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Toda noite gera a agenda do personagem companheiro para o dia seguinte com o modelo configurado no DSH, a persona (AGENT.md por padrão) e um tipo de dia ponderado (trabalho, descanso, passeio, casa, hora extra, enrolação ou personalizado). Insere data, hora, atividade atual e próxima no prompt do sistema, com uma nota de estilo para o personagem não recitar a agenda. Adiciona `schedule_view`, `schedule_adjust` e `/life` para ativar ou desativar a inserção por sessão. Com `aa1355721445-lgtm/dsh-image-studio`, cada item recebe roupa, cena e adereços das bibliotecas do plugin. As configurações mostram as linhas do tempo de hoje e amanhã e permitem editar tipos de dia.

Personagem que vive no próprio telefone: o plugin instala e inicia seu Android, e notificações de apps podem acordá-la. Instala apps por conta própria, navega, curte e comenta em Xiaoheihe/Bilibili; tem QQ próprio (NapCat / SnowLuma, respostas divididas, stickers). Inclui cartões de pessoas, diário às 23:30 e lembrança antes de cada despertar (embeddings locais por padrão; SiliconFlow / DashScope opcionais), vida entre conversas (após HDS-Interlude) e PC microVM opcional com aprovação. Abas phone/computer/dot; ajustes em `~/.dsh/dsh-dot.json`; seis partes desligadas separadamente. Só o QQ configurado por `/qq owner` representa você; mensagens alheias são avisos não confiáveis.

Revisor de respostas com agentes para DeepSeek Harness: outro LLM reavalia cada resposta final de 1 a 100; abaixo do limite, devolve o agente com comentários concretos. A nota aparece como um selo na linha de ações (verde: aprovado; vermelho: precisa melhorar), com tentativas e motivo ao passar o cursor. A configuração ao vivo fica na aba Reviewer 配置, em um servidor HTTP 127.0.0.1 ou numa aba lateral opcional do dsh-better-sidebar.

Fluxo de trabalho no estilo Trellis para DeepSeek Harness: breadcrumbs de fase por turno via agent/pre-step, provedor de skills empacotado e estado de tarefa/fase nativo do DSH com guardrails de limpeza do git.

Busca qualquer página http/https e retorna título, descrição, texto principal, esboço de cabeçalhos e links, com estatísticas (contagem de caracteres/palavras, tempo de leitura, idioma) e palavras-chave principais; pode baixar imagens do conteúdo para o espaço de trabalho da sessão para análise de visão e despachá-las para analisadores registrados via serviço scrape.imageAnalyzer.

Fork local do dsh-superagent: cada espaço de trabalho da barra lateral recebe uma sessão principal que transforma o pedido em ticket; uma sessão worker executa a tarefa dentro do diretório daquele espaço. Não pode ser instalado junto com o dsh-superagent upstream: ambos usam o pacote dsh-superagent e montam os mesmos IDs de plugin.

Exibe ao vivo o stream de difusão (denoising) do Inception Mercury no balão de resposta da Web UI do DSH. Em rotas compatíveis, reenvia a solicitação com `diffusing: true` e reproduz os frames reais do ruído até o texto final; só a resposta convergida entra no log da sessão. Um probe por provedor/modelo verifica o suporte e é rejeitado antes da geração de tokens. Um botão por modelo ativa o recurso; anexos, chamadas auxiliares e rotas sem suporte voltam ao adapter original. Quando ativo, substitui o renderer de mensagens do assistente para todos os modelos.

Dobra os turnos concluídos em suas conclusões finais, separa o raciocínio da prosa com um divisor e permite saltar entre turnos a partir de um rail ancorável à esquerda ou à direita com marcas de linha ou ponto, um anel opcional e resumos ao passar o cursor; pode ocultar o TurnNavigator da borda direita do host, carregar histórico anterior e abrir um issue de diagnóstico pré-preenchido.

Ponte bidirecional para WeChat (iLink): envio de fim de turno e solicitações de aprovação, aprovação/rejeição e injeção de mensagens no próprio chat, deduplicação persistente e fragmentação convergente de respostas longas; camada de canal extensível para outros IMs

Abre links de código das conversas do DeepSeek Harness na linha referenciada, revisa diffs Git ao lado do chat, inspeciona variáveis pausadas e transforma explicações em cartões Markdown pesquisáveis. Relações entre classes Python estão em beta. Navegação Go/Java requer language servers; depuração com breakpoint requer debug adapter.

Adiciona modos de execução por sessão ao composer do DSH. OVERDRIVE ativa Turbo somente na sessão atual. Fast e Max alteram as políticas de planejamento e verificação do agente e podem reduzir o reasoning effort da solicitação. Host mantém o modo efetivo, a latência por turno, o número de etapas, as chamadas de ferramentas e se um comando de verificação foi executado.

Exclusão por mensagem no DSH: remove uma mensagem do usuário, um passo de resposta ou uma resposta inteira do assistente do contexto derivado do modelo através do contrato oficial de substituição de superfície, e a oculta do transcript visível sem reescrever o log somente de acréscimo.

Compactação de contexto autônoma pelo modelo para DeepSeek Harness. mind_map examina o contexto do agente (seq IDs estáveis, papéis, pesos de tokens, limites de limpeza e guia clear-mind); clear_mind substitui um trecho escolhido do histórico por um checkpoint escrito pelo modelo via transação nativa de compactação. Pares de chamada/resultado viram tombstones de uma linha; um lembrete avisa sobre contexto longo ou turnos com etapas demais.

Combina o esqueleto de código do Headroom (Apache-2.0) ao estimador do TokenPilot (arXiv:2606.17016). Números publicados: Headroom relata 20% menos tokens para agentes de código e 60–95% para JSON com as mesmas respostas; TokenPilot relata até 60% menos custo em sessões longas. São dados desses projetos, não medições nem benchmarks deste plugin. No DSH, configure perfil, limite do Auto Compact e compressão por esqueleto. Mede com tokenizer exato do DeepSeek V4 e confere a mesma revisão; em modelos incompatíveis, fail-open mantém resultados originais das ferramentas. Comprime por esqueleto durante o turno e resume a intenção no final, dentro da compressão JSONL oficial.

Exporta o loop do agente para GreptimeDB como traces, métricas e logs OpenTelemetry, com sete dashboards Grafana cobrindo uso de tokens, custo, resultados de sessão e latência por turno.

Incorpora um editor VSCode real (code-server ou seu VS Code local de desktop via a extensão bridge incluída) como uma aba de GUI: edições de arquivos pelo agente abrem diffs vermelho/verde por rodada que sobrevivem ao fechamento de abas e ao recarregamento da página; os arquivos são bloqueados enquanto o agente escreve, e um supervisor watchdog mantém zero processos órfãos.

Fornecedor web_fetch com Playwright/CDP para a ferramenta web_fetch integrada: renderiza páginas num navegador real, remove ruído (Readability + DOMPurify) e devolve markdown.

Trilho de turnos compacto na borda direita, com resumos ao passar o mouse e navegação por clique para saltar. Disponível no npm como `dsh-turn-scrubber`.

Rastreamento de custos com preços de um catálogo online (models.dev + OpenRouter, mais de 8000 modelos, cada chamada precificada ao seu valor instantâneo): linha de custo por turno, separador Custo que atribui o gasto a saída de ferramenta / saída de modelo / prompt do sistema / comandos, orçamento, previsão mensal, ~166 moedas com taxa em tempo real, e uma ferramenta de agente bill_stats.

Interface web substituta para a versão oficial e não modificada do DSH. Inclui grupos de raciocínio recolhíveis, linha do tempo de turnos com largura de leitura ajustável, cartões de chamadas de ferramentas, seletor de modelo e esforço de raciocínio, visualização Agents com subagentes em árvore, widgets opcionais de gráficos e diagramas nas respostas, temas claro/escuro e layout para celular. Instala pelo npm; desinstalar restaura a interface oficial. A ferramenta opcional jev_presentation_advice só é ativada após salvar uma chave TypeSafe e envia a api.typesafe.ai até quatro mensagens recentes do usuário e um breve esboço da resposta planejada.

Wenyuan Pavilion: ambiente de equipe de IA para DSH com tarefas atribuídas, aceite independente, registro somente de acréscimo e projetos simultâneos. Instale em um perfil próprio: dsh plugin --profile ai-team add @suifei/dsh-ai-team, não em web nem desktop. O patch define o sandbox desse perfil como danger-full-access e as aprovações como never; os agentes membros também têm acesso total. O PMO atua automaticamente por padrão: a cada 60 s resolve decisões pendentes e desperta responsáveis para distribuir tarefas. Desative o PMO automático para receber decisões na caixa de entrada.

Memória local de seis camadas para dsh: registra turnos, passa por um buffer L2 e gera resumos DL3 com um modelo intermediário; injeta um bloco de memória estável em cada turno e substitui o histórico da conversa por marcadores. Inclui cinco ferramentas de memória e uma página de configuração.

Informa quais skills cada turno invocou (carregadas pelo modelo, digitadas como /nome ou nenhuma) e gerencia o diretório local de skills: instale a partir de um repositório, pasta, SKILL.md ou endereço zip colado, defina um nome de exibição em chinês no meta.yaml da skill e remova uma skill mantendo um backup.

Títulos de sessão inteligentes para o DSH: após cada turno de conversa, uma chamada LLM auxiliar independente resume a transcrição completa de usuário+assistente em um título que segue o tema real da sessão em vez de ecoar a primeira mensagem; a primeira mensagem recebe título imediatamente, títulos internos com falha são repetidos em turnos posteriores, renomeações manuais nunca são sobrescritas e sessões de subagente/fork são ignoradas.