Plugins

Arquivamento de resultados de ferramentas dirigido pelo modelo. Acima do tamanho configurado, o resultado recebe ID curto (#a1b2c3d4); o modelo arquiva o que não precisa mais em archives/ da sessão e o contexto mantém um stub recuperável com caminho. Originais ficam no log append-only. Settings traz estatísticas por faixa, limites sem reinício e lembrete condicional. Painel de estatísticas requer dsh-better-sidebar.

Ferramentas Genspark para DeepSeek Harness via @genspark/cli: busca e crawl na web, geração de imagem/vídeo/áudio, análise de mídia, busca em X/Instagram/Reddit e lista de modelos. São 17 ferramentas tipadas e 18 comandos /genspark-*. Requer instalar e entrar em @genspark/cli (gsk login) ou definir GSK_API_KEY.

Busca semântica no workspace: três ferramentas (zg_search, zg_index, zg_status) usam a CLI zg para recuperação híbrida BM25 + vetor + RRF. Uma proteção search-first exige busca anterior bem-sucedida num workspace indexado antes de permitir grep/rg.

O botão de estrela no Composer faz o modelo atual reescrever o rascunho com mais clareza; permite restaurar o original com um clique e editar o modelo.

Kit de pesquisa de IA para DSH: radar de lançamentos, benchmark e relatório comunitário por modelo com 13 leaderboards estruturados e discussões chinesas/inglesas, além de radar de notícias com 46 feeds e 22 contas X oficiais. Registra quatro ferramentas e três skills; relatórios Markdown com índice.

Adiciona diretórios de trabalho ao workspace pelo botão ou /add-dir, /remove-dir e /dirs, cada um read-write ou read-only. O modelo os vê no contexto de execução. Chamadas write/edit em pastas read-write pulam por padrão a confirmação de escalada do sandbox, mas comandos shell continuam pedindo.

Traduz prompts do usuário antes do envio e traduz o raciocínio e as respostas do modelo de volta ao idioma do usuário via APIs de tradução ou modelos DSH configurados. Controles independentes por conteúdo e menu Composer.

Um interruptor remove ou reinclui ao vivo, sem reiniciar, os schemas de ferramentas e instruções de um servidor MCP no contexto de todos os agentes. Feito para os 207 schemas registrados por REA mesmo fora de engenharia reversa. Inclui botão no dock, /rea on|off|status|toggle e GET/POST /rea-toggle/state; lembra o estado após reinício e cobre subagents antes do primeiro passo.

Transforma audiolivros MP3 em inglês e documentos em lições de escuta. Transcreve localmente cada frase com o modelo de fala já baixado pelo DSH Voice Input (~241 MB; baixa no primeiro uso se faltar; ffmpeg necessário), e o modelo DSH corrige e explica. Prática com escuta às cegas/intensiva e repetição espaçada; exporta dublagem chinesa. Inclui vozes Kokoro offline, painel lateral e quatro ferramentas IA.

Gate de lançamento para qualidade de respostas IA. Duas opções: reproduzir arquivo VeriScope pelo gate Python original ou aplicar apenas com Node um limite à exportação Ragas por linha, sem VeriScope, Python ou pandas. Retorna PASS/FAIL/REVIEW com evidência e recibo verificável; limites por linha e comparação decimal exata. Não reavalia nem chama modelo; REVIEW nunca vira PASS.

Recuperação automática BM25 local, proteção de escrita fail-closed, doctor estático e painel para armazenamento Markdown Engramory. Sem rede, daemon ou chamadas ao modelo sem opt-in; qualidade medida por benchmark reproduzível do repositório.

Memória local para DeepSeek Harness: organiza o que você escreve por tópico e liga entradas relacionadas; classifica lembranças por similaridade de embeddings ou por palavras se não houver modelo instalado. Dados em SQLite local.

Compressão de contexto baseada em notas: substitui a compactação resumida por LLM por um caderno persistente escrito pelo modelo e histórico bruto recuperável, sem chamadas ao modelo na transição.

Conecta o DeepSeek Harness ao serviço Hindsight seguindo as convenções do omp: banco compartilhado, tags de projeto automáticas, recuperação por projeto e global, e ferramentas de modelos mentais, duplicatas e repetição de operações em segundo plano com falha. Requer servidor ativo (padrão http://127.0.0.1:8888).

Memória local de longo prazo para DSH: navegue, pesquise (BM25 + sinônimos) e edite entradas no painel; inclui pastas, arquivo e lixeira. Escolha o que injetar por sessão. Memórias escritas pelo modelo exigem aprovação. Importa/exporta backups e sincroniza opcionalmente entre dispositivos via seu Git ou WebDAV.

Executa no DeepSeek Harness via MCP o toolkit upstream Headroom (headroom-ai, Apache-2.0). Expõe headroom_compress, headroom_retrieve e headroom_stats como ferramentas mcp__headroom__* do servidor upstream, instalado sob demanda por uvx. A compressão tem perdas, mas é reversível: originais voltam por hash do armazenamento CCR local. Inclui registrador MCP do Headroom e sanitizer de cabeçalho de modelo para o proxy upstream.

Transforma recusas de guardas, falhas de gates e avaliações negativas humanas em lições do projeto; só injeta regras ativadas por uma pessoa nas novas sessões. Não registra ferramentas de modelo; revisão no cartão Settings.

Estado de sessão SQLite persistente, memória/recuperação narrativa, repositórios e ferramentas de registro para modelos de plugins de roleplay DSH.

Base de conhecimento local-first para DeepSeek Harness: importa Word/PPT/Excel/PDF (texto ou escaneado), EPUB e MOBI/AZW3; cria Markdown com âncoras, qualidade/confiança OCR e ordem PDF por coluna. Wiki via LLM (regras schema.md, index.md automático, log.md somente acréscimo, notas tipadas com fontes/backlinks), confiança high/medium/low para ranking e alertas low; busca ranqueada/entre KB, leitura/edição precisa e exportação md/jsonl/zip. MOBI/AZW3 requer Calibre; .doc/.ppt antigo requer Word/PowerPoint no Windows ou LibreOffice no Linux. Modelos OCR baixados no primeiro uso de PDF escaneado.

Compactação em blocos: só atua se o contexto exceder 85% da janela do modelo ou a solicitação passar de 4 MB. Resume o histórico em blocos de 1,5 MB e combina; sessões menores mantêm o recurso integrado.

Goal Map exibe em modo somente leitura o caminho objetivo-plano, mapa mental e etapas usando o progresso informado; não inicia tarefas nem chama modelos. Beta.2 aceita DSH Web 0.2.0-rc.2 ou 0.2.1-rc.2 e Node.js >=24.

Recuperação leve de falhas para dsh. Após reiniciar, detecta sessões cujo último turno foi interrompido e injeta um prompt que exige verificar o estado real antes de agir, evitando repetir às cegas operações com efeitos colaterais. Só reage ao marcador genuíno (turn/end reason interrupted, sintetizado por session repair na leitura a frio), não a cancelamentos, limites de taxa ou erros do modelo; não requer classificação, backoff ou UI de configuração. Também detecta subagent interrompido enquanto o turno pai termina normalmente à espera e desperta o pai. Um arquivo do host, sem dependências externas, sete constantes.

Medidor ao vivo de pressão do contexto no dock do compositor. Perto do limite, pede ao modelo atual um resumo de handoff, inicia esse resumo em uma sessão nova e muda para ela para continuar trabalhos longos sem atingir o limite.

Adiciona a aba Insight ao lado das abas de conversa e trajectory no DSH: chama um modelo para interpretar chamadas de ferramentas turno a turno e aceita um prompt personalizado.