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Prevê a próxima mensagem após cada turno e a mostra como texto fantasma no Composer: → aceita, Ctrl+→ completa palavra por palavra enquanto você digita e Esc descarta. Por padrão, o modelo acompanha a sessão, mas pode ser escolhido no cartão de ajustes, que também tem chave liga/desliga e teste de velocidade.

No Composer do DeepSeek Harness, colagens com mais de 1000 caracteres viram [Pasted Content N chars]; uma segunda colagem do mesmo tamanho recebe #2. O host restaura o texto completo antes de o modelo ler, então todos os caracteres são recebidos. Indicadores no Composer e na mensagem enviada abrem o conteúdo completo num painel com botão de cópia. Tudo fica na memória: nada é gravado em disco nem há economia de tokens.

Adiciona ao popup do modelo do DeepSeek Harness, ao lado de reasoning-effort, um seletor de context window restrito à sessão. Um indicador mostra a janela efetiva e abre predefinições abaixo do padrão do modelo; a escolha vale apenas para a próxima solicitação daquela sessão. Uma nova sessão volta ao padrão do perfil. Não grava arquivo de configuração nem acrescenta dados ao log da sessão.

Cartão de reasoning-effort no estilo Codex que substitui o seletor do Composer: nível atual, linha do modelo, slider segmentado com níveis fornecidos pelo adaptador do modelo, lista de modelos e redefinição. No nível máximo, mostra uma aurora roxa com partículas cintilantes.

Seletor de modelos do Composer agrupado por provedor: escolha um cartão e depois um modelo; mantém a busca entre provedores e Reasoning Effort.

Permite recolher grupos de provedores no menu de modelos do Composer, mantendo expandido apenas o provedor do modelo atual.

Prévia ao vivo no cartão flutuante da sessão na barra lateral: ferramenta em execução e duração, estado de pensamento, duração da última ferramenta, miniatura de anexo ampliável, último prompt e resposta sem a estrutura de sistema injetada, ícones de ferramentas recentes e, numa linha, turnos, total de tokens e modelo. A página de ajustes tem 12 controles (11 chaves e um slider), salvos no perfil.

Seletor não oficial de modelo e reasoning-effort inspirado na interface do Claude, usando os níveis disponíveis do modelo atual e efeitos animados de pixels roxos.

Troque de provedor na coluna esquerda e escolha um modelo à direita; passar o cursor, focar ou clicar em um provedor atualiza a lista de modelos.

Somente Windows; requer PowerShell e o install.ps1 incluído. Adiciona à esquerda do seletor de modelo um menu com três ações imediatas: recarregar a interface, reiniciar o DSH e fechá-lo. A versão Windows não oferece recarga ou reinício nativos.

Nota temporária na barra lateral direita do DSH, com escopos de sessão, espaço de trabalho e global, salvamento automático local no navegador, cópia com um clique e revisão por LLM usando o modelo padrão.

Adiciona um controle deslizante fixo no menu do modelo para escolher níveis de raciocínio, com etapas genéricas para modelos personalizados.

Conecta DeepSeek Harness ao VS Code: responde aprovações por notificações nativas e ask_user_question em cartão lateral; alimenta ide_context com arquivo ativo, diagnósticos e seleção, envia a seleção ao compositor e oferece sidebar com transcript ao vivo, seletor de sessão por workspace e controles de modelo/permissão.

Seletor rápido de modelos para DeepSeek Harness: o botão à esquerda do menu abre um diálogo completo agrupado por provedor, com busca ao vivo, filtro, tags de capacidade lidas do seu próprio input config, indicadores de raciocínio, atalhos recentes e seletor de esforço. A escolha atualiza o menu nativo imediatamente.

Adiciona ao compositor o botão ✨ e o comando /enhance para estruturar o rascunho, indicar perguntas em aberto abaixo da entrada, seguir o modelo da sessão atual e permitir undo.

Transforma o seletor de modelos do compositor do DeepSeek Harness em uma grade responsiva de cartões agrupados por provedor. Apenas no host: injeta uma stylesheet por webserver/index-inject sem reconstruir o bundle cliente e funciona com o seletor padrão e o menu dsh-peakrate.

Proteção do DSH contra autorrepetição na saída do modelo em streaming: detecta um loop de degeneração no raciocínio ou no texto visível, interrompe o turno descontrolado e reativa o agente com um aviso corretivo.

Jogo de dedução social contra suas próprias configurações de modelos. A mesa tem N lugares (seis por padrão, um é seu); alguns dos demais são ocupados por agentes com diferentes ajustes de provedor, modelo, temperatura, system prompt e disfarce. Interrogue-os e confronte as respostas para descobrir quais lugares não são humanos. A identidade dos lugares e a configuração do modelo ficam ocultas em host state até o julgamento; então os parâmetros de disfarce são revelados. Cada rodada exporta um JSONL de conversa por lugar e o registro do julgamento. A mesma seed e o mesmo script de jogadas reproduzem bytes idênticos, permitindo comparar execuções com modelos ou níveis de disfarce diferentes.

Dois jogos no DeepSeek Harness: o modelo fornece a intenção e um motor local controla as regras. Uma cobra de dois cérebros tira cartas de estratégia periodicamente; no xadrez chinês, o modelo apenas comenta um lance escolhido entre candidatos legais gerados localmente. Ambos continuam funcionando se o modelo estiver lento, offline ou sem cota.

Conecta o cliente Android DSHM às sessões do DeepSeek Harness no computador para chat remoto, troca de modelo e aprovações, com pareamento e revogação do dispositivo.

Intercepta prompt injection de forma determinística: verifica resultados de leitura de arquivos, busca em repositórios e web fetch antes de entrarem no contexto do modelo. Achados graves recebem uma camada de quarentena ou são bloqueados; arquivos com credenciais são isolados só pelo caminho.

Gate de desvio do system prompt: calcula hash e cria baseline de cada seção adicionada ao prompt por plugin ou preset. Alteração silenciosa no que o modelo recebe causa falha explícita.

Firewall de contexto para DeepSeek Harness: troca credenciais em resultados de ferramentas bem-sucedidos em texto simples por marcadores opacos ⟦cloak:category:n⟧ antes de chegarem ao modelo; originais ficam apenas em vault na memória do processo, por agente. Inclui 36 famílias de assinaturas (compartilhadas com git pre-push guard do cloakpack), regras por nome de chave, regex próprias, dry-run, auditoria e /cloak.

Monitora raciocínio e saída e cancela o turno se houver repetição. Quatro padrões: ciclo literal, contagem com linhas que diferem só por número, linhas repetidas separadas por outro texto e frases definidas pelo usuário. Exibe alerta de fechamento manual no overlay global, com som opcional. Monitor reúne opções, limites e histórico. Comparação local sem chamada ao modelo nem custo de tokens.