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Configurações de modelos de terceiros para DeepSeek Harness: escolha provedor e modelo no menu do compositor, limite o nível de raciocínio de um modelo com um único botão no cartão da página oficial Models e configure cabeçalhos de solicitação por rota.

Apply configurable allow, deny, and approval rules to dsh tool calls, including shell command patterns.

Two-way Telegram remote cockpit for DeepSeek Harness: live progress tracking, screenshot vision, git diffs, shell execution, and tool approvals. Unconfigured chatId automatically claims the first sender as owner; voice-to-text requires local ffmpeg and BeeRouter services.

Editor de definições para atribuir regras de modelo e esforço de raciocínio por membro das equipas nativas de agentes DSH; resolve-as ao iniciar, envolvendo SubagentRuntime.startContinuable. Não altera ficheiros oficiais.

Emparelha duas máquinas DeepSeek Harness com um código de uso único — diretamente em uma LAN, ou entre redes por um relay com criptografia ponta a ponta e um padrão oficial sem configuração — para que um agente possa executar tarefas e trocar arquivos na outra, mantendo os arquivos de cada máquina no lugar.

Descobre modelos gratuitos do OpenRouter, mede velocidade e contexto reais e os grava na lista de modelos DeepSeek Harness, do mais rápido ao mais lento, incluindo velocidade/contexto no nome exibido. Acrescenta seção Settings para configurar e executar.

Mounts the mcptoon MCP gateway as one stdio server, so the agent discovers the tools of every MCP server you have configured through mcptoon's compressed view instead of full JSON schemas on each turn. Ships a doctor CLI that checks the mcptoon executable resolves and prints the exact command/args override when it does not.

Troca de modelo e controle do esforço de raciocínio para o DeepSeek Harness: as ferramentas de agente set_model e list_models permitem que o agente mude sozinho de provedor, modelo ou profundidade de pensamento no meio da tarefa, com motivo obrigatório, lista branca de provedores e proteção contra pressão de tokens da janela de contexto; o modelo ativo é injetado no contexto de execução, e a transição automática do Plan Mode troca para um modelo de planejamento configurado ao entrar no modo plano e restaura o modelo de execução anterior ao sair.

Gerenciamento de sessões: arquiva automaticamente sessões antigas conforme um limite configurável e inclui painel de arquivo, desarquivamento e exclusão pela lixeira com restauração.

Painel multiplataforma de saldo e cota de LLM: configure DeepSeek, OpenRouter, Kimi, Zhipu GLM, MiniMax, NewApi ou endpoints próprios; consulte periodicamente, gere gráficos de tendência e envie alertas de limite ou reinício de janela por vários canais.

Conecta o DeepSeek Harness a um app desktop SiYuan (思源笔记) local: registra suas ferramentas de notas como mcp__siyuan__<tool>, expõe a IA configurada no SiYuan junto com seu loop de agente como mais uma ferramenta, inclui uma skill de notas e impõe um perfil readonly/authoring/full em cada chamada, mantendo a lista de ferramentas disponível quando o app está fechado.

Injetor de prompt de sistema por modelo no DeepSeek Harness: acrescenta texto ao FIM do prompt dos modelos configurados localmente, pela rota exata provider/model ou pela regra provider/* (ambas se acumulam em ordem). Settings lista provedores e modelos para edição imediata; regras ficam em DSH_HOME e valem para sessões principais, subagentes e filhos de workflow.

Interrompe uma chamada de modelo em streaming quando a mesma string se repete dez vezes seguidas (limite configurável), mantém a resposta parcial como mensagem normal do assistant e mostra workspace, sessão e string repetida. A contagem varia conforme o tamanho da unidade por tabela em faixas ou módulo JavaScript; regiões de código (delimitadas, inline, indentadas) usam limite mais flexível.

Plugin de configuração LSP TypeScript e JavaScript para DeepSeek Harness usando typescript-language-server.

Plugin de configuração LSP Swift para DeepSeek Harness usando sourcekit-lsp.

Plugin de configuração LSP Rust para DeepSeek Harness usando rust-analyzer.

Plugin de configuração LSP Ruby para DeepSeek Harness usando ruby-lsp.

Plugin de configuração LSP Python para DeepSeek Harness usando Pyright.

Plugin de configuração LSP PHP para DeepSeek Harness usando Intelephense.

Plugin de configuração LSP Lua para DeepSeek Harness usando lua-language-server.

Plugin de configuração LSP Kotlin para DeepSeek Harness usando kotlin-language-server.

Plugin de configuração LSP Java para DeepSeek Harness usando o servidor de linguagem Eclipse JDT.

Plugin de configuração LSP Go para DeepSeek Harness usando gopls.