Plugins

Centro de controle de Workspace para Task para Session escopado por tarefas para DSH Web, com quadros de Sessão, visualização de conversas arquivadas e memória de longo prazo delimitada compartilhada entre Sessões vinculadas.

Transforma o usuário em protagonista de RPG: após cada turno concluído do usuário, uma "aventura" aleatória pode ser acionada, extraída de mais de 700 eventos em 7 conjuntos temáticos (ficção científica, fantasia, antiguidade, anime, romances, wuxia e urbano), desenvolvendo seis atributos persistentes (força, inteligência, agilidade, carisma, sorte e vitalidade) com XP, níveis e ramificações narrativas ponderadas por atributos, configuradas por uma UI na página de Configurações.

Runtime de visão auditável e Computer Use multiplataforma para DeepSeek Harness com evidência que preserva a fonte.

Sistema de conquistas para a DSH Web UI: galeria com ordenação por categoria/raridade, notificações de desbloqueio, troféu na barra lateral, dock do compositor, conquistas crossover e persistência local.

Mercado alternativo de plugins para DSH: catálogo curado mais navegação ao vivo no GitHub, busca bilíngue zh/en, auditoria estática de segurança pré-instalação fail-closed com bloco de install-hook, e visualização de README por plugin com reparo de codificação ilegível.

Som + pop-up ao concluir uma tarefa: um toque de Web Audio, um toast na página e uma notificação do sistema enquanto a página está em segundo plano (somente navegador, multiplataforma).

Ferramenta de visão invocável pelo agente que descreve imagens locais por meio de qualquer endpoint de visão compatível com OpenAI que você configurar, com verificação cruzada opcional de vários modelos e sem chaves embutidas.

Diagnóstico offline para o DSH: 19 verificações abrangendo ambiente, profile e estado de sessão, com um painel "Doctor" nas configurações e uma API JSON somente leitura

Port do TaskPlane para DSH: executa ondas ordenadas por dependências em trilhas paralelas de git-worktree, com pacotes de tarefas, revisão entre modelos e recuperação após falhas.

Exporte a sessão atual para arquivos Markdown e JSON portáveis e com versionamento de schema, por meio da ferramenta `session_export` e de comandos de barra, com nomes de arquivo seguros entre plataformas.

Cross-session long-term memory backed by a local Go service (~50MB RAM, SQLite-vec + verify-augmented claims): zero-lag recall injection on every user message, session-end transcript ingest, and memory_search / memory_logs / memory_ingest tools. Install with `dsh plugin --profile web add @djasdh/interest-memory-dsh-bridge`. Protocol bridge only: the Go service is not installed by `dsh plugin add` — install and start it per the repository README first; until it runs, the tools silently return nothing.

Replaces the reasoning-effort dropdown with a draggable snapping slider, and draws 13 canvas effects across five style families (thrust, fluid, fantasy, tech, texture) with three tiers that unlock as the effort level rises. Custom mode combines 10 particle forms with 8 flow trajectories; 9 accent presets and a hex picker recolor every effect, and optional key sounds cover two voice clips, a synthesized duck squeak, a mechanical click and a local audio file.

Edição em inglês da Lei de Weiwen (Lei do KISS): o primeiro middleware de adjudicação causal de caixa branca agnóstico de domínio para agentes de IA. Ao contrário de ferramentas de causalidade de domínio (estatística/economia/ML) ou firewalls de agente com barreira de evidências, adjudica *toda* chamada de ferramenta ao longo de uma cadeia causal estrutural determinística (R->S->D->H->M) antes da execução — em qualquer domínio, sem treinamento nem ajuste por domínio. Bloqueia operações destrutivas e em arquivos de credenciais, escala violações de limite repetidas, corta elos falhos até serem corrigidos e verificados, e emite vereditos de risco sobre execução não auditável; roda totalmente local, com custo zero de API.

Gerencie skills e comandos do DSH em Configurações: liste, ative/desative, edite, exclua e adicione skills nos escopos global e de projeto, e salve prompts reutilizáveis como comandos de barra.

Mescla o contexto de outras sessões no turno atual: resolução de conflitos ponderada por evidências, retratação de afirmações cujas premissas foram retratadas, rotulagem de confiança que resiste à injeção de prompts entre sessões, e empacotamento limitado por orçamento. Inclui um benchmark.

Planejamento de projeto em mapa mental com proteção contra desvios de bloqueio: planos, módulos e tarefas como um DAG de dependências com ordem de execução topológica, marcador de posição do agente, portão de aprovação humana em cada edição do quadro, verificações cruzadas com git e conclusão de tarefas condicionada a evidências.

Per-project memory for DeepSeek Harness. Three Markdown files per workspace — PROJECT.md, DECISIONS.md and SESSIONS.md — are auto-created on the first step of any session in that workspace, re-read from disk and re-injected only when they change (and re-injected if compaction dropped them), and written back by classification through a memory_checkpoint tool, with a bounded end-of-turn nudge when a turn did work but recorded nothing. memory_read and memory_search read the live log and the archive, the latter over a zero-dependency BM25 index. The session log is capped at 200 entries with the overflow moved to SESSIONS-archive.md — never injected, but visible, readable and searchable, and restorable one entry at a time. Settings page: a workspace list with a path filter, read-only tabs for the three memory files plus the archive, reload, export/import of one workspace's memory as a JSON bundle, a two-step clear, a panel that rewrites or removes the AGENTS.md instruction block, and a PROJECT.md staleness reminder. A composer status chip shows that workspace's sync state and creates the files on click. Zero dependencies — no vector store, no embeddings, and no model calls.

Âncora de instruções de sessão para o DeepSeek Harness: o primeiro passo de uma nova sessão injeta um bloco de instruções de composição livre como mensagem originada do plugin, e ele é reancorado após uma compactação com resumo, a cada N turnos, ou quando a pressão de contexto medida cruza um limite. Um comando /anchor reancora sob demanda sem chamada ao modelo; uma página de configurações gerencia a biblioteca de presets paginada, a ordem de injeção, a origem de reancoragem e os limites de caracteres.

Comunicação entre sessões em processo, criação de sessões pares e quadro-negro compartilhado para o DeepSeek Harness.

Self-tending living memory in one local SQLite file — a nightly patrol dedupes, merges, decays and cross-links entries on its own, with seven-signal RRF hybrid recall (FTS5 + jieba Chinese-first tokenization, optional vector KNN, graph PPR), a typed knowledge graph, conflict detection instead of silent overwrites, and web telemetry panels.

Goal mode and autonomous execution plugin for DeepSeek Harness: a sticky top banner keeps the current goal visible across turns while the agent works toward it autonomously.

Um painel de orquestração estilo RTS onde comandos substituem chats: um agente comandante residente decompõe cada ordem em briefings de tarefas com critérios de aceitação, tropas de subagentes tipadas (recon/engineer/medic/scribe) as executam em workspaces isolados, e cada sessão é indexada pela ordem que a iniciou.

Estado de trabalho entre sessões explícito para DeepSeek Harness: objetivos, decisões e próximos passos capturados automaticamente a partir de eventos do host ou por meio de uma ferramenta work_state visível para o modelo, inspecionável com /checkpoint.

Verificação de relatório inteiro para relatórios científicos: verificações por afirmação contra Crossref, PubMed (varredura de retratações), ClinicalTrials.gov, UniProtKB, GEO/SRA e PatentsView, acessibilidade de URL e concordância de títulos, significado afirmação-versus-fonte em temperatura 0, e um livro-razão de auditoria durável e reiniciável com um relatório anotado.