Plugins

Orçamentos por turno configuráveis para as mutações de arquivo suportadas, limitando arquivos distintos, chamadas de mutação e bytes de payload UTF-8 antes da execução da ferramenta.

Guarda de consistência entre documentação e código: audita cabeçalhos de versão, tabelas de changelog, árvores de diretório, contagens de módulos e testes e referências cruzadas entre documentos em busca de desvios, com sugestões de correção somente leitura ordenadas por severidade.

Entrega trabalhos pontuais à CLI do Cursor logada na mesma máquina, com diagnóstico de prontidão da CLI e de proxy, configurações de modelo filho e um teste de conectividade somente leitura.

Verificador de atualizações (edição npm): uma página de configurações que compara as versões local e mais recente do @deepseek-ai/dsh e de cada plugin instalado, com lembrete de ponto vermelho na navegação e comandos de atualização prontos.

Arnês de regressão de contrato para autores de plugins: um adaptador LLM roteirizado conduz o pipeline real em processos filhos isolados com asserções de eventos de sessão (camadas load/contract/behavior/fault); sem chave de API, pronto para CI.

Clínica de saúde somente leitura para o conjunto de plugins DSH instalados: saúde do loader, integridade de dependências, compatibilidade de versões, risco de scripts de instalação, duplicatas e integridade de patches, entregue como ferramenta de modelo, painel de configurações e relatórios JSON.

Registra uma ferramenta `config_doctor` que checa a configuração do próprio harness em busca de problemas que falham em silêncio ao iniciar: campos descartados por uma substituição completa da configuração, patches mirando ids de entrada inexistentes e colisões de nomes de ferramentas. Somente leitura.

Diagnóstico automático de tipos: depois que o modelo edita ou cria arquivos TS, roda `tsc --noEmit` em segundo plano (com debounce por projeto) e reporta os erros pela ferramenta `code_check` — agrupados por arquivo com linha/coluna, severidade e códigos de erro do TS, fechando o ciclo «editar → checar → corrigir».

Painel em tempo real de etapa, ETA e custo para tarefas dsh headless: transforma o fluxo de eventos de sessão opaco em uma grade multitarefa viva (plugin cordis + painel local independente, sem chamadas de API).

Canal de IM do DingTalk via WebSocket em modo Stream: cada chat conduz seu próprio agente com ferramentas; as respostas voltam em streaming como mensagens, sem URL pública de callback.

Canal bidirecional Feishu/Lark para o DeepSeek Harness: conversas persistentes, respostas realmente em streaming, 40 ferramentas MCP do Feishu, comandos com barra e uma aba de status do bot de IM nas configurações do plugin.

Radar de code smells: varre estaticamente dívida TODO/FIXME, implementações stub, linhas longas, arquivos grandes demais e blocos duplicados, com sugestões de correção somente leitura ordenadas por severidade.

Visão para qualquer rota do DSH: cole imagens no compositor web com análise automática guiada pela intenção, delegue a leitura de imagens do workspace a um subagente de visão Kimi/MiniMax e materialize os originais colados para edição.

Adaptador DeepSeek aumentado com visão: um modelo capaz de visão descreve a imagem de entrada e então um modelo DeepSeek somente texto raciocina sobre essa descrição.

Ponte CDP para um Chrome/Edge já em execução, para o DSH: capturas de tela, asserções por pixel, checagens de DOM/CSS e avaliação de JS na página via HTTP + WebSocket, com zero processos filhos, zero dependências npm e zero aprovações por uso.

Controle do seu Chrome real já logado com o perfil exato: um servidor MCP mais extensão MV3 e ponte localhost autenticada para abas, localizadores, injeção de arquivos, exportação de mídia e captura de rolagem durável, sem perfil de debug nem porta de depuração remota.

Agente de escrita em colaboração profunda para o DSH: aprendizado do estilo de escrita por usuário a partir de pares de edição, fluxo esclarecer→esboço→escrita por seção→red-team→galeria de leitores, síntese de projeto em relatório (relatório de laboratório / apresentação de produto / pesquisa / README), 41 ferramentas MCP e UI web de melhoria de trecho selecionado com prévia de arquivos no app.

Crie um atalho de área de trabalho do Windows com um clique na página de Configurações: um inicializador .cmd + ícone na área de trabalho para o DeepSeek Harness ou qualquer servidor local, abrindo o navegador automaticamente, com dicas de fixação na barra de tarefas.

Coletor de assuntos em alta que agrega as listas de destaque do Baidu / Toutiao / Douyin / Weibo em uma chamada (cookie opcional do Weibo), retornando títulos com valores de calor para criadores de conteúdo — ferramenta: `sxs_news_hot`.

Integração com o issue tracker Jira Cloud que expõe oito ferramentas de modelo para busca de issues, consulta de projetos e transições, criação, atualizações, comentários e transições; as escritas são opt-in e suportam dry-run.

Mede regras de design na página renderizada, não no CSS — contagem de escala tipográfica, contraste WCAG AA contra o fundo realmente composto, desvio da grade de espaçamento, tamanho da paleta, alvos de toque e os sinais típicos de UI gerada, como gradientes violeta detectados pelo ângulo de matiz; inclui uma skill de design system.

Uma ferramenta `search` que aprende a escolher entre estratégias de busca rápida e minuciosa usando um bandit contextual (amostragem de Thompson), melhorando com o uso real em vez de uma heurística fixa.

Dashboard do Zhihu (知乎): lista de destaques com setas de tendência, feed de seguidos (favoritos/criações/seguidos), acompanhamento de posts (pergunta/palavra-chave/pessoa) com resumos automáticos e cinco ferramentas de agente (zhihu_search/hot/answer/global_search/followees).

Descobre automaticamente listagens de modelos, preços e capacidades em hosts de API compatíveis com OpenAI, normaliza tudo e emite configurações de modelo prontas para uso no dsh.