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Rebobinagem de conversa na mesma janela de sessão sem bifurcação (semântica /rewind do Claude Code): um botão ↶ por mensagem recorta o contexto do modelo até qualquer mensagem do usuário, com restauração opcional de arquivos no estilo Claude Code a partir de backups persistidos em disco.

Reverte uma conversa do DeepSeek Harness e seu workspace juntos, sem tocar no Git: cada retrocesso é um fork, /redo o desfaz, e um motor em Rust cria snapshots em milissegundos.

Instala quatro presets de pesquisa matemática multiagente para o DSH: v2 (pipeline guiado por probabilidade com debate entre vários verificadores), v3 (base de conhecimento Markdown em estilo de artigo com um agente planejador e uma biblioteca de métodos reutilizável), v4 (residentes persistentes auto-organizados que trocam mensagens e se reúnem) e v5 (um instituto de pesquisa com um acadêmico que decompõe e atribui o trabalho, pesquisadores votantes, trabalhadores temporários, chat em grupo e um quadro de tarefas compare-and-set); os quatro suportam retomada por checkpoint, intervenção humana e um interruptor opcional de verificação formal em Lean (off/encourage/require), cuja prova aprovada transforma o voto em uma checagem de fidelidade das afirmações Lean.

Brainstorming visual por ramificações que cria uma sessão isolada para cada direção, automatiza as transferências (handoffs) de pai, irmão, ponto de verificação e retorno, e oferece uma aba de árvore completa com uma visualização opcional Better Sidebar.

/rewind estilo Claude Code para DeepSeek Harness: snapshots do workspace baseados em git antes de cada execução de ferramenta que altera algo, bifurcações de sessão nos limites de turno, e um comando /rewind de uma etapa que restaura arquivos e bifurca a sessão de volta a um ponto de checkpoint.

Leve o estado durável de tarefas entre DeepSeek Harness, WorkBuddy, Claude Code e Codex, com checkpoints legíveis por máquina e bloqueio otimista.

O pacote DeepSeek Harness registra uma habilidade que converte produção longa (artigos acadêmicos, análises setoriais, comentários empresariais) em pipeline de 9 papéis: scouts T1 literatura / T2 dados / T3 casos em paralelo, T4 analista, T5 redator, T6 companheiro crítico, T7 auditor, T8 finalizador, T9 revisor par executados pelo coordenador. Em 6 fases com verificação triangular de evidências, M-gate de 23 verificações, auditoria G0-G14 incluindo gate de rastreamento IA chinês, pontuação peer-review com correspondência de periódicos, e 4 checkpoints humanos. Instala com `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch mais lib/index.js); envia fichas de papel T1-T9, modelos e 11 scripts de verificação sem dependências, com READMEs em cinco idiomas.

Navega pelos checkpoints produzidos por dsh-checkpoint-rewind como uma linha do tempo de nós temporais e mostra diffs de linha por arquivo entre quaisquer dois deles, com reprodução de trace a partir dos logs da sessão (sem precisar de produtor de snapshot) e rollback do workspace com foco em pré-visualização e undo de um único passo, via comandos /diff e /rollback, uma API HTTP JSON e um painel GUI.

Salvaguardas impostas pelo mecanismo para enxames de agentes do DeepSeek Harness: portões de qualidade rejeitam trabalho pela metade, checkpoints à prova de falhas retomam no mesmo ponto — mantém equipes de IA sem quebrar, não apenas rodando.

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.

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.

Workspace checkpoints per tool call: records every file mutation inside the workspace (excluding .git and node_modules by default), including changes made by shell commands rather than by write/edit, and stores the previous content of each changed path in a content-addressed store kept outside the workspace. Restores have two modes — undo one record, or return to a point in time — with a line-level diff preview, a dry run by default, and a rescue record written before every restore so the restore itself can be undone.

Model-autonomous context compaction for DeepSeek Harness: a mind_map tool surveys the agent context surface (stable seq ids, roles, token weights, clear-boundary markers, the clear-mind playbook), a clear_mind tool replaces a chosen conversation-history span with a model-written checkpoint through the native compaction transaction, call and result pairs self-collapse into one-line tombstones, and a proactive reminder nudges the model when the context grows long or a turn runs too many steps.

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.

TRAE-style conversation rollback — per-turn checkpoints (10-turn sliding window) roll back touched files and truncate model context in place, keeping the same session id. Human-initiated only: a /rollback command or a per-turn Web button (works on interrupted turns too), with a preview listing each affected file and its action — restore, recover, delete, or skip.

Browser patrol & website inspection plugin for DeepSeek Harness (DSH). Teach once, replay deterministic runbooks with managed Chromium, screenshots, credentials, checkpoints and selector recovery.

Smart checkpoints, workspace safety guards and instant rollback for DeepSeek Harness.

Multi-language subtitle translation workflow for dsh: SRT/VTT parsing, sentence-level LLM translation, bilingual merge, batched with resumable checkpoints.

Classificador autônomo de permissões para o preset auto: regras allow/deny por ferramenta, um juiz semântico por LLM e checkpoints de git para sessões sem supervisão.

Revisor de diff incremental para DSH: após aprovar um lote, somente as mudanças novas desde o checkpoint são mostradas, com painel de revisão Web e comando `/review` que injeta feedback de volta ao agente.

Adiciona ferramentas de status, diff, log, commit, branch e checkpoint opcional do Git, todas condicionadas a aprovação

Creates local, content-addressed workspace checkpoints with diff previews and two-phase restore confirmation.

Tiered compaction hub: replaces the single 80% compaction cliff with a configurable ladder (default 30/50/70/90) whose tiers escalate from gentle to maximum consolidation laws, folds a deterministic keyword index into every checkpoint so facts accumulate across cycles, and summarizes through a model chain — primary plus up to 3 fallbacks, each with its own reasoning effort. Adds a Compaction module sub-tab and a Settings card; toggling off always restores stock compaction.

Session-memory autopilot: watches DSH sessions and extracts OKF entries in-process through the harness LLM (ctx.llm, deepseek-official by default) at idle, commit, compaction and end checkpoints, storing them via the vault MCP server.