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Coletor de assuntos em alta que agrega as listas de destaque do Baidu / Toutiao / Douyin / Weibo em uma chamada (cookie opcional do Weibo), retornando títulos com valores de calor para criadores de conteúdo — ferramenta: `sxs_news_hot`.

Capacidade segura de Kubernetes para o DeepSeek Harness com inspeção de workloads, logs e eventos limitados, diagnóstico de falhas e operações com aprovação obrigatória.

Integração com o issue tracker Jira Cloud que expõe oito ferramentas de modelo para busca de issues, consulta de projetos e transições, criação, atualizações, comentários e transições; as escritas são opt-in e suportam dry-run.

Mede regras de design na página renderizada, não no CSS — contagem de escala tipográfica, contraste WCAG AA contra o fundo realmente composto, desvio da grade de espaçamento, tamanho da paleta, alvos de toque e os sinais típicos de UI gerada, como gradientes violeta detectados pelo ângulo de matiz; inclui uma skill de design system.

Sandbox multi-workspace: concede acesso de escrita a todos os workspaces registrados automaticamente — adicione um workspace e escreva nele na hora, sem configuração nem escalonamento.

Uma ferramenta `search` que aprende a escolher entre estratégias de busca rápida e minuciosa usando um bandit contextual (amostragem de Thompson), melhorando com o uso real em vez de uma heurística fixa.

Conjunto de ferramentas de depuração HTTP/API: requisições HTTP com controle total (método/cabeçalhos/corpo/auth), análise de comandos curl e execução em um passo, histórico de requisições na sessão com comparação lado a lado de respostas, cabeçalhos Link com suporte a paginação e cartões de UI com a marca DeepSeek (dsh-http-tools-ui opcional).

Um porte enxuto do Headroom: comprime a saída de ferramentas e corta até 20% do contexto, sem afetar o cache de contexto do modelo nem o desempenho do agente.

Descobre automaticamente listagens de modelos, preços e capacidades em hosts de API compatíveis com OpenAI, normaliza tudo e emite configurações de modelo prontas para uso no dsh.

Conecta o DSH ao Beav local para operações de IA no Xiaohongshu (RED/RedNote) e em redes sociais: fluxos de pesquisa de temas, conhecimento, copywriting, imagem, áudio e vídeo curto com aprovação e rastreio de artefatos.

Geração de imagens compatível com OpenAI no chat do DSH Desktop: gere inline, edite imagens de referência ou encadeie a edição de resultados anteriores diretamente (image-to-image) sem reenviar, com limpeza de armazenamento.

Cliente MCP aprimorado: descoberta paginada de ferramentas, inicialização não bloqueante, mcp_tool_search e transportes stdio/streamable-http feitos à mão.

Kit de análise de dados: perfilamento de CSV/TSV/JSON, detecção de anomalias por IQR e z-score, sumarização estruturada com problemas de qualidade e consultas de filtro/grupo/agregação sem código.

Dá ao agente sua própria caixa de entrada de e-mail via AgentMail — onze ferramentas para enviar, ler e rotular mensagens, além de e-mails recebidos entregues em uma sessão do harness por thread, com portão de aprovação e lista de destinatários permitidos em tudo que sai.

Kit de tradução para agentes DSH: segmentação de frases, extração de termos e glossários, QA origem-destino (números, unidades, colchetes), guias de tom e uma memória de tradução durável por workspace.

Memória de longo prazo injetada no início da sessão: preferências/fatos/resumos/conhecimento em escopos global e por projeto, recall com orçamento via `agent/pre-step`, armazenamento JSON durável.

Traga seu histórico existente do Claude / ChatGPT para o DSH: importação instantânea sem tokens do memories.json dentro de uma exportação do Claude, transcrições locais do Claude Code sem necessidade de exportação e conversas destiladas pelo modelo que você já configurou no DSH. Cada memória carrega evidência literal verificada contra a fonte por código — uma paráfrase é descartada e contabilizada, e evidência encontrada apenas nos turnos do assistente é sempre encaminhada para revisão em vez de armazenada.

Memória de pistas de eventos entre sessões para o DeepSeek Harness: extrai automaticamente pistas de tarefa/conversa e hábitos de linguagem do usuário de cada turno para um banco global persistente de pistas, e depois reinjeta o contexto lembrado ao detectar troca de assunto (correspondência por palavra-chave ou vetor).

Reescreve cada requisição com base num perfil de prompt aprendido e atualiza automaticamente hábitos, regras anti-alucinação e registros de aprendizado.

Quadro de foco para agentes do DeepSeek Harness: notas duráveis mantidas pelo modelo no workspace da sessão que fixam o objetivo, as restrições e as decisões ao longo de compactações e sessões, com injeção automática de contexto, arquivamento ao limpar e um painel web opcional.

Primeiro turno de compatibilidade mínima para sessões raiz web: começa com bash persistente e str_replace_editor, remove o contexto automático de espaço de trabalho e habilidades e restaura o preset selecionado após a primeira chamada de ferramenta ou resposta; inclui um interruptor persistente no compositor.

CLI de ciclo de vida de sessões: exportar (md/json/jsonl), arquivar/restaurar, lixeira, busca e estatísticas. Somente leitura por padrão; o motor nunca exclui nada.

Descobre e verifica papéis portáveis do RoleHub, fixa cada pacote exato e então lança seu prompt e suas skills empacotadas numa sessão DSH isolada e continuável, com vinculações de ferramentas aprovadas pelo Host e anexo opcional ao Agent Team Room.

Preenche automaticamente níveis de esforço de raciocínio, janelas de contexto, limites de saída e modalidade de imagem para modelos de provedores não oficiais (personalizados), com dados do models.dev.