Plugins

RAG de base de conhecimento de literatura local: 10 ferramentas (kb_ingest, kb_search, kb_rag, kb_zotero, kb_dedup, kb_clear, kb_fetch, kb_scope, kb_stats, kb_status), busca híbrida BM25+vetorial+reranker, QA com citações e links DOI clicáveis, embeddings bge totalmente locais sobre um índice SQLite de arquivo único. Requer Python 3.9+ com pymupdf, faiss-cpu e sentence-transformers; o instalador `npx dsh-kb-rag-install` configura tudo isso e pré-baixa o modelo.

Uma gateway de encaminhamento de IA que funciona como plugin DSH. Adiciona um painel lateral Routing System para fornecedores, pool de contas, combinações de fallback e chaves de API, e disponibiliza um endpoint compatível com OpenAI em http://localhost:3080/v1.

Guarda de proteção causal de caixa branca para dsh: cada chamada de ferramenta é julgada antes da execução ao longo de uma cadeia lógica causal determinística — bloqueia operações destrutivas e em arquivos de credenciais, agrava violações repetidas de limites, corta elos com falhas até serem verificados como corrigidos e emite pareceres de risco sobre execução não auditável; roda totalmente local, sem custo de API, além de 6 ferramentas de autoverificação de caixa branca.

Analisa o uso entre modelos, provedores, espaços e períodos, com datas personalizadas sobre todo o histórico, cache-hit visível e detalhamentos por modelo e provedor. Inclui tendências horárias/diárias, mapa de calor de 53 semanas estilo GitHub, sequências, anéis de tokens por modelo e espaço (tokens, custo, %), filtros combináveis, eficiência de cache, saldo DeepSeek, aliases de espaços, exportação CSV e um livro-razão durável que preserva o uso após excluir a sessão ou o espaço (linha Deleted) e se reconstrói de forma incremental. O registro de espaços é atualizado via sonda DSH domain/changed; só espaços registrados contam. Contabilidade separada de entrada, cache e raciocínio. Chinês: hora local; inglês: UTC; API somente loopback.

Memória de IA persistente apoiada em um cofre local do Obsidian/Codex: cinco ferramentas obsidian_memory_* de leitura/escrita/busca, além de um navegador de cofre na barra lateral.

Envolve a CLI local do GitHub (`gh`) em ferramentas para agentes: pull requests, issues, execuções do Actions, busca de repositórios e chamadas à API bruta. Inclui os comandos slash `/gh status` e `/gh help` e dois painéis web: um cockpit global de repositórios e um painel de workspace por sessão.

Traz os especialistas do app de desktop WorkBuddy para o DSH: um mercado na página de configurações varre em modo somente leitura o diretório local de especialistas do WorkBuddy (os especialistas ficam lá após você invocá-los no WorkBuddy) para navegação, busca e filtragem por categoria, com instalação em um clique (exportada para ~/.dsh/experts/ como role prompt + skills + avatar), atualização e desinstalação; uma cápsula seletora ao lado da caixa de entrada troca o especialista da sessão atual — substituindo em bloco o role prompt, as skills e uma lista de permissão de ferramentas opcional, mantendo todo o histórico da sessão, aplicada no próximo limite de requisição ao modelo.

Adiciona /review, /review-status e /review-cancel para gerar um subagente nativo independente que inspeciona um escopo Git escolhido (branch base, alterações não commitadas, um commit ou instruções personalizadas) e retorna um relatório de achados na conversa atual, com saída em inglês ou chinês conforme o locale do host.

Workbench local ao estilo VS Code para DSH com explorador de ficheiros, editor Monaco, pesquisa de texto completo e um painel Git.

Notificações sonoras por evento: conclusão de turno, aprovação, pergunta, plan-review, goal-blocked e task-failure recebem cada um seu próprio som e volume, configuráveis na Web UI (synth integrado, mudo ou arquivo de áudio local).

Cofre local criptografado de credenciais para o Harness: uma página web de configurações e ferramentas vault_* para armazenar, pesquisar e copiar senhas, chaves de API, segredos TOTP e dados de cartão, com auditorias de saúde, rotação por expiração, importação/exportação e modos de acesso somente leitura/ask.

Mescla todas as contas WorkBuddy conectadas localmente no DeepSeek Harness em um único pool de modelos com failover automático (rotação multiconta, créditos ao vivo e um catálogo de modelos com multiplicadores de crédito por modelo e etiquetas de grátis/desconto noturno).

Plugin de «escrita de núcleo único» para o DeepSeek Harness: ferramentas minuciosamente simplificadas e saída reforçada para modelos pequenos quantizados, adequado para executar pipelines de romances longos localmente com modelos no dispositivo.

Ferramenta de compreensão de vídeo de baixo custo: uma ferramenta video_understand transforma um link do Bilibili / BV / vídeo local em uma camada de informação AVIS (ASR + estrutura de cena + rastreamento de objetos + rótulos YOLO) e retorna resumo + Q&A. Roteamento dinâmico entre camadas orientado por perguntas (L0 ASR / L1 rastreamento de objetos / L2 VLM de keyframe), reutilização da camada semântica para perguntas repetidas, teto de orçamento por pergunta. Motor Python: a camada principal precisa de faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); a camada semântica opcional adiciona ~2GB de torch / transformers / ultralytics. Um doctor --fix incluído configura o venv e instala ambos.

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.

Seletor de fontes para a GUI web do DSH: 99 fontes de UI e 31 fontes de código com combinações CJK-Latin, aplicação instantânea e persistência via localStorage

Conecta DSH a um nó anet local por cliente MCP stdio. Inclui 3 skills e 14 ferramentas para descobrir agentes na AgentNetwork, enviar/acompanhar/responder tarefas A2A criptografadas de ponta a ponta, pagar ou recusar skills pagas dentro dos limites do operador, ler a cadeia local de evidências e informar o estado do nó. Apenas Linux/macOS; requer nó anet 0.3.0+ em execução local.

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.

Gateway de autenticação da Web UI do DeepSeek Harness: protege páginas, /api, /plugins e WebSocket. PBKDF2/salt por usuário, cookies HttpOnly SameSite, bloqueio IP, convites, TOTP/passkeys (WebAuthn) e step-up antes de alterar fatores. Usuários gerenciam perfil/fatores; admins gerenciam contas, convites e senhas. Configurações privadas de modelo/API por usuário são criptografadas com chave derivada da senha e ilegíveis para admins. Compartilhamento por admins: usuário pode usar, vê saldo, não vê a chave; revogação imediata. Sem configuração, usuário bloqueado e sem fallback. REST/listas e WS isolados por usuário; sessões persistem após reinício, auditoria JSONL, fail-closed. Requer DSH 0.2.0 (transporte 0.1.1-rc.2 removido em 0.7.0). Passkeys: HTTPS/localhost.

Um mecanismo de escrita de web novels para o DeepSeek Harness: redação paralela, esboço e brainstorming com uma chave DeepSeek separada, gerenciamento de lore e prenúncios, recuperação vetorial semântica, uma biblioteca de corpus, livro-razão de uso, revisão mecânica e um plano de serialização local.

Plugin de memória de longo prazo e autoevolução para DSH: captura L0 → extração de memória L1 → agrupamento de cenas L2 → persona de usuário L3, injeção automática de recordação, síntese de habilidades, totalmente local (SQLite FTS5 + jieba, recuperação vetorial opcional).

Carrega arquivos .mpkg do Wallpaper Engine como fundo web do DSH: vídeo incorporado, troca por horário, desfoque fosco unificado, biblioteca de papéis de parede local e rotação.

Análise de vídeos do Bilibili: metadados, transcrição (fallback de ASR via Bijian/sherpa-onnx/whisper.cpp), comentários, danmaku e keyframes nítidos com descrições de visão local opcionais.

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.