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Adiciona artefatos de especificação, skills, comandos, implementação orientada por objetivos e contexto de progresso das tarefas

Bancada arrastável e alinhada à grade com 28 mini-cartões nas margens da conversa (saldo da API, uso de tokens, custo, pressão de contexto, tarefas, objetivo, mapa de calor de uso, repositório GitHub, retransmissão de imagens), com níveis de tamanho S/M/L/XL.

Otimizador de prompt estruturado por agente para o DeepSeek Harness: reescreve rascunhos do compositor em role/task/context/constraint/format com modos normal, slim e expand, um modal de confirmação com pontuação, continue-optimize e motores local, híbrido, DSH ou API na nuvem.

Chat lateral nativo ao lado da conversa principal: uma sessão DSH independente e arquivada, com UI nativa completa, recuperação do contexto do pai sob demanda, citação de seleções e um ciclo de vida de manter ou excluir.

Troca de modelo e controle do esforço de raciocínio para o DeepSeek Harness: as ferramentas de agente set_model e list_models permitem que o agente mude sozinho de provedor, modelo ou profundidade de pensamento no meio da tarefa, com motivo obrigatório, lista branca de provedores e proteção contra pressão de tokens da janela de contexto; o modelo ativo é injetado no contexto de execução, e a transição automática do Plan Mode troca para um modelo de planejamento configurado ao entrar no modo plano e restaura o modelo de execução anterior ao sair.

Pacote de rotação da janela de contexto orientada pelo modelo para o DeepSeek Harness: contexto de trabalho novo, notas duráveis gerenciadas pelo modelo, uma pequena cauda recente literal e recuperação direcionada do histórico — sem sumarização.

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.

Aprovação e revisão automáticas para chamadas de ferramenta que exigem aprovação: buckets de palavras-chave identificam linhas vermelhas sem contexto, depois um modelo juiz classifica o que foi solicitado e o encaminha para allow, reject ou um humano conforme a linha correspondente e o nível de risco; um julgamento que nunca foi executado sempre vai para um humano, e as rejeições explicam o motivo ao modelo.

Adiciona um editor de nível de raciocínio com presets de protocolo OpenAI e Anthropic (llm-pi-ai), chaves de modalidade de entrada e um preset de contexto 1M/128K e saída máxima às linhas de modelo em Settings.

Preenche automaticamente os campos de esforço de raciocínio, janela de contexto, limites de saída e modalidade de imagem para modelos de provedores não oficiais (personalizados), com dados do models.dev, e traz melhorias de experiência como reforço de compatibilidade e memória do esforço de raciocínio.

Retomada automática de sessões de agente interrompidas: uma tabela ordenada de regras roteia por tipo de falha (rate limit, cota, autenticação, estouro de contexto, órfão travado) para retry automático com backoff, troca de modelo, retomada após compactação de contexto ou uma notificação de stop-loss, com um editor visual de regras e um log completo de atividades.

Otimizador de prompt na barra de entrada: reescreve rascunhos com 6 estratégias × 3 idiomas mais instruções personalizadas, com objetivo/todo/resumo de compactação/resultado de ferramenta e contexto de chat opcionais, um diálogo de confirmação, histórico dos últimos 5 e persistência de configurações em três níveis.

Correção de compaction para gateways qwen3.8-27b alojados em NInfer: desativa o thinking nas chamadas de compaction de contexto e de título de sessão do dsh para que o raciocínio xhigh deixe de consumir todo o orçamento de saída; a mesma ideia aplica-se a outros métodos de arranque, mas este pacote destina-se apenas ao NInfer.

Compressão de diálogo in-loco por curva de esquecimento para DeepSeek Harness: turnos recentes permanecem verbatim, turnos médios são estruturalmente desidratados (sem LLM), turnos antigos se dobram em um par de resumos limitado — conversas ilimitadas em um orçamento de memória limitado.

Busca em texto completo em nível de mensagem nas sessões do DSH por meio de um índice FTS5 trigram (user / assistant / steering / tool com filtros por tipo), resultados deduplicados entre sessões de fork/continuação, pré-visualização de contexto somente leitura com rolagem automática até a mensagem em foco, salto com um clique para a sessão real e reconstrução incremental/completa do índice com verificação de integridade; o i18n zh/en segue o serviço de locale do Host.

Menu de contexto de espaço de trabalho/chat para a página inicial do DSH: fixar, renomear, abrir no explorador de arquivos, arquivar, bifurcar, copiar e abrir em uma nova janela.

Transferência de sessão e gerenciamento de contexto: documentos estruturados de transferência (exportar/retomar/status) para que uma sessão nova continue sem interrupções, além de poda ativa de contexto (ferramentas acp_* via a API oficial de compactação com resumos criados pelo modelo).

Pesquisa web compatível com Grok com paginação de fontes retida, consulta de documentação Context7 e Exa, extração de páginas delimitada, mapeamento de sites, planejamento de pesquisa offline e diagnósticos somente leitura.

Mascote fofa de uso de tokens no cabeçalho da sessão: ocupação de contexto ao vivo, uso e detalhamento por sessão, além de data/dia da semana, clima, previsão de 3 dias e alertas meteorológicos severos, tudo ciente do tema.

agentmemory para DeepSeek Harness (dsh): ferramentas memory_* completas, hooks de captura e injeção de contexto pelo servidor REST local

Companheiro de aprendizagem de fios de citação durável para conversas DeepSeek Harness

Adiciona contratos de execução persistentes, grafos de trabalho recursivos, clarificação crítica e gates de evidência para tarefas longas ou pouco especificadas do Harness.

Dê aos agentes acesso a arquivos na máquina onde o navegador é executado: o usuário autoriza um diretório local via File System Access, chamadas de ferramentas são retransmitidas pelo WebSocket próprio do plugin; modo de compatibilidade somente leitura para contextos móveis/inseguros.

Ponte de cliente MCP sem dependências que conecta servidores MCP stdio e HTTP e regista as suas ferramentas como mcp_<server>_<tool> para o agente.