Plugins

Esquadrões multimodelo persistentes configurados em Configurações e selecionados no Composer, com políticas de modelo e ferramentas por membro. Por padrão, o Agent líder conclui ele mesmo o trabalho simples e delega apenas quando o esquadrão salvo é necessário; o trabalho delegado roda como um DAG limitado com revisão e reparo opcionais. O Run Center acompanha tentativas e tokens por membro a partir dos eventos de uso oficiais do Harness.

Orquestração multiagente no estilo UltraCode: uma camada de workflow gerável, salvável, governável, observável e retomável.

Orquestração multiagente no estilo UltraCode: uma camada de workflow gerável, salvável, governável, observável e retomável.

Fluxo de trabalho dinâmico para o DSH (placeholder).

Uma equipe de agentes persistente para colaboração de longa duração no DeepSeek Harness: identidades duráveis de agentes, Workspaces por projeto, Channels com responsabilidade e Task Threads encadeando agentes de sessão.

Ferramentas Cordis do DeepSeek Harness para o All in Flash, desenvolvidas com o All in Luna

Gestão do ciclo de vida de metas para o dsh com um quadro kanban interativo: metas, critérios, tentativas e revisões vivem no espaço de trabalho, guiados por ferramentas graph_*, com um quadro de duas raias renderizado na visão de conversa.

Equipe multiagente por papéis para o DeepSeek Harness. O /team reúne até 12 subagentes (produto, arquiteto, pesquisa, UI, backend, frontend, BD, segurança, revisor, QA, DevOps, docs) e executa um pipeline de 9 fases com portões (esclarecer, pesquisar, projetar, revisar spec, aprovar plano, implementar, revisar, testar, entregar) sobre artefatos compartilhados. Os portões de qualidade são impostos pelo código, não pelos prompts: tarefa inacabada não é marcada como concluída, os achados são arbitrados pelo revisor ou QA, e lacunas de cobertura ou retrabalho aparecem ao vivo no overlay e em /team status. Inclui overlay ao vivo (fases, elenco com modelos, DAG, artefatos, decisões), modo de equipe persistente e contabilidade de tokens/tempo. Zero dependências em runtime, sem build.

AI Company Framework: transforme uma frase em uma empresa multi-agente — 15 Skills planos (boss/pipeline/role-template/11 roles/generic customer-memory), 7 templates de workflow, runtime AgentTeams + painel de atividades, sidebar de funcionários com isolamento por sessão, bridge para bot do Feishu (bot do boss e bots por funcionário, roteamento de grupo, push autônomo, gate de decisão humana, guia de contato externo), memória SQLite por cliente com memória de três camadas (merge cross-group), switch de modo /company; sem RAG.

Um enxame governado de seis agentes especializados DSH — orquestrador, planejador, ponte para base de conhecimento, desenvolvedor e dois revisores — transforma um requisito em um pipeline rígido de fases em que cada entrega precisa provar-se com evidências estruturadas antes que a próxima fase possa começar; os revisores são somente leitura, merges de código só após uma passagem de revisão, e um log de eventos apenas de acréscimo fornece replay completo e auditoria em um quadro kanban ao vivo. Seu design se inspira no kanban do Hermes Agent.

Coordena Sessions DSH independentes e membros apoiados por provedores sem mesclar seus históricos, usando Rooms nativas persistentes com menções `@` vinculadas a identidade, entrega direta, transmissões e controles restritos ao líder.

Encaminha cada tarefa para um modelo e sua revisão para outro, com evidências de qualificação, failover e um diário durável.

femo (Flow Emerges Mag Opus) — orquestre mundos multiagente escrevendo roteiros. Versão como plugin dsh: motor, ponte e editor visual, tudo em uma única pasta, autocontido — basta mover a pasta inteira para usar.

Executa pipelines AItelier do DSH sobre MCP: 39 ferramentas (22 de leitura, 17 de escrita) para gerar, executar, inspecionar, editar, exportar e importar pipelines SkillFlow multi-etapa. As etapas executam no AItelier em vez da sessão DSH e são consultadas por run_id, pausam em checkpoints impostos pelo motor respondidos com answer_checkpoint, e deixam rastros por etapa e saídas de etapa para ler depois; add_provider / map_model / edit_role apontam um papel individual para um endpoint local ou mais barato. Agrupa uma habilidade aitelier-pipelines.

Adiciona contratos de execução persistentes, grafos de trabalho recursivos, clarificação crítica e gates de evidência para tarefas longas ou pouco especificadas do Harness.

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.

Use o AItelier como subagente a partir do DeepSeek Harness: gere, edite, execute, exporte e importe pipelines SkillFlow. Apenas cliente — requer um backend AItelier em execução (Docker; ver README).

Meeting rooms for DSH sessions: joining a room grants the right to convene and the duty to attend, and a session belongs to at most one room. Convening forks each participant in with its own completed-turn context and with its tools stripped, a moderator that carries no context chooses the speakers, and every turn is appended to disk as it is spoken. After adjournment each participant receives its own minutes as a user turn and resumes work.

Conversation-level multi-agent workbench for editable task planning, real child-session observation, plan-versus-runtime comparison, and evidence-backed recovery previews; tested with DSH 0.1.1-rc.2.

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.

Passe o contexto focado adiante sem esperar ou interromper o Agent ativo: congele um snapshot limitado da Session, resuma-o assincronamente com um LLM isolado sem tools e entregue uma cápsula com proveniência a outra Session ou Room autorizado — silencioso por padrão para Sessions, com wakeup explícito disponível.

Roteador de modelos em dois níveis para o DeepSeek Harness — roteamento por LLM-Judge, cadeias de fallback multimodelo, failover com backoff exponencial e orquestração em nível de tarefa (adaptação do pi-shift-router para o DSH)

Lightweight graph orchestration for DeepSeek Harness: scoped agent nodes, handoff contracts, bounded rework, and a layered global ledger.

DSH plugin: cross-session call center for agents. session_message delivers messages between DSH sessions (idle: visible full-text wake; busy: mid-turn-safe notice; plus runtime-context notes) and resolves targets by registered contact name (stale-id-proof