Plugins

Plugin oficial DeepSeek de baleia 3D de partículas para DeepSeek Harness / DSH Desktop (Three.js WebGL).

Expõe a GUI Web DSH do WSL2 por IPv6 ou IPv4 usando o proxy reverso Lucky. /wan up configura relay socat, Windows portproxy, firewall e bloqueio de hosts confiáveis; inclui cartão de configurações e comandos para domínio/portas.

Skin Person of Interest para DeepSeek Harness: tema HUD de vigilância “THE MACHINE” (escuro, ciano sobre preto), camada de substituição de tokens, elementos HUD e painel de telemetria ao vivo para a Web UI dsh.

Plugin do DeepSeek Harness que atende chamadas de LLM com os tokens OAuth já mantidos pelo Codex CLI e Claude Code locais, em vez de exigir uma chave de API configurada à parte.

Plugin de ponte cliente Anthropic Model Context Protocol (MCP) para DeepSeek Harness (dsh).

搞定看板 (gdkanban), quadro de tarefas da GUI web DSH com categorias próprias, workspace por tarefa e vistas de lista/kanban. As tarefas são executadas de verdade por sessões dsh (session.prompt). Hot-pluggable, sem mudanças no código-fonte dsh.

Ponte na nuvem do Browser Use para dsh: execute tarefas reais da web — abrir páginas, clicar, digitar, preencher formulários e extrair dados — pela API do Browser Use.

Silencia avisos dos gerenciadores de senha Chrome/iCloud nos campos de API key do DeepSeek Harness: converte campos secretos do tipo password em campos de texto mascarados para que o navegador não trate chaves DSH como senhas de conta.

Ferramentas de automação de navegador para DeepSeek Harness: Chromium via playwright-core com política de navegação focada em segurança, revalidada a cada ação.

Skill que ensina o agente a criar SKILL.md de qualidade segundo agentskills.io, com frontmatter, divulgação progressiva e descrição de gatilho. Adaptado do skill-creator oficial da Anthropic (Apache-2.0).

Skill de design frontend que orienta o agente em hierarquia visual, cores, tipografia, componentes, responsividade e acessibilidade para criar interfaces web de qualidade. Adaptado do frontend-design oficial da Anthropic (Apache-2.0).

Plugin de ferramentas DSH para gerar imagens pela API assíncrona GPT-Image-2 da ToAPIs (enviar tarefa, consultar e baixar).

Modo RLM para dsh: subagents recursivos por uma função unificada rlm(), com spawn/await/chain como chamadas Python de primeira classe. Adiciona um kernel IPython persistente com bindings tools.* e context-as-variable.

Revisão adversarial de código: detectores paralelos examinam um diff por perspectivas separadas (correção, ciclo de vida, contrato, segurança); verificadores independentes tentam refutar cada achado, e uma refutação o descarta.

Orquestração declarativa de DAG de tarefas para DSH: valida grafos de dependências, executa camadas topológicas em paralelo por subagents baseados em workflow e propaga falhas de forma determinística.

Ferramentas de workflow para o binário local aflare: geram, validam e executam DAGs YAML determinísticos com prioridade local (recuperação de falhas WAL, compensação Saga) pelo binário local. Mais de 300 modelos incluídos.

Skill para empacotar o DeepSeek Harness como app desktop Tauri 2 (macOS + Windows): guias de instalação para ambas as plataformas, inicialização por espelho chinês com sentinela de timeout do subagent, receita de ferramentas Windows sem admin nem VS Build Tools e listas de aceitação em três caminhos.

Cliente HTTP puro que delega tarefas repetitivas de texto e visão (OCR, análise e comparação de imagens) a um servidor Unsloth Desktop (Unsloth Studio) já em execução por meio de unsloth_run e unsloth_vision. Nunca inicia nem controla processos.

Delega tarefas repetitivas de texto e visão (OCR, análise e comparação de imagens) a um servidor KoboldCpp (llama.cpp) local por koboldcpp_run e koboldcpp_vision, com gerenciamento sob demanda do ciclo de vida do servidor.

OCR local para imagens anexadas via mecanismo integrado do Windows (Windows.Media.Ocr): apenas o texto reconhecido é enviado ao modelo, nunca os bytes da imagem; o passthrough de visão é opcional (opt-in).

OCR local para imagens anexadas via Tesseract: apenas o texto reconhecido é enviado ao modelo, nunca os bytes da imagem; o passthrough de visão é opcional.

Adiciona visão a modelos somente de texto: um modelo de visão descreve automaticamente anexos de imagem do chat com prompt padrão e os reanalisa com prompts gerados pelo modelo quando faltam detalhes. Inclui modos system/custom, painel GUI, tratamento seguro de chaves e um pequeno patch no host para DSH 0.1.0-rc.6.

Notas e tarefas como arquivos Markdown comuns no workspace: digite /ml e uma frase para registrar no diário de hoje. Há três tipos de tarefa: com prazo, suspensa até uma data (reativa automaticamente quando chega) e a qualquer momento. /ml view abre arquivos por busca aproximada com poucas teclas. Zero tokens: nada passa pelo modelo, e as notas continuam arquivos locais comuns que Git e qualquer editor leem.

Rollback observacional de mutações de arquivos para as ferramentas fs: estados anteriores a gravações/edições são salvos como blobs Git ou snapshots e restaurados pela ferramenta rollback_files voltada ao modelo ou pelo comando /rollback.