Codex / Claude Code / ACP baseados em função para o DeepSeek Harness — filhos retomáveis, recuperação duradoura de sessão, permissões de produto por função e delegação com um teto de permissões.

ClearAI: o Epistemic Loop, nativo no DSH.

Infraestrutura de confiabilidade neutra em relação ao harness para agentes de codificação com IA: ações destrutivas reversíveis, redação antes da emissão, evidências de recuperação e um Decision Protocol compartilhado com adaptadores nativos opcionais.

Recuperação semântica, gerenciamento de recursos, recall automático (espaços duplos de usuário + agente) e memória de sessão para o DeepSeek Harness: memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob sobre URIs viking://, gerenciamento de recursos memadd/memremove, status de observador memqueue, captura de sessão memcommit e geração de guias de habilidades memlearn.

Painel de anatomia para os órgãos do Agent-Body: serve um painel de sinais vitais ao vivo em /anatomy dentro do próprio harness — órgãos, batimento, livro-razão de cura, contadores de auto-treinamento e o fluxo de pulso real — lido diretamente dos arquivos de runtime em vez de redigitado. Somente host, sem bundle de cliente e sem etapa de build.

Motor de contexto Zero-residence: payloads grandes de ferramentas são removidos do contexto ativo para um armazenamento consultável e apenas ponteiros determinísticos permanecem, de modo que os tokens de prompt por turno deixam de crescer com a transcrição. Qualquer conteúdo mascarado é reconstruído literalmente a partir do log da sessão sob demanda, por id de chamada de ferramenta ou seq de sessão.

Núcleo de órgãos do Agent-Body: plugins organizados como um único corpo. Cada comando vira um impulso nervoso que inerva de forma determinística o órgão competente e nomeia a capacidade a usar; um batimento de intervalo variável bombeia diretivas do operador, propriocepção e avisos de homeostase pelo sistema; arcos reflexos disparam sem chamada ao modelo; falhas seguem atribuição determinística (ferramenta, argumentos, permissão, timeout, rede), prescrição e laço de reverificação, e erros de argumento nunca são repetidos. Um órgão ausente é compensado pelo de maior sobreposição de capacidades, e os esquemas de ferramentas são filtrados pela intenção atual (redução medida de 84,7%, reproduzível no repositório). É o pacote de plugins do núcleo no repositório agent-body.

O órgão de memória do Agent-Body: após 2 minutos de silêncio entra em sono leve e após 5 em sono profundo, onde regras determinísticas destilam a experiência real em cartões de memória (armadilhas, playbooks, pontos quentes, problemas não resolvidos, fatos). Comandos recebidos recuperam cartões relacionados por palavra-chave e os injetam no contexto; cartões sem uso decaem numa meia-vida e são arquivados em vez de excluídos. Também remove o ruído dos avisos de homeostase de todo o corpo: repetições dentro de uma janela são contadas em vez de reimpressas, e um aviso que se repete sem nunca sarar converge para um desvio de estado estacionário conhecido e silencia. A consolidação e a recordação não fazem chamadas ao modelo.

Conjunto completo de skills promovidas de Matt Pocock (25 SKILL.md: grilling, writing-for-agents, wait-what, TDD, code review, wayfinder, ask-matt router) portado para DSH.

Habilidade de memes de comentários em barragem destilada de 22.771 mensagens reais da sala de transmissão ao vivo 6657: brincadeiras ao estilo wanjiqi, memes cruzados de CS e DOTA, provocações a jogadores e comentários de transmissão.

Combine seus modelos e orçamentos de tokens com cada função, então deixe o DSH delegar subagentes especializados por tipo de tarefa. Cobre análise de arquitetura, UI/UX, implementação de código, exploração da base de código e pesquisa de documentação, com configuração automática mais esforço de raciocínio e permissões de ferramentas por função.

Grafo de conhecimento de código local-first para agentes de codificação: 10 ferramentas MCP para compressão de contexto em camadas, planejamento DAG, indexação incremental de AST, flywheel de habilidades entre sessões, diagnósticos e importação/exportação de artefatos de grafo.

Importa a configuração do Claude Code para o DeepSeek Harness a partir de uma tela de configurações nativa ou CLI, com pré-visualizações de simulação para habilidades, comandos, agentes, hooks, regras de permissão e configuração MCP. Codex e OpenCode permanecem suportados como origens secundárias, com aplicação segura contra colisões e verificações pós-movimentação.

Navegue por todas as mensagens enviadas na sessão atual: listagem completa do histórico classificada da mais recente para a mais antiga, filtro de texto, cópia com um clique e salto para uma mensagem (carrega automaticamente o histórico anterior quando o destino ainda não foi carregado).

UI de terminal no estilo Claude Code para agentes do DeepSeek Harness, como um pacote de plugin dsh out-of-tree