Plugins

Define o idioma de raciocínio do modelo para o nível escolhido em Settings - General - Thinking language (chinês simplificado ou um nível padrão que limita apenas as respostas e deixa o raciocínio a cargo do modelo). Injeta uma seção de prompt do sistema na ordem -1000000 e a recoloca no início ao fim da montagem; uma cópia opcional pode ser inserida antes de cada mensagem do usuário para modelos que seguem mal seções estáticas.

Checklist de componentes do pacote compartilhado de Semi Design usado pelos plugins DSH do tnnevol, aberto a partir de um botão `Semi UI` no cabeçalho de uma conversa: 35 componentes mais uma página de casos multiconta, organizados em sete grupos da barra lateral que vão de entradas, formulários, seletores e árvores a tabelas, cartões, sobreposições e feedback, cada um renderizado ao vivo com uma descrição de uma linha e um esboço de página, com pré-visualização em claro, escuro e seguindo o sistema. Instale do npm com `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-semi-ui-showcase`.

Adiciona /btw para perguntas laterais pontuais e cientes do contexto, sem execução de ferramentas, com bolhas de resposta independentes que podem ser copiadas, recolhidas ou fechadas sem adicionar respostas à conversa principal.

Provedor de modelos Tencent CodeBuddy para o DeepSeek Harness que inicia sessão com OAuth do navegador em vez de uma chave de API: lista o catálogo de modelos CodeBuddy com as capacidades de contexto, saída, chamada de ferramentas, reasoning e imagem de cada modelo, mantém várias contas com failover automático para a próxima utilizável, mostra a cota restante no compositor com um painel de uso de token e créditos, e conclui por conta as tarefas de crescimento do CodeBuddy automatizáveis, com um registro de execução. Instale do npm com `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-codebuddy`.

Lê, cria e edita designs do Figma em linguagem natural no DSH, incluindo alterações em lote a camadas, componentes, variáveis, capturas de ecrã e exportação de recursos. O modo local não consome a quota oficial de chamadas MCP do Figma.

DSH Knit ordena na barra lateral Markdown/código/imagem/vídeo de todo o workspace e expõe Context Pack via knit_docs. BM25/IDF local padrão compara mensagens recentes com título/resumo/conteúdo: sem modelo/rede, nada sai; índice persiste após reinício/novas sessões. Evidência/prévia; atribuição fixada ao ler, fixar/excluir antes da busca (reversível). v0.23 híbrido opcional OFF, exige embeddings Ollama/OpenAI compatíveis configurados pelo usuário. Envia query+título/resumo (Markdown: início ≤60 caracteres; código: pasta relativa; mídia: nome), nunca corpo completo/caminho absoluto; loopback local. v0.24 associa mudanças não commitadas via git status somente leitura (argv fixo, sem shell, env allowlist), OFF. Sem teste com provider real; não alega melhora.

Uma skin blue glass de fantasia oceânica para DeepSeek Harness Web: fundo oceânico nítido, bolhas de vidro, uma sidebar oceânica com wordmark HARNESS em gradiente dourado e um personagem de desenho animado na parte inferior, um botão de configurações de baleia e texto de modelo em gradiente.

Tema Bloom Morandi: dez variantes (mist, cinnabar, petal, ripple, sage, stone, lapis, amber, aurora, lavender) construídas em OKLCH para que os modos claro e escuro permaneçam perceptualmente equilibrados, alternáveis pela barra superior; todos os 20 pares deprimeiro plano e fundo atingem WCAG AA ou melhor.

Ponte Feishu/Lark de alta confiabilidade para o DeepSeek Harness: autenticação com um clique via QR, comandos baseados em cartões e cartões de confirmação de intenção, caixa de saída sem perdas com entrega pelo menos uma vez, envio/recebimento de mídia, ZIP de registros de sessão via /doctor, e uma GUI Web do DSH reutilizável que coloca as sessões no espaço de trabalho correto.

Animação de inicialização e papéis de parede de chat para DeepSeek Harness: abertura em dois atos, com importação de animações próprias e três transições configuráveis (entrada do primeiro ato, ligação entre atos e saída do segundo). Os fundos aceitam imagens estáticas ou vídeos em loop sem som, pastas de projetos do Wallpaper Engine, diretórios de vídeo personalizados, rotação aleatória e exclusão individual de vídeos.

Configura visualmente o prompt, as ferramentas, as skills visíveis, os subagentes e os modelos de fallback de um agente, e monta vários deles em uma equipe. Nunca grava ou edita nenhum arquivo de preset do host.

QA de fidelidade de design para modelos somente texto: uma ferramenta `deepseek_vision` empresta um olho de qualquer rota de visão compatível com OpenAI, para que o modelo possa julgar se uma implementação corresponde ao seu mock — fornecida com o benchmark por trás desse julgamento (quatro fixtures, 23 defeitos injetados, transcrições brutas) e a disciplina de questionamento da qual ele depende.

Instala quatro presets de pesquisa matemática multiagente para o DSH: v2 (pipeline guiado por probabilidade com debate entre vários verificadores), v3 (base de conhecimento Markdown em estilo de artigo com um agente planejador e uma biblioteca de métodos reutilizável), v4 (residentes persistentes auto-organizados que trocam mensagens e se reúnem) e v5 (um instituto de pesquisa com um acadêmico que decompõe e atribui o trabalho, pesquisadores votantes, trabalhadores temporários, chat em grupo e um quadro de tarefas compare-and-set); os quatro suportam retomada por checkpoint, intervenção humana e um interruptor opcional de verificação formal em Lean (off/encourage/require), cuja prova aprovada transforma o voto em uma checagem de fidelidade das afirmações Lean.

Seletor de habilidades no estilo WorkBuddy: um botão ao lado do compositor abre uma lista pesquisável de habilidades instaladas; escolher uma insere o gesto oficial /skill-name, para que a habilidade seja carregada junto com sua mensagem.

Acessa, pela barra lateral nativa ou @, abas logadas do Chrome/Edge, HTML local autorizado e apps Windows em execução. Instantâneos, ações em lote, capturas, WebMCP, uploads autorizados, arrastar elemento/soltar arquivo no mesmo frame e metadados de rede opcionais. Contexto em chips; anotações e logs locais selecionados vão ao rascunho sem envio. Controle de apps prioriza MCP correspondente instalado/instalação aprovada, depois Cua Driver (texto, atalhos, controles paginados). Leitura desktop mostra a janela por conexão ou recuperação. Falhas guardam evidências e param sem repetição automática. Entrada em segundo plano depende do app. Requer Chrome/Edge Chromium 125+ e extensão MV3 descompactada e pareada uma vez; o plugin não a instala.

Painel flutuante para gerenciar servidores MCP e skills na interface Web do DSH: o carregamento adiado de ferramentas por servidor (ToolSearch, desativado por padrão) mantém as ferramentas fora do contexto de cada turno. O prompt lista apenas os nomes; o schema completo entra quando o modelo encontra a ferramenta pelo tool_search integrado, evitando o custo de schemas nunca usados. Servidores MCP podem ser globais ou ficar no .dsh/mcp.json de um projeto; há ativação por servidor, catálogo de 47 serviços e importação de outros dez clientes. Skills são descobertas automaticamente em seus escopos reais com resolução de sobreposição; invocação automática pelo modelo ou apenas manual é configurável por skill.

Mostra sessões DSH ativas numa cozinha 3D no estilo Overcooked: agentes de IA trabalham, garotas-baleia passeiam e você observa de lado. Balões indicam quem está cozinhando, esperando ou terminou e permitem navegar com um clique. Foi criado para conferir o progresso; agora talvez você não consiga parar de olhar as baleias.

Gera títulos de sessão determinísticos e configuráveis para o DeepSeek Harness a partir de campos semânticos do prompt e templates.

Automação diária de jogos no Windows para Genshin Impact, Honkai Impact 3, Honkai: Star Rail e Zenless Zone Zero: uma tarefa agendada por jogo controla BetterGI, a família de skills game-daily, March7thAssistant ou ZenlessZoneZero-OneDragon. Inclui chave por jogo, proteção para manter o jogo em primeiro plano, supervisão durante a execução que só intervém em problemas e uma sessão de relatório por jogo, à qual resultados posteriores são anexados. Requer o app desktop DSH e o mecanismo externo correspondente instalado.

Controla o traçado científico do OriginLab Origin a partir do chat de IA via MCP: 62 ferramentas. Watchdog de diálogos modais, porta de segurança LabTalk, release/reconnect, ajuste com parâmetros iniciais/fixos/ponderados, edições finas de gráficos e planilhas, ferramentas de matriz, FigureSpec YAML declarativo (difável e reproduzível), instantâneo somente leitura dos MCP Resources, ponte matplotlib-figure, montagem de PowerPoint com rótulos de painéis, busca de modelos do Graph Gallery, exportação EPS, lista branca de acesso a arquivos, baseline de regressão visual e entregável OPJU editável com verificação determinística de releitura.

Plugin de autoevolução reflexiva para Qwen3.8 27B/3.8 Flash local e APIs online: um controlador de convergência do ciclo de código reduz a reflexão repetitiva de verificação profunda do Qwen3.8 27B/Flash para convergir mais rápido e diminuir o tempo de raciocínio; uma proteção de entrega com cinco estados detecta e corrige turnos travados e loops infinitos. Lógica de host independente de modelo, amplamente compatível com APIs online; melhoria contínua a cada uso com autoverificação de contrapontos, escalonamento ao crítico, recuperação de memória por índice invertido, controle de convergência e proteção de cinco estados.

Workflow multi-agente para concursos de modelagem matemática: o preset "UltraMath" executa um problema desde leitura até framework, derivação, codificação, verificação, artigo e revisão, além de 4 presets de papel de estágio único (matemático, engenheiro, escritor, revisor) e 33 documentos de skill de biblioteca de modelos.

Memória de projeto apenas local, sem dependências de runtime empacotadas nem serviços externos: JSON como fonte da verdade mais um PROJECT_MEMORY.md gerado, Hot Memory limitada por tokens e congelada por sessão para estabilidade do cache de prefixos de prompt, recall BM25 entre projetos em cache, proveniência confiável de sessão/turno, governança explicável de duplicatas/conflitos antes da gravação, ciclo de vida editável de importância/pin/tags/substituição/arquivo, destilação configurável no fim do turno de nível superior e uma GUI web bilíngue para busca, inspeção, diagnóstico e configurações ao vivo.

Provedor dos modelos Tencent CodeBuddy para DeepSeek Harness. A autenticação usa OAuth no navegador em vez de chave API; o catálogo CodeBuddy mostra os recursos de contexto, saída, chamadas de ferramentas, raciocínio e imagem de cada modelo. Mantém várias contas e alterna automaticamente para a próxima disponível. O composer exibe a cota restante e um painel de uso de tokens e créditos. Também executa, por conta, tarefas de crescimento do CodeBuddy que podem ser automatizadas e registra a execução. Instale pelo npm com `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-codebuddy`.