Plugins

Preset modo especialista DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): coordenador + 17 subagentes com delegação automática. Funções: taskboard (estados pending/ready/running/done/failed, DAG dependências, reivindicação atômica, retry, recuperação), portas qualidade (pipeline 5 etapas: requisitos, implementação, verificação, revisão, integração; 2 reelaborações), Five-Anchor (revisão/convergência/anti-deriva/colaboração/recursos), Near-distance (modelo identidade/tarefa/saída), divulgação progressiva (~28% economia tokens), persistência, barramento P2P, revisão cruzada, pool experiência, via rápida, auto-retry. 17 especialistas: dados, redação, jurídico, PM, frontend, UI/UX, arquiteto, social, growth, fin. quant., backend, DevOps, BD, QA, segurança.

Um pet de desktop flutuante para a Web UI do DeepSeek Harness: respiração em modo inativo, mudanças ocasionais de direção, ações aleatórias e deslocamento pela tela.

Adiciona /pua para orientar o agente a tentar outra abordagem e verificar os resultados antes de declarar a conclusão, com 15 estilos de empresa, modos de persona, configurações globais e por conversa, e um loop opcional que continua até um comando de verificação passar, o limite de iterações ser atingido ou o usuário cancelar.

Estúdio de imagem e vídeo com IA como painel flutuante do DSH, para que a criação ocorra junto da conversa em vez de substituí-la: texto-para-imagem, imagem-para-imagem e composição com várias imagens em 1K-4K em oito proporções; texto-para-vídeo e imagem-para-vídeo com controle do primeiro quadro em 4-12 segundos; modo curta-metragem que importa um roteiro (.txt/.md/.json), divide-o em planos de storyboard para pré-visualização e geração em lote; e um workspace de especialista em prompts. Zero dependências de runtime.

Compactação reversível de contexto para DeepSeek Harness: recodificação tabular sem perdas em estilo TOON de arrays JSON uniformes, janelas de tabela amostradas por stride com números de linha e deduplicação entre turnos para saídas de ferramenta repetidas; cada substituição passa por um limite bytes+tokens (≤72% de bytes, estritamente menos tokens estimados) e o original é gravado em disco atrás de um aviso `[save-token #id]`, recuperável numa única chamada via a ferramenta `save_token_expand`, com contagem de tokens facturados e evitados num painel de definições.

Análise de documentos do DSH independente de provedor, alimentada por MinerU, com jobs em segundo plano nativos, resultados imutáveis e coalescência segura de solicitações.

Pontuação de qualidade multidimensional para plugins do DeepSeek Harness que avalia um repositório ou pacote npm em sucesso de instalação, atividade de manutenção, completude da documentação, varredura de segurança e conformidade com o protocolo usando evidências reais da CLI, e produz um relatório de ranking em JSON ou Markdown.

Pacote de aplicativo web iKanban orientado a teclado para o DeepSeek Harness

Plugin de anúncios por voz sem dependências, orientado a eventos: sem modelo extra, sem custo de tokens. Fala com a voz natural integrada do sistema, suportando Windows e macOS; anúncios de resposta final, alertas de aprovação e perguntas, anúncios opcionais de eventos (fim de turno, comando concluído, mudança de objetivo, erros de ferramentas, atualizações de tarefas), respostas finais reproduzíveis e uma página de configurações visual bilíngue.

Adaptador LLM do GitHub Copilot: login com fluxo de dispositivo OAuth, descoberta de modelos ao vivo pela API do Copilot, suporte a visão para modelos com capacidade de imagem (gpt-4.1, gpt-4o), e dois protocolos de comunicação (Chat Completions e Responses API) com roteamento automático de endpoint por modelo.

Ponte para o ShiGuang Memory Engine (SGME): memória de longo prazo compartilhada entre múltiplos agentes via HTTP — destilação L0/L1/L1.5/L2, injeção baseada em cenário, busca unificada e sinais proativos de cuidado (memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack), instalável como `dsh-sgme`

Observabilidade de tokens local-first em quatro categorias: painéis persistentes por sessão/provedor/modelo/dia, tendências, sinais de orçamento e anomalias, estimativas de tarifas públicas, exportações agregadas seguras, e análise de uso ou trajetória de sessão com opt-in explícito.

Camada de coordenação de plugins: os plugins declaram suas capacidades, comandos são roteados ao plugin responsável sem chamada ao modelo, esquemas de ferramentas carregam sob demanda para reduzir tokens de prompt, o histórico de execuções se consolida em memória de longo prazo quando ocioso, e falhas são classificadas antes de qualquer nova tentativa.

Uso do computador por meio de um dispositivo USB HID externo: nomeie um alvo em linguagem natural, um modelo de visão o localiza em uma captura de tela recortada, e um Raspberry Pi Pico 2 move o mouse real e digita no teclado real. 7 ferramentas. Windows tem listagem de janelas, recorte por janela e elevação automática de janelas; macOS precisa de pyobjc e não tem nenhum dos recursos; Linux não é suportado.

Acesse o DSH pelo seu telefone ou de qualquer lugar: link público Cloudflare Quick Tunnel + acesso direto LAN HTTP/HTTPS (certificado autoassinado automático), autenticação por token, compressão gzip, painel flutuante com ícone de telefone e códigos QR, e um canal de bot NapCat QQ para obter o link.

Notificações sonoras por evento: conclusão de turno, aprovação, pergunta, plan-review, goal-blocked e task-failure recebem cada um seu próprio som e volume, configuráveis na Web UI (synth integrado, mudo ou arquivo de áudio local).

Fixa sessões e espaços de trabalho no topo da barra lateral da web com cores de linha por fixação, um botão no cabeçalho e um painel fixado; a 0.4.0 adiciona um organizador de navegação (grupos/quadros de fixações), tags, visualizações de filtros salvos, resumos de integridade de sessões e /goto.

Use papéis de parede baixados no Wallpaper Engine como fundo da web do DeepSeek Harness: papéis de parede em vídeo são reproduzidos no local, papéis de parede de imagem usam a arte independente de maior resolução, com modos de ajuste cover/contain e um dimmer de painel de 0 a 100.

Níveis de uso e cartões de estatísticas compartilháveis: 🐟→🐳 classificações por consumo mensal de tokens com percentil estimado calculado localmente, preços precisos para 46 modelos de 6 fornecedores (incluindo preços chineses por nível de tamanho), preenchimento retroativo de sessões pré-instalação e comparação antigo vs. novo após a mudança de tarifas de 2026-08-17. Apenas local, sem telemetria.

Agregador da família DSH Web UI: instalação com um clique de todos os plugins de funcionalidades (task-board, git-graph, pet, remote-web-ui, live-stats, web-ui-settings).

Um botão de upload mais arrastar e soltar arquivos na conversa como caminhos locais: salva em uploads/ do projeto, insere o texto do caminho na caixa de entrada, funciona com qualquer ferramenta de visão.

Um painel flutuante à direita e o comando /context para o DeepSeek Harness — um gráfico de rosca ao vivo do uso de tokens de contexto, alocação e custo estimado.

Arrastar e soltar no estilo Codex: arraste qualquer arquivo para a GUI web do DSH, ele vai para ~/.dsh-dropbox, e o caminho é inserido no composer como um chip azul inteiro.

Equipe multiagente por papéis para o DeepSeek Harness. O /team reúne até 12 subagentes (produto, arquiteto, pesquisa, UI, backend, frontend, BD, segurança, revisor, QA, DevOps, docs) e executa um pipeline de 9 fases com portões (esclarecer, pesquisar, projetar, revisar spec, aprovar plano, implementar, revisar, testar, entregar) sobre artefatos compartilhados. Os portões de qualidade são impostos pelo código, não pelos prompts: tarefa inacabada não é marcada como concluída, os achados são arbitrados pelo revisor ou QA, e lacunas de cobertura ou retrabalho aparecem ao vivo no overlay e em /team status. Inclui overlay ao vivo (fases, elenco com modelos, DAG, artefatos, decisões), modo de equipe persistente e contabilidade de tokens/tempo. Zero dependências em runtime, sem build.