Plugins

Lançador de desktop do Windows para a interface Web DSH: atalho de desktop, início silencioso, área de notificação com abrir/sair completamente (parar serviço, fechar janela da app, sair da área), janela da app PWA com foco em vez de relançamento, prompt de instalação e notificações de conclusão de tarefas.

Localização para chinês do DeepSeek Harness: traduz em tempo de execução todos os prompts de sistema, descrições de ferramentas e contextos de execução para chinês via cascata system-prompt/assemble (1788 entradas, sem modificação do código-fonte, desinstalar restaura o inglês).

Dez ferramentas de vídeo (probe/cut/concat/encode/subtitle/extract/gif/frames/adjust/health) no serviço oficial de subprocesso: resumos de probe, extração em lote de frames, ajuste de speed/volume/mute/rotate, argv sem shell, zero dependências em tempo de execução.

Sistema de memória biomimético para DeepSeek Harness: um único repositório SQLite (node:sqlite, WAL) cuja árvore Markdown é mantida como espelho somente leitura; ferramentas de memória, injeção de snapshot congelado no início da sessão, gateamento de aprovação graduada, extração sob demanda da sessão atual, fusão de quase duplicatas, um ciclo de vida de arquivo e substituição, metabolismo de memória (dream), pinos de memória, recuperação semântica sobre embeddings locais, e o comando /memory.

Mensagens de agente entre sessões para DeepSeek Harness com descoberta de sessões, entrega offline, recibos de entrega e navegação para a sessão do remetente.

Dashboard de workspace e sessão de escritório: um painel flutuante de sprites de 6 colunas visualizando workspaces, sessões, uso de token e subagentes, além de Agent Mail e uma aba de log de escritório. As views Feishu/Lark (feed de mensagens, agendamentos de reuniões, transcrições) requerem adicionalmente a ferramenta `@larksuite/cli` instalada e autenticada separadamente.

Lembretes de atenção: selo na moldura, contador no título da aba e um favicon de baleia colorido por status para sessões aguardando entrada ou concluídas sem terem sido abertas.

Skill de metodologia de clonagem de sites: uma árvore de decisão que prioriza a fonte real, cobrindo sites estáticos, sites de conteúdo React/Vue/Next e frontends com muito WebGL/Canvas, verificação obrigatória de código executável citado de análises de IA de segunda mão, e 13 scripts Node sem dependências para reconhecimento de navegador via CDP, coleta de assets/fontes, rastreamento de rotas, caça a sourcemaps e auditoria por diferença de pixels.

Notificações no navegador e um bipe quando um turno termina, o agente faz uma pergunta ou há aprovação pendente; clicar na notificação leva à sessão; endpoint de acionamento remoto e canal SSE (npm: `bsfeng-dsh-notify`).

Retomada automática de sessões de agente interrompidas: uma tabela ordenada de regras roteia por tipo de falha (rate limit, cota, autenticação, estouro de contexto, órfão travado) para retry automático com backoff, troca de modelo, retomada após compactação de contexto ou uma notificação de stop-loss, com um editor visual de regras e um log completo de atividades.

Plugin do DeepSeek Harness que economiza tokens agressivamente sem afetar a qualidade: truncamento sem perdas de cabeça/cauda em resultados de ferramentas (padrão), dobra de resultados do grep, delegação ao dsh-compaction-basic acionada por pressão e uma subclasse CompactionEngine com resumo por LLM para o modo agressivo. Economiza 97,6% dos tokens de entrada em uma suíte sintética de 8 cenários, com todas as reduções passando pelo fluxo de eventos do dsh para manter modelo-visível = registrado.

Entrada de chat web para o DeepSeek Harness: um botão na barra lateral que abre o chat.deepseek.com em uma janela de desktop dedicada sob o dsh-desktop, com fallback dentro do webview para ambientes web comuns.

Math Agent Framework para DeepSeek Harness: motor de derivação simbólica (CES / formas quadráticas / ODE / PDE), verificação com SymPy, provas formais verificadas pelo compilador do Lean 4 e verificação adversarial multiagente no estilo QED, exposto como ferramentas DSH nativas por meio de um shell TS que faz a ponte para um motor Python. Requer clonar o repositório math-agent-framework e executar `pip install -r requirements.txt`, com MATH_AGENT_HOME apontando para a raiz do repositório. Cada resultado carrega procedência (versões do motor, seed, tolerâncias) e é marcado como dados não confiáveis.

Trilho de widgets do lado direito para DeepSeek Harness Web UI: estatísticas de sessão ao vivo, widgets de tarefa/contexto/mapa de calor/citação, cota OpenCode Go, layouts de grade multi-coluna (1/2/4 colunas) com blocos longos 2x4, uma onda de magnificação contínua e dimensionamento por instância; os widgets são instaláveis, reordenáveis e redimensionáveis em Configurações > Componentes.

Migra skills de outros agentes (Cursor, Claude Code, Codex, OpenCode e mais) para o DSH: escaneia 14 plataformas de agentes mais a camada compartilhada ~/.agents skills, detecta nomes duplicados entre origens, permite escolher a melhor origem por skill, copia para o diretório de skills do DSH e reverte skills migradas anteriormente.

Otimização de rede para a interface web do DSH: reduz o tamanho de transferência com cache e compressão para acelerar muito o carregamento da página, além de um indicador de queda de conexão e reconexão automática. Ideal para usuários que buscam desempenho máximo ou usam redes instáveis.

Notificações do Windows, zero dependências.

Verificação LLM refinada para agentes DSH: recompensas pairwise sobre logprobs de score-tokens, seleção best-of-N do Probabilistic Pivot Tournament e rastreamento de progresso por etapa.

Scanner de segurança estático para plugins DSH: auditoria somente leitura (exec, credentials, exfiltration, obfuscation, install scripts, bundle manifest) com um score de risco de 0-100.

Controle de perfil exato do seu navegador Chrome real logado: um servidor MCP mais extensão MV3 e bridge localhost autenticada para abas, localizadores, injeção de arquivos, exportação de mídia e captura de rolagem durável, sem perfil de debug ou porta de debug remoto.

Verificação de referências para DeepSeek Harness (参考文献真实性检查器): a ferramenta de modelo reference_checker verifica a bibliografia de um artigo (.pdf/.bib/.tex/.txt ou texto colado) contra Crossref, OpenAlex e arXiv, reporta found / partial / not_found / error por entrada e emite citações corretas no estilo da entrada (APA, GB/T 7714, IEEE, Vancouver, MLA, Chicago, Harvard, ACS, BibTeX).

Sinais de ciclo de vida via Web Audio para o DeepSeek Harness: dez eventos configuráveis, três padrões de baixo ruído, sons personalizados por evento e nenhum ativo de áudio incluído.

Marketplace de plugins verificados para o DeepSeek Harness: descubra, inspecione, instale e remova plugins do DSH pela interface web.

Acesso remoto seguro para a Web UI oficial: gateway LAN/túnel autenticado com pareamento único QR + HMAC, sessões por dispositivo com revogação, descoberta mDNS e ferramenta fork_session.