Plugins

Gate de revisão adversarial para chamadas de ferramentas. Conecta-se a tools/pre-execute e primeiro aplica, sem latência, uma regex local a comandos destrutivos (rm -rf, git push --force, git reset --hard, DROP TABLE, format e gravações em disco) e caminhos sensíveis (.env, id_rsa, .ssh, .git/, $DSH_HOME). Só uma correspondência aciona uma chamada ao modelo revisor, que responde allow ou deny. Leituras simples e gravações comuns não entram nesse fluxo nem adicionam atraso. Cada decisão aparece ao vivo na GUI Web.

Acrescenta uma anotação gerada pelo modelo a cada solicitação de aprovação de escalonamento no DSH: o que o comando faz, a intenção do modelo, o risco e o motivo, e o significado de cada opção. Mantém histórico pesquisável em /dsh-approval/history e diagnóstico em /dsh-approval/diag.

Serviço de issues do GitHub para DSH: transforma a análise de falha de telemetria em um relatório uniforme, cria uma URL pré-preenchida de nova issue e a encurta se exceder o limite configurado; reescreve uma descrição simples como issue estruturada com o modelo do deployment.

Encaminha comandos bash elegíveis pelo rtk (Rust Token Killer) para comprimir a saída antes de ela chegar ao modelo: pede ao rtk instalado que reescreva cada comando e usa o que ele imprime. Sem rtk, o executor se comporta exatamente como o padrão.

Registra cada sessão como uma linha do tempo Markdown legível no workspace da sessão: solicitação completa enviada ao modelo (incluindo system prompt e injeções de plugins), entrada do usuário, respostas, raciocínio, chamadas e resultados de ferramentas, leitura/gravação de arquivos, buscas na web, carregamento de skills, comandos e uso de tokens. Inclui página de revisão, aba por sessão e escopo de captura configurável.

Agent Studio para DSH Web: configura modelos, prompts, vínculos de ferramentas por plugin e Skills; executa testes com resultados de ferramentas editáveis e consulta o histórico. Preserva snapshots de capacidades da sessão, exporta presets independentes e cria rascunhos de Agents com um preset guiado.

Integração CI com Jenkins: painel de progresso do build na barra lateral direita, configurações para várias instâncias e cinco ferramentas para modelos (list jobs, build status, console log, workspace, trigger build). Se um build acompanhado falhar, o alerta desperta a conversa que o estava acompanhando.

Loop de autoaperfeiçoamento com três papéis: Data-RSI faz limpeza cross-sectional diária (winsorize→padronização→median fill) e extrai experiência; Harness-RSI evolui prompt/memória/skills; Model-RSI evolui receitas alpha via walk-forward nativo com gap de 2 dias e multi-seed. Offline em um comando, GPU automática, um skill.

Detecta tarefas longas no host para modelos locais de contexto pequeno: saídas longas viram parts skeleton (uma parte por resposta, depois montar); tarefas multi-etapas viram ledger PLAN.md e notes/ (plano primeiro, um passo por resposta). Heurística no host, sem depender da autoavaliação do modelo.

Bots persistentes e salas em grupo no DSH: cada Bot mantém modelo, preset de permissão, workspace e sessão após reinícios; cada resposta vira run no ledger reproduzido pelo painel lateral.

Assistente residente DSH, não outra caixa de chat: janela flutuante e conversa permanente independentes. Heartbeat limitado por quatro gates (autorização, orçamento diário, quiet hours, cooldown) e lease para sobreviver reinícios. Cada wake é decidido pelo modelo como SKIP ou mensagem curta; silêncio é decisão. Exibe fluxo real do host store ou log local se a sessão não estiver publicada e pode enviar à conversa. Mesmo alcance da pessoa representada, somente leitura: pode ler sessões, máquina e canais como GitHub, mas não grava/envia/publica, não pede permissão nem bloqueia tools de outras sessões. `npm run digest:github` organiza notificações e PRs próprios em três seções chinesas e cria rascunhos explicitamente não enviados.

Gerenciador diário/semanal: lembrete ao iniciar, faixa sobre composer, conclusão com um clique, cartões editáveis e resumo semanal IA aos domingos. Widget lateral mostra saldo, tokens/custo diário e acumulado, por modelo e gráfico de 7 dias. JSON em $DSH_HOME.

Responde perguntas difíceis com explicação visual HTML de uma página: modelo escreve rascunho Markdown curto e o CLI am incluso, sem dependências, cria layout/CSS/coordenadas. Bundle DSH só de skill, upstream verbatim, sem código Host.

Adiciona configurações Omni-modal ao DeepSeek Harness para qualquer endpoint de imagem/vídeo compatível com OpenAI. Perfis alternáveis guardam endpoint, API key, model, path e size separadamente para imagem e vídeo, com parâmetros extras livres. Teste de conexão sem gastar quota de geração. Três ferramentas para o modelo: generate_image, generate_video e check_video. Tarefas de vídeo assíncronas persistem após reinícios.

Remove a barreira de capacidade para prompts de imagem: ajusta resultados llm.resolveModelInfo e tabelas de adapters para declarar image input, permitindo envio/leitura em rotas sem modalidade declarada. Não edita app.asar/config-tree.

Diff pixel a pixel de dois PNG locais: primeira linha `PIXEL_CHANGED=true|false` para assertion, depois proporção, caixas por região, delta máximo, erro absoluto médio e página HTML autônoma. Regiões ignoradas por coordenadas absolutas/fracionárias excluem relógios/cursores. Não reconhece conteúdo: só diz deterministicamente se mudou. Local, sem modelo/rede/upload.

Painel à direita compara imagens escolhidas no workspace: 1/2/3/4/6 por página, zoom/pan individual, sincroniza zoom/posição e permite reordenar a tira. Browser carrega tudo; nada vai ao modelo.

Provedor de busca compatível com OpenAI para web_search: uma configuração baseURL/apiKey/model atende Qwen Token Plan, OpenAI e qualquer gateway Responses API.

Bridge DSH–WorkBuddy local em quatro partes: ler/buscar/acrescentar memory, skills, plans e daily logs; executar CodeBuddy CLI local com quatro perfis de permissão; controlar WorkBuddy por CDP (abrir conversa, ler HTML rico sanitizado, digitar/enviar, trocar modelo cobrado na conta, reiniciar com debug port se ausente); painel lateral no DSH. 25 tools e 15 rotas HTTP.

Traduz chinês↔inglês sem sair do DSH, usando modelos configurados e sem API key extra; saída em streaming, prompt configurável e histórico local para rever/retraduzir.

MCP de busca de código SQLite FTS5/BM25: code_search/code_outline/code_index/index_status. Bigramas CJK, chunks tree-sitter sensíveis a declarações, reindexação incremental e filtro de segredos em três camadas. Consultas chinesas encontram código inglês; sem vector store/embedding por padrão. Requer engine local Python 3.10–3.12 via scripts/install.sh e CODERAG_ROOT no profile patch.

Undo de arquivos por turno: snapshot antes da gravação; modelo (ferramenta undo), pessoa (/undo) ou botão reverte todos os arquivos alterados no turno. Snapshot in-process, sem shell, portanto sem permissão sandbox extra em workspace-write.

Monta o serviço semântico tsm-core-dlr (vetores + grafo LanceDB) como ferramentas MCP e inclui skill DLR/TSM independente de cenário, status e regras. Dependência obrigatória, deve estar rodando antes de ativar o bundle.