Plugins

Plugin de memória DSH próprio: armazenamento persistente SQLite + guarda de auditoria em nível de banco (enforceAudit) + log de auditoria. Captura conhecimento automaticamente após as conversas, agentes recordam via memory_recall, com compartilhamento multiagente entre Claude Code/Codex/Cursor. Zero dependências externas.

Gateway DSH Web de loopback privado para Tailscale Serve, Cloudflare Access e Headscale TCP Serve, com listas de permissão de principais exatas e configuração guiada fail-closed.

Ferramenta shell Git Bash para Windows: executa comandos através do bash empacotado com o Git for Windows, com timeout, sandbox, truncamento de saída e jobs em segundo plano, substituindo a ferramenta pwsh lenta e a ferramenta bash exclusiva do WSL.

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.

Harness de avaliação para plugins do DSH: casos em YAML conduzem execuções reais do agente em modo headless, com asserções sobre chamadas de ferramentas, argumentos, resultados e uso de tokens, além de um gate de baseline para regressão em CI.

Repositório de template de plugin (baseado no repositório oficial turtle-ui).

Preset unificado e ancorado de agente para DeepSeek V4 Pro/Flash na API oficial e no opencode-go: bootstrap mínimo-exato de duas ferramentas na primeira requisição, caminhos Pro/Flash cientes do modelo e gerenciamento de catálogo ciente de época para estabilidade em sessões longas.

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.

RAG de base de conhecimento de literatura local para o DSH: recuperação híbrida BM25 + vetorial em um índice SQLite, reranqueamento com cross-encoder, respostas citadas com proveniência em nível de seção e página, atualização somente de metadados e ingestão em segundo plano com acompanhamento de progresso.

Um tema web que recria a página inicial do DeepSeek Harness com um fundo fluido, uma grelha de ponteiros elástica, peixes animados e efeitos ajustáveis.

Monitora lançamentos de DSH e plugins, retesta artefatos publicados exatos em runners descartáveis, publica evidências de compatibilidade legíveis por máquina e reconcilia problemas gerenciados após correções.

Executa testes isolados de instalação e smoke test para plugins DSH em perfis descartáveis, devolvendo registos estruturados de aprovação/reprovação e matrizes em lote sem tocar no seu perfil real.

Exporta o fluxo de eventos da sessão para OpenTelemetry OTLP e Langfuse como traces e métricas sanitizados e em buffer, desativado por padrão.

Predefinição unificada de agente ancorado para DeepSeek V4 Pro/Flash na API oficial e no opencode-go: bootstrap de primeira solicitação com duas ferramentas mínimas e exatas, caminhos Pro/Flash sensíveis ao modelo, e gestão de catálogo sensível a épocas para estabilidade em sessões longas.

Uma barra de dobrar melhor: dobra automaticamente chamadas de ferramentas e segmentos Think em barras de dobrar de etapas, e colapsa cada turno concluído em um único cabeçalho de turno com métricas ao vivo (duração, TTFT, token, tok/s, acerto de cache) — apenas o resumo final fica visível; ícones iniciais personalizáveis com cartas de baralho animadas integradas (animação de cartas com naipes em ciclo durante a execução, um baralho quando colapsado, um leque quando expandido), uma linha de configurações para o modo de dobrar oficial, compatível com versões novas e antigas do DSH. Zero intrusão no código-fonte do DSH.

Página de configurações para capacidades por modelo: níveis de reasoning-effort com suas grafias wire, modalidades de entrada e capacidades de token, escritos como declarações ou substituições esparsas de catálogo.

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.

Cobrança de cache por chamada no popover do medidor de contexto: totais da etapa, rodada e sessão atuais com tokens e valores de acerto / erro / saída, preços automáticos de pico e fora de pico no horário comercial de Pequim, tarifas por modelo e cobrança também de relays de terceiros.

Camada de integração nativa DSH para o motor de memória Minta: compõe a linha oficial dsh-mcp-client, registra a skill minta-memory-governance além de um preaquecimento de memória no início da sessão, e envia um preset de agente Minta; requer o motor Minta implantado separadamente (Python/Docker) para fornecer as 19 ferramentas MCP — não utilizável sem ele.

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

Skill de fluxo de trabalho de investigação AI-for-Science para DeepSeek Harness, dirigido a investigadores e estudantes de pós-graduação que usam IA agêntica: revisão de literatura multi-ângulo com ficheiros por ângulo, desenho de experiências com lista de ressalvas, leitura de figuras e artigos; cada tarefa devolve ficheiros mais um briefing de verificação cruzada para um segundo modelo. Zero dependências, MIT.

Bichinho de desktop desenhado a partir do contorno oficial da baleia, para o app desktop e a UI web: animações SVG e expressões faciais acompanham o estado do agente (pensando, trabalhando, concluído, erro, aguardando confirmação), e ele pode seguir outras sessões em execução com um selo de contagem; cutuque, arraste, balance até ele ficar tonto, achate-o contra a borda da tela ou passe o cursor sobre a cabeça para fazer carinho; 7 paletas, 4 tamanhos, sons sintetizados, sincronização com tema claro/escuro e uma prévia web jogável.

Servidor MCP de dados financeiros de ações A chinesas: 11 ferramentas fin_data__* (cotações/candles/financeiros/calendário/dados especiais/anúncios/EDB/conciliação/fundos/índices) sobre THS REST oficial gratuito (principal) + AKShare (reserva) + Wind (domínios exclusivos), com degradação observável, compressão do orçamento de contexto (-72,2% medido no lado dos resultados) e um lago offline de 10 anos de dados de mercado. BYOK.

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.