Plugins

Coleção DSH de segurança autorizada: nove modos de trabalho (coordenador de red team, pentest, auditoria de código, análise binária, ataque-defesa, evasão de AV, resposta a incidentes, segurança em nuvem, resolução de CTF) e quinze plugins de tempo de execução, gerenciados a partir de uma página de configurações com implantação, instalação, atualização e desinstalação com um clique.

Memória persistente supervisionada por LLM para agentes de IA — recuperação baseada em grafo, conhecimento entre sessões, binário único. Funciona com DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw e qualquer runtime de agente.

Limpa vestígios de IA em textos russos: encontra artefatos de copiar e colar de chatbots (ChatGPT, Gemini, Grok, Perplexity, DeepSeek), remove marcas de texto oculto (caracteres de largura zero, layout invisível; a varredura de sombra captura marcadores divididos por invisíveis) e reescreve o texto em prosa natural sob pedido; 40 marcadores regex, 38 com entradas completas no registro de evidências; 156 gates, 530 testes; pacote offline e somente texto (a remoção de metadados binários está em scripts/).

Memória causal para dsh: uma ponte MCP stdio sem dependências que monta as 17 ferramentas do servidor causal-memory com nomes simples (sem prefixo mcp__) — arestas decisão → resultado com relações tipadas (caused / enabled / prevented) numa loja SQLite local que sobrevive à compactação — mais uma secção de prompt de sistema fixada. Requer o binário do servidor causal-memory no PATH (pip install causal-memory ou uma versão pré-compilada).

Adapter de terceiros que registra o servidor MCP upstream REA (Reverse Engineer Anything) no DeepSeek Harness como ferramentas mcp__rea__*. A versão 2.x fornece runtime próprio (Node, REA CLI, JDK, Ghidra) em <DSH_HOME>/plugins/rea-bundle e inicia REA por shim; após uma configuração, funciona mesmo sem pré-instalação. A 1.x (branch v1, npm 1.0.6) só configura e espera REA/Ghidra já instalados. A análise é do upstream: binários nativos (Hopper/Ghidra/IDA), apps JavaScript/Electron, assemblies .NET, sites, APK Android e dispositivos adb, firmware e capturas de processos.

Responde ao web_search integrado por uma instância de metabusca RustXNG auto-hospedada. Baixa e inicia o binário quando necessário e o encerra após um tempo ocioso. Um provedor fetch opcional também decodifica páginas cujo charset aparece somente em <meta>.

Caixa de ferramentas de conversão de unidades cobrindo 20 categorias — comprimento, massa, temperatura, área, volume (incl. unidades de cozinha dos EUA), velocidade, tempo, tamanhos de dados (MB decimal vs MiB binário), taxas de transferência (Mbps vs MB/s), aceleração incl. força g, iluminação (lux / foot-candle), pressão, energia, ângulo, frequência, potência incl. três definições de cavalo-vapor, força, torque, tipografia (px/pt/em/rem) e consumo de combustível (mpg ↔ L/100km). Duas ferramentas — convert_unit e list_units — zero dependências em runtime, aritmética pura; cada resultado inclui a fórmula aplicada.

Conecta um servidor MCP MATLAB local ao DSH para avaliar código MATLAB, executar scripts e testes .m e consultar toolboxes instalados via mcp__matlab__*. Requer MATLAB, o binário MathWorks MATLAB MCP Server e edição de um caminho após instalar. O plugin sozinho não registra ferramentas.

Visualizador e editor de texto para o dock workbench: desfazer/refazer, salvar com Ctrl+S, confirmação de alterações não salvas e detecção de binário, registrado como o visualizador de arquivos padrão.

Adaptador LLM LongCat-2.0: contexto de 1M, modo de pensamento binário, chamada de ferramentas e streaming pelo endpoint compatível com OpenAI.

Um subagent Douyin navega vídeos e lê comentários em horários tranquilos e reporta; ferramentas `dy_*` também publicam e respondem. Respostas saem da página já autenticada com assinatura de requisição própria, sem ticket IM. Inclui timer de cota diária e Settings → Douyin (chave geral, modo automático, horários tranquilos, rodadas/dia, profundidade do relatório). Voltado ao Windows; requer binário separado `douyin-mcp` (releases yunsur/douyin-mcp, caminho em `dy_config mcpExe`) e login Edge/Chromium. Responder precisa de navegador autenticado na porta CDP; publicar exige credenciais extras que muitas contas não têm.

Shrinks oversized bash and job_output text by piping it through the external rtk binary, keeps the original in a spill file and lets the model fetch it back on demand; keeps the original text when rtk is missing or fails.

Registers 12 CatPaw (妙手) models as a DeepSeek Harness provider, with per-model reasoning effort, harness-executed tool calls, and QR-code login. The bundled catpaw-cli is a macOS arm64 binary (other platforms must supply their own copy), and calls use the signed-in CatPaw account quota.

Adapta ao DSH a economia de tokens do rtk do Claude Code: reescreve comandos compatíveis e compacta builds, testes e logs inacessíveis (git, cargo, npm, pytest). Informa o que foi omitido e como recuperar; se o sandbox não alcançar o armazenamento rtk, salva o original e informa o caminho. A economia aparece abaixo do compositor; /rtk stats mostra detalhes. Se a reescrita for incerta, o rtk não puder rodar ou houver risco de perder argumentos, executa o comando original. Binário rtk incluído, sem instalação separada nas plataformas principais.

Executa o ZCode CLI instalado localmente como rota de modelo `zcode` no DSH. Todo o tráfego é assinado pelo binário oficial; o plugin não envia solicitações próprias, não falsifica pedidos do cliente nem envia credenciais para fora do computador (o token do plano só é decifrado na memória para ser entregue ao CLI oficial). Não requer API key. Oferece canais one-shot pago e app-server gratuito. Desde v0.3.0 inclui uma ponte HTTP MCP; chamadas de ferramentas passam pela aprovação do DSH. Inclui documento contract e gate `node --test`.

Usa o Claude Code (binário oficial sem modificações, via Agent SDK) como provedor de modelos e subagente dentro do DeepSeek Harness.

Navegador visual para DeepSeek Harness: aba na barra lateral direita, abaixo do Browser integrado, que transmite o Chrome ao vivo como fluxo binário de frames JPEG (sem polling de capturas). O Agent o controla por uma visualização numerada de elementos interativos com baixo consumo de tokens.

HUD de progresso de testes na tela para DSH: um painel que deixa os cliques passarem fica sobre o app testado e mostra expectativa versus resultado de cada etapa e se a pessoa aguardando pode retomar mouse e teclado. Binário universal pré-compilado arm64 + x86_64, sem Xcode Command Line Tools; o painel requer macOS 14+.

Mantém o tamanho da janela DSH Desktop: registra o quadro externo em pixels físicos e o restaura centralizado na área de trabalho na próxima inicialização, antes de exibir a janela para dimensionar corretamente a animação de boot. Configurações: 12 presets (1024x768 a 3840x2160), largura/altura livres, centralizar ao restaurar e aplicar agora; escolhas têm efeito imediato e persistem. O helper de redimensionamento é compilado na máquina do usuário: fonte C# incluída, build inicial com csc.exe do Windows (~110 ms medidos uma vez, cache ao lado do arquivo de estado, início ~90 ms); se não der, usa powershell.exe temporário. Sem binário no pacote, dependências npm ou requisição de rede de saída. Somente Windows.

Lê o estado dos serviços Windows via WSL: lista serviços ou consulta um pelo nome com dependências, conta de logon e caminho do binário.

Playbook de publicação para agentes de IA. CLI instalável via npm + plugin DSH + pacote de skills. Abrange npm, remotes GitHub+Gitee, marketplace DSH, cargo crates.io, PyPI, executável PyInstaller, binários únicos Go e Rust, além de desktop Electron/Tauri. Bilíngue EN/ZH.

Provedor de delegação de subagentes que executa qualquer binário CLI compatível com Claude indicado por um campo executablePath configurável.

Installs and runs Android native command-line tools from inside DSH: fetches aarch64 bionic packages from the Termux repository, unpacks them in pure JS and runs them through /system/bin/linker64, with no root, no Shizuku and no external package manager.

Connects DeepSeek Harness to LRC's local structured memory: distills conclusions every 8 turns, drops near-duplicates by character-level Jaccard similarity (≥ 0.85), and writes them to a local LRC store. Five tools — lrc_recall, lrc_forget, lrc_remember_now, lrc_handoff and lrc_status — cover on-demand recall, retracting wrong entries, immediate writes, session handoff and a status line. On first run it downloads a per-platform LRC binary (win32-x64, darwin-arm64 or linux-x64, SHA256-verified) and starts an isolated instance, so the LRC desktop app is not required; data stays in $DSH_HOME/cache/lrc-plugin/data unless LRC_BASE points at an existing instance.