Plugins

Skill Forge para DeepSeek Harness: destila uma conversa ou contexto colado em um `SKILL.md` reutilizável, para que uma pergunta parecida use o skill em vez de rededuzir a resposta. Inclui quatro ferramentas de modelo e um painel Web GUI.

Bundle DSH que conecta o servidor MCP wensu (文溯) via stdio.

Análise de uso de tokens para DeepSeek Harness: examina os session logs do próprio host e informa consumo por provedor e modelo, taxas de cache hit, tendências diárias e ranking de capacidade de cada modelo que pode ser chamado atualmente.

Continuidade entre modelos no DeepSeek Harness: memória, skills e regras ficam em arquivos locais, para que o julgamento sobreviva a mudanças de sessão e modelo. O foco não é guardar mais memória, mas usá-la bem depois da troca de modelo.

dsh-TokenLens (词元透镜): capacidade do plano por provedor e estatísticas locais de tokens (hoje/7 dias/30 dias/todo o período), por harness/provedor/modelo/workspace.

Conecta modelos de assinatura do Huawei Cloud CodeArts ao DeepSeek Harness.

StartLux Decision: camada de julgamento econômica para DeepSeek Harness; implementa os nove pontos de decisão: autorização de ferramenta, roteamento de modelo, delegação, compactação, continuação de turno, recuperação, escolha de skill, título da sessão e tradução COT.

Anti Blind Approval, guard de aprovação para DeepSeek Harness: revisa solicitações de elevação workspace-write com o modelo da sessão e condiciona o botão Allow a um veredito JSON estrito.

Pequeno jogo de arte com miçangas na barra lateral direita do DSH Web para a espera da resposta: 12 modelos com miçangas-guia, desenho livre em tabuleiros 12/16/24 com 16 cores, padrão criado pelo modelo a partir de uma frase e conversão de imagem em padrão no dispositivo (imagens nunca são enviadas). Passe as peças prontas com ferro para um mural de até 60 obras e exporte PNG.

Painel de prática de espanhol para DeepSeek Harness: seis tipos de exercício avaliados localmente (conjugação verbal em 11 tempos, gênero, plurais, reconhecimento de vocabulário, completar frases e gramática de ser/estar e subjuntivo), aba de redação de cenários avaliada pelo modelo, repetição espaçada de 8 níveis e quatro ferramentas agent. O plugin calcula e corrige respostas; o modelo serve apenas para ensinar e explicar.

Proteção local que avalia cada chamada de ferramenta do DeepSeek Harness com um modelo decisório Ollama antes da execução. Chamadas arriscadas pedem aprovação; se o modelo estiver inacessível, todas são interrompidas. Requer DSH 0.2.x e Ollama local 0.35.1+ com o modelo padrão clef-flash (~6 GB) baixado primeiro; sem isso, todas as chamadas são negadas.

Revisa comandos shell destrutivos com um modelo antes da execução, solicita confirmação ou bloqueia e interrompe um comando em andamento quando muitos arquivos já foram excluídos.

Estúdio de fluxo Git para DeepSeek Harness: escolha um modelo de branches, imponha Conventional Commits, revise PRs pela densidade de defeitos, reescreva o histórico com segurança, recupere commits perdidos via reflog e versione releases pela mudança real de comportamento.

Pré-verificação de permissões graph-first para DSH. O modelo declara um grafo de computação cujos nós descrevem a operação (o que baixar e para onde, o que gravar ou excluir). O usuário aprova cada nó no painel lateral; uma aprovação cobre uma execução bem-sucedida. Cada nó mantém auditoria do que realmente foi executado. Operações sem cobertura ainda pedem aprovação pelo cartão nativo; um nó bloqueado por permissão sem resposta fica suspenso, enquanto tarefas sem dependência podem continuar.

Gerencia subagentes e colegas do Agent Teams no DeepSeek Harness: interrompe instâncias ativas e depois realmente as remove, aposentando registros do catálogo e roster com tombstones de log que preservam a sequência e movendo diretórios de sessão para uma lixeira recuperável. Inclui ferramentas de modelo, painel no cabeçalho da conversa e CLI offline.

Inclui biblioteca de leitura profunda de artigos e o skill paper-deepread-html: painel lateral para navegar relatórios interativos, enviar PDFs à biblioteca gerenciada, analisá-los com um agente ou worker opcional de leitura automática do site e gerenciar/reconstruir a biblioteca. Model tools: paper_deepread, paper_deepread_uploads, paper_deepread_reports. Leitura/ingestão/relatórios exigem Python 3; o skill prepara um venv PyMuPDF no primeiro uso e a reconstrução do índice usa plain python3 como fallback.

Adiciona voz ao agente: síntese emocional (ChatTTS quando disponível, com fallback para edge-tts), modo de canto, saída mp3 e reprodução local via ffplay. Requer Python 3.10+ com edge-tts instalado e ffmpeg/ffplay. ChatTTS e o cache do modelo são opcionais. Aponte pythonPath/ffmpegPath/ffplayPath em cordis.patch.yml para suas instalações.

Quando o modelo selecionado não consegue ver imagens, usa um modelo de visão do mesmo provider para lê-las e passa a descrição ao modelo de texto.

Lê vídeos com um modelo somente de texto: com ffmpeg instalado, amostra quadros em intervalos de 0,1 a 10 segundos e cria folhas de contato com o timecode real de cada quadro; extrai o áudio e o envia ao iTingnao para transcrição com timestamps (requer ITINGNAO_API_KEY) e descreve cada folha com um modelo do host capaz de analisar imagens. Funciona sem outro plugin de visão. Um slider do composer define o intervalo; arquivos somente de áudio são transcritos sem amostragem de quadros.

Adiciona uma ferramenta que captura a área de trabalho do Windows em PNG e entrega o caminho ao modelo, além de um botão de câmera no composer para pré-visualizar, baixar ou copiar a captura.

Oculta do catálogo voltado ao modelo as skills e os servidores MCP de terceiros habilitados por opt-in e os disponibiliza por uma única capability tool: pesquisar por intenção, ler o schema ou as instruções da skill e então chamar. Um journal local registra apenas metadados, nunca o texto da consulta nem os argumentos.

Autorização do ChatGPT Codex dentro do processo, descoberta de modelos e exibição de cotas para DeepSeek Harness.

Ferramentas Linear para DeepSeek Harness: 26 ferramentas voltadas ao modelo pela API GraphQL do Linear (issues, comments, relations, teams, states, labels, projects, cycles, users), além de uma rota livre linear_graphql. Requer token de API pessoal do Linear.

Biblioteca local de documentos para DSH Desktop (somente Windows; instalada pelo script PowerShell incluído). Envie os arquivos uma vez e qualquer conversa poderá pesquisá-los e lê-los com quatro ferramentas: library_list / library_search / library_read / library_save. Upload, download e download em lote ficam no painel Settings. Os arquivos permanecem no computador, a menos que você habilite o modelo de visão opcional, que envia imagens ao endpoint configurado.