Plugins

Painel de insights de contexto do DSH: painel de Context + comando /context + navegador de Context — gerenciamento completo do ciclo de vida do contexto com composição categorizada, detalhes de conteúdo, tendências de evolução, eventos de compactação/injeção e estatísticas.

Governança e roteamento de DSH para todo o perfil, com um Centro de Controle Web para inspeção de responsabilidades e evidências, além de compactação, memória semântica com escopo, continuidade de segurança e entrega verificada; compatível com DSH 0.1.5-rc.1.

Plugin de segurança para engenharia reversa e pentest em um único pacote: estreitamento de ferramentas na primeira rodada, roteamento por domínio e 33 ferramentas cobrindo APK, web, binários nativos, protocolos, malware e amostras de LLM — com playbooks de desempacotamento, contorno de licenças e antianálise, mecanismo de avaliação H-CoT (roteamento semântico, comando /hcot), bancada web com prateleira de ferramentas orientada por livro-razão, fluxo de casos em disco (cadeia de evidências persistida automaticamente, achados validados numerados com E, retomada após compactação), descoberta externa de ferramentas baseada no GitHub e 361 documentos de referência sob demanda.

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).

Gerenciador de sessões do DSH: exclusão com lixeira/restauração/purga, restauração de sessões arquivadas, estatísticas de atividade recente, continuar/pausar, abrir pasta de logs, marcadores de não lido, bifurcar para um novo chat, agrupamento e ordenação por espaço de trabalho, limite de compactação de contexto.

Mascote flutuante de desktop DSH com 12 animações de estado autorais para requisições, ferramentas, compaction, arquivo e melhoria de prompts; ocupação de contexto ao vivo; um Razão Vitalícia persistente entre sessões; totais por provedor/modelo, tendências por hora e vistas de 7/30 dias; alternância de tema escuro/claro; estimativas de custo opcionais (desativadas por padrão) com editor visual de preços e alerta de orçamento mensal; importação ZIP de skins no lado do cliente; exportação de uso JSON/CSV; leituras de painel somente de snapshot com indexação incremental em segundo plano; e melhoria de prompts opt-in com pré-visualização editável e envio ao compositor DSH.

Mantém um servidor local de modelos TinyTitan acessível a partir do harness: atualiza a rota llm-pi-ai a partir dos modelos instalados e monta um backend de compaction que não pensa.

Painel de navegação de conversas: mostra a sessão atual como um esboço recolhido por turnos com badges de tipo por etapa (assistant, tool, command, compaction, error), um balão ao passar o cursor exibindo a pergunta completa do usuário, um modo minimalista que oculta os números dos turnos para uma visão só de badges, filtro por palavras-chave sobre perguntas do usuário e respostas do assistant, salto com clique com rastreamento da posição de leitura e paginação de histórico para carregar earlier/load-all. Host >= 0.1.2-rc.1; hosts legados instalam @legacy/0.2.5.

Pipeline de custo de tokens para o DeepSeek Harness: compactação em camadas sensível à pressão (projeção sem perdas abaixo de 40% de pressão de contexto, sumarização por LLM acima), allowlist de ferramentas por agente, conversão de texto longo em imagem com sumarização por visão e o comando /token-status que acompanha pressão, níveis e tokens economizados.

Histórico de entrada estilo terminal para o compositor web: recuperação por setas priorizando as extremidades, com restauração exata do rascunho/cursor, histórico persistente local do navegador, busca reversa com Ctrl+R e reconhecimento de contexto deslizante; a versão 0.5.0 adiciona uma camada de entrada inteligente — trechos entre sessões (/save, /load), modelos de prompt com variáveis, insights de reutilização e destaque de resumos de compactação.

Orçamentos de pensamento por requisição, um backend de compactação e uma aba de configurações para a linha local Qwen3.8 (llama.cpp ou NInfer).

Rotas de modelo dedicadas, ferramentas e orientação de sistema para visão, compactação, revisões, subagentes, títulos e geração de imagens.

Força a compressão de contexto ao executar modelos llama.cpp de baixo contexto como Qwen3.8-27B, melhorando a eficiência do modelo e a suavidade de uso, junto com prompts de compactação bem refinados.

Compactação de contexto protegida para DeepSeek Harness (dsh): a LLM propõe, os guardas deterministic decidem — redução eager por átomo (extract/summary/false sob guardas verbatim) + eviction preguiçosa do reference-graph (0-LLM) + recall byte-exato a partir de um log append-only.

Pipeline em camadas de otimização de tokens para DeepSeek Harness: escala de saída, carregamento tardio de MCP, driver de compactação e relatório de acertos de cache. Construído sobre as APIs reais de plugin do DSH; economiza cerca de 40–60% de entrada em sessões longas.

Dobragem de contexto sem perdas para o DeepSeek Harness: o trecho mais antigo é substituído por um resumo, e os originais permanecem no log da sessão.

Envolve o trabalho em tarefas nomeadas e, quando uma tarefa fecha, dobra todo o seu intervalo de mensagens num único resumo no próximo limite de passo; o conteúdo original pode ser restaurado a pedido.

Visão para o DeepSeek somente-texto via Doubao Web por padrão (sem custo, sem chave de API — controla seu Chrome logado por meio de uma ponte CDP do Windows), com cota do Antigravity IDE (flash/pro) ou fallback para o Gemini; escalonamento automático de detalhe, memória de evidências visuais com reidratação após compactação, cache por hash de conteúdo e um painel de cliente bilíngue.

Motor de compactação sem perdas* e sem uso de LLM para o DeepSeek Harness

Importe o histórico de chat do claude-code / codex / reasonix / zcode para sessões do dsh: vinculação de workspace, chamadas de ferramentas preservadas, proteção contra sessões grandes demais e restauração de compactação do zcode.

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.

Lê os ficheiros que o AGENTS.md referencia com importações @path e injeta o seu conteúdo no contexto do modelo no início da sessão, com orçamentos de bytes, reinjeção após compaction e um cartão de definições em seis idiomas.

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.

Plugin Context Assembler para DeepSeek Harness: montagem de contexto em blocos de tópicos, divisão de tópicos por pressão, rastreamento/reescrita de ferramentas, injeção de recall de realidade e planejamento de handoff.