Plugins

LoopX, um kernel de estado e plano de controle neutro em relação ao provedor e local-first para agentes de longo horizonte: mantém os estados de Goal, Todo, gate, evidência, cota, recuperação e handoff acima do DeepSeek Harness, enquanto o plugin inicializa a CLI e as skills, admite continuação limitada na mesma sessão e adiciona uma GoalBar de loopback para o loop exatamente delimitado.

LoopX, um núcleo de estado e plano de controle local-first, neutro em relação a provedores, para agentes de longo horizonte: mantém os estados Goal, Todo, gate, evidence, quota, recovery e handoff acima do DeepSeek Harness, enquanto o plugin inicializa a CLI e as skills, permite continuação limitada na mesma sessão e adiciona um GoalBar de loopback para o loop com limite exato.

Conecta o dsh a um runtime local do SandBase Harness via stdio MCP para gerenciar agentes e sessões, transmitir turnos, inspecionar artefatos e cancelar tarefas.

Market de plugins dentro do harness para a GUI web do dsh: navegue pelo catálogo do awesome-dsh-plugin.com e instale/desinstale plugins em um profile a partir de Configurações → Plugins → Plugin Market.

Auto-memória no estilo Claude Code, nativa: arquivos de memória tipados (user/feedback/project/reference) com um índice MEMORY.md injetado automaticamente no system prompt (pegada zero quando vazio); memory_write/read/list/delete seguem as regras de escrita do Claude Code (deduplicar e atualizar, datas absolutas, links cruzados); camadas por workspace e por usuário, bloqueio de arquivo entre processos com recuperação de lock órfão, Markdown puro em disco, sem serviços externos, sem embeddings.

Plugin nativo do DeepSeek Harness (DSH) que integra o TypeSafe Jev como camada de decisão System One para seleção, supervisão, correções e aprovações de agentes.

Mecanismo de decisão Jev DSH｜Plugin de decisão estruturada orientado para Agent Harness. Suporte nativo ao DeepSeek Harness, suporte a OpenCode e Codex Harness via iPolloWork.

Classifica chamadas de ferramenta pendentes com o Jev (modelo de decisão não generativo da TypeSafe AI) em tools/pre-execute — chamadas de alto risco com alta confiança são negadas e as ambíguas escaladas para aprovação — e aprova automaticamente chamadas reversíveis claramente concedidas em approval/request, com gating de evidência de argumentos. Também cria subclasse do resolvedor de referências de sessão para que os snapshots mantenham mensagens pontuadas pelo Jev em vez de descartar as mais antigas primeiro. Degrada para o comportamento padrão em qualquer falha do provedor; modo shadow com o comando /jev-stats; endpoints TypeSafe ou OpenRouter; 64 testes.

Plugin de camada de decisão com tecnologia Jev para o DeepSeek Harness

Três ferramentas do Zhihu para o DSH — busca dentro do site, índice web global do Zhihu com filtros de domínio e data, e respostas do Zhida — com um cartão de configurações nativo e resultados com fontes citadas.

Gateway MCP de divulgação progressiva que pesquisa grandes catálogos remotos via `mcp_search` e depois invoca esquemas exatos via `mcp_call`, com conexões preguiçosas e caches limitados

Disciplina de execução modular de fronteira para DSH: roteamento baseado em evidências em 26 habilidades, planejamento de arquivos estilo Manus, gates de verificação, recuperação após sequências de falhas e um painel web interativo.

Frota descentralizada de vários dispositivos: descoberta LAN via mDNS, emparelhamento de chaves e execução direta por SSH entre redes.

Fleet multi-dispositivo descentralizado: descoberta mDNS LAN, emparelhamento por key e execução direta SSH entre redes.

Conecte o DeepSeek Harness a um pipeline Hermes: template de especificação de despacho, roteamento por nível de modelo, portões de qualidade em execuções do orquestrador, regra de escritor único no git — como um pacote SKILL.md (instalável como bundle).

Deixe seu dsh pronto para codificação séria. (Ferramentas x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, Contexto como Variáveis, compactações cruzadas recuperáveis, revive completo de contexto. `hash-edit`, `dvc://browser`, subagente como função, workflow como função.

Torne seu dsh pronto para programação séria. (Ferramentas x Esquemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, REPL IPython, Contexto como Variáveis, compactions cruzadas recuperáveis, restauração completa do contexto. `hash-edit`, `dvc://browser`, subagent como função, workflow como função.

Provedores de busca e obtenção respaldados pelo Querit para a camada de capacidade web do DeepSeek Harness (ctx.web).

Modo RLM para dsh: sub-agentes recursivos via uma função rlm() unificada — spawn, await e encadeia agentes filhos como chamadas Python de primeira classe. Adiciona um kernel IPython persistente com bindings tools.* e contexto-como-variável.

Aba Conversation Canvas: pré-visualização ao vivo de artefatos HTML do espaço de trabalho e exportação local de PNG/JPG/SVG (`npx dsh-canvas-preview`).

Visão de uso e custo para o DeepSeek Harness: agrega o uso real de tokens dos logs de sessão existentes, fixa cada custo no preço do momento do evento e mostra os gastos do mês e de hoje em relação a um orçamento, em um cartão da barra lateral ou em uma pílula da barra de entrada.

Relatórios de trabalho para o DeepSeek Harness: reúne commits do Git e conversas locais de agentes (DeepSeek/Claude/Codex) e gera relatórios diários, semanais ou mensais a partir dos seus próprios templates; a ferramenta de agente é injetada sob demanda.

Memória entre sessões para o DeepSeek Harness: os agentes salvam, pesquisam e atualizam preferências do usuário, fatos e decisões de projeto; entradas importantes são injetadas em sessões posteriores, e uma seção de Configurações as lista, edita, arquiva ou exclui.

Quadro de notas adesivas para o DeepSeek Harness: uma entrada na barra lateral abre um painel de notas Markdown com salvamento automático, cores, colagem de imagens e renderização de listas de tarefas.