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Bundle DSH para textos longos (artigos acadêmicos, análises setoriais, comentários de negócios), com pipeline de 9 papéis/6 fases: T1 literatura, T2 dados e T3 casos em paralelo; T4 analista, T5 autor, T6 parceiro crítico, T7 auditor, T8 finalizador executado pelo coordenador e T9 revisor por pares. Inclui verificação triangular de evidências; M-gate: 26 verificações (25 scripts + 1 humana); auditoria G0-G16 com controle de vestígios de escrita por IA em textos chineses; pontuação peer review com seleção de periódico; 4 pontos humanos. Instale: `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (`package.json#dsh.bundle.patch` e `lib/index.js` registram a skill). Cartões T1-T9, modelos, 36 scripts sem dependências e README em 5 idiomas.

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

Rollback de conversação estilo TRAE — checkpoints por turno (janela deslizante de 10 turnos) revertem arquivos tocados e truncam o contexto do modelo no local, mantendo o mesmo id de sessão. Apenas iniciado por humanos: um comando /rollback ou um botão Web por turno (funciona também em turnos interrompidos), com uma prévia listando cada arquivo afetado e sua ação — restaurar, recuperar, excluir ou pular.

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.

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.

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.

Adiciona Delete session ao menu de contexto lateral; após confirmação que mostra o tamanho dos logs e a atividade atual, desvincula arquivos de log, checkpoints de projeção e registros de memória do host.

Workbench de código na barra lateral direita: árvore de arquivos do workspace e editor Monaco com várias abas (destaque de sintaxe, salvamento protegido por versão), completude Tab do DeepSeek fill-in-the-middle, checkpoint/rollback a cada salvamento, busca no codebase e ferramenta `codebase_search` para o agente, além de chips que inserem a seleção no chat como menção `@path`.

Pontos de controle locais de tarefas e recuperação limitada para DSH, com memória hierárquica L0–L3 opcional, recuperação que considera dependências, contexto que considera pré-requisitos e seis ferramentas de memória opcionais.

Ponte experimental para Windows que permite ao Codex supervisionar tarefas do DSH Desktop 0.2.1-rc.3 via MCP local: perguntas bloqueantes sobre a direção, pontos de verificação do plano, revisão e ajustes e roteamento para espaços nomeados. Adaptação para Windows de Cryocell77/dsh-desktop-mcp-bridge (MIT); usa o mesmo nome de pacote e entrada do carregador, então não pode ser ativada junto com a original.

Pacote de produtividade para DeepSeek Harness: busca em conversas, checkpoints, gestão de contexto, chats principal e lateral, memória local de longo prazo, tarefas e planejamento diário.

Pontos de controle do workspace inteiro por turno: snapshot ao fim de cada turno e lista dos arquivos alterados nele. Restaura arquivos, conversa ou ambos. A varredura da árvore toda, não um hook de gravação, também registra alterações de shell, editores externos e git. Restaurar a conversa cria um fork daquele turno sem cortar o original; a restauração também pode ser desfeita. Histórico em repositório git sombra sob DSH_HOME; não toca o .git do projeto. Requer Git >=2.20 e Node.js >=20.

Rollback de conversa no estilo TRAE, reconstruído para DSH 0.1.7-rc.2: checkpoints por turno restauram arquivos alterados e truncam o contexto do modelo no mesmo session id. /rollback doctor verifica o contrato framework-contract; o diff dos arquivos afetados compara com o estado atual em disco para permanecer correto após reiniciar. Inclui desfazer a última ação com Ctrl+Shift+Z, opção para ocultar mensagens revertidas e interface em inglês.

Plugin de patrulha do navegador e inspeção de sites: ensine uma vez e reproduza runbooks determinísticos com Chromium gerenciado, capturas de tela, credenciais, pontos de verificação e recuperação de seletores.

Pontos de verificação inteligentes, proteções de segurança do workspace e rollback instantâneo para DeepSeek Harness.

Fluxo de trabalho de tradução de legendas multilíngue para dsh: análise de SRT/VTT, tradução por LLM em nível de frase, mesclagem bilíngue, em lotes com pontos de verificação retomáveis.

Per-turn git checkpoints of a workspace: undo one turn’s changes, or go back to the end of an earlier turn, with a diff preview and an undo of the revert itself.

Host-side progress checkpoints for long DSH tasks. After N minutes or M tool calls the model is nudged to post a one-line progress note and keep working, so you can correct it before it runs far off course.

Writes a novel from one idea to a validated manuscript with a code-driven workflow: a JavaScript state machine runs the stages (constitution, outline, design, writing, validation, batch, export) and a 15-step per-chapter loop, PowerShell scripts validate each gate, and versioned checkpoints let a restart resume at the exact chapter. Nine subagent roles do the drafting and review. Needs PowerShell 7 (pwsh) and Python 3.7+; without pwsh the gates record a DEGRADED verdict and the run pauses.

Per-turn, per-file checkpoints for files written by DSH tools: keep, undo, redo, and revert to here from a dock above the composer, with inline before/after diffs, pinning, and per-session storage cleanup.

A Conductor tab and commands for a chat's context: /new replaces the context in place with a model-written handoff, /rewind restores the chat and the agent's file edits to an earlier prompt, plus /drop, pins, an automatic compaction level, recovery after failed turns, silent messages between chats and agent and task orchestration. Supersedes dsh-orchestrator, dsh-force-compact and dsh-continue, so do not install it alongside them. Requires DSH >= 0.2.1-rc.5, Node >= 22.5, the web profile and dsh-better-sidebar.

Routes model and reasoning effort per turn: a cheap classifier reads each request and picks one of five tiers, a supervisor model re-routes on tool errors and checkpoints, and upgrading to the stronger model waits for confirmation.

Declarative DAG runtime for DSH tool plans with bounded parallel execution, read-only retries, per-step checkpoints, cancellation, and conservative crash recovery.

Keep conclusions alive across context compaction: the model writes a task checkpoint and the plugin re-injects it into the system prompt's first node — the span compaction never touches, so it survives any number of compactions. Four-tier injection (0/95/175/≤12000 chars) scales with session relatedness; checkpoints live in the plugin's own folder, never in your workspace.