Plugins

Plugin host DSH para LLMs locais e via API: melhoria contínua a cada uso com autoverificações por raciocínio contrário, escalonamento para crítica, recuperação de memória por índice invertido, orientação para convergência do ciclo de código e proteção de entrega em cinco estados.

Edite uma mensagem enviada para retroceder e ramificar a conversa a partir daquele turno, troque versões com um contador sob o balão e navegue por cada branch em uma árvore de versões por turno.

Painel de anatomia para os órgãos do Agent-Body: serve um painel de sinais vitais ao vivo em /anatomy dentro do próprio harness — órgãos, batimento, livro-razão de cura, contadores de auto-treinamento e o fluxo de pulso real — lido diretamente dos arquivos de runtime em vez de redigitado. Somente host, sem bundle de cliente e sem etapa de build.

Não é mais um plugin de memória: ODR é um ciclo de autoaperfeiçoamento em mundos evolutivos (Dream-RSI). As tentativas são registradas em uma Discovery Tree e, entre execuções, milhares de variantes de estratégia são reproduzidas nesse mundo. Uma estratégia, receita ou lição só é promovida após passar pela reprodução contrafactual, nunca apenas pela palavra do modelo; Sentinel controla chamadas de ferramentas antes de consumir o orçamento. O LLM permanece congelado. Instale pelo npm como dsh-open-dream-rsi.

Autoaperfeiçoamento offline para agentes de código: valida estratégias por replay contrafactual num modelo de mundo evolutivo. Sem fine-tuning; LLM congelado. Inclui MCP e Python server.

Níveis de uso e cartões de estatísticas compartilháveis: 🐟→🐳 classificações por consumo mensal de tokens com percentil estimado calculado localmente, preços precisos para 46 modelos de 6 fornecedores (incluindo preços chineses por nível de tamanho), preenchimento retroativo de sessões pré-instalação e comparação antigo vs. novo após a mudança de tarifas de 2026-08-17. Apenas local, sem telemetria.

Provedor de modelos Kiro com início de sessão via Builder ID, Identity Center, Google, GitHub e importação de credenciais, atualização automática de tokens e perfis, uso da conta, descoberta de modelos em tempo real, esforços de raciocínio selecionáveis, chamadas de ferramentas em streaming, tratamento do motivo de parada do provedor e do estouro de contexto, e contabilização de tokens que usa os contadores exatos do Kiro quando ele os envia e, caso contrário, dimensiona a porcentagem de uso de contexto que envia pela janela anunciada do modelo.

Estatísticas de tokens ao vivo sob o compositor DSH Web: tokens/s em streaming, latência de token de saída e primeiro byte, mais reconciliação por etapa estimado vs. real com o tokenizador BPE oficial, para diferenciar um fluxo lento de um travado.

SHOPLINE AI Toolkit: conecta o servidor MCP oficial do SHOPLINE Developer e traz sete skills de agente do SHOPLINE (Admin REST, GraphQL, OAuth, webhooks, Sline) — o equivalente do SHOPLINE ao Shopify AI Toolkit

Relógio de cobrança de pico/fora de pico com leitura de conta neutra em relação ao provedor (saldo DeepSeek, janelas do plano de assinatura, créditos de relay), gasto por turno medido pelo próprio contador do provedor e uma cena de histórico de tokens /hist dividida por provedor para o dsh-tui

Envia automaticamente "continue" para recuperar de erros RATE_LIMIT (429) e QUOTA (insufficient_quota). Contador de falhas consecutivas por sessão (predefinição 20, configurável de 1 a 100), interruptor ligar/desligar na barra de ferramentas e cartão na página de definições.

Catch-em-all estilo Pokemon: seu trabalho real é a grama alta — turnos, chamadas de ferramenta e erros geram encontros selvagens; jogue bolas, preencha uma dex de 28 slots, monte um time de seis. Zero tokens, invisível para o modelo.

Realtime token counter beside the deep-thinking indicator in chat, with merged or split input/output display, per-step operation counts, and auto-scaling K/M/G/T units.

Deterministic goal-completion gate for DSH: a contract-first AC grammar with named failable check commands, a gate that re-runs every check itself (zero model trust), verdicts bound to a tree digest so file changes void passing verdicts, and a hard deny on false completion at update_goal via tools/pre-execute with a false-complete counter that blocks after two catches; scope-aware task-level claim handling (strict or goal-only) keeps multi-task Agent Teams loops from deadlocking.

Per-project MCP servers: a project declares servers in its own documents (`.dsh/mcp.json` by default; the local and global file lists are settings), and they are mounted only for the sessions working in that project — on the first turn of a session, released when it goes idle. A right-sidebar tab and a Settings page list each project with a live session, the status of every server and the session holding each mount, with `Sync` / `Retry` / `Release`, an `enabled` switch and an editor over one existing entry; a per-project tool policy (`disclosure` / `direct` / `off`) with pins and `mcp_search_tools` decides what the model sees; `${VAR}` references resolve through the project `.env` files and the credentials file; per-server call counters outlive the sessions that produced them.

TypeSafe Jev (modelo de decisão System One) para o DeepSeek Harness, de ponta a ponta: jev_decision (choice/score/noul, paralelo, respostas tipadas + confiança), um cartão em Settings > Plugins para a API key e chaves de liga/desliga, visualizações inline de ferramenta mostrando cada decisão na conversa (resposta, confiança, latência, custo), um auto-guard (checagens determinísticas + de risco/loop do Jev), um dashboard local /jev e um benchmark de verificação online (96,3% em 27 perguntas rotuladas, mediana ~283 ms no jev-latest, 2026-09-21). Honesto por design: só API real, sem fallback simulado.

English word bank for one or more children, built for DSH 0.2 and newer (0.2.0-rc.1 and 0.2.0-rc.2 verified, including the desktop shell; 0.1.7 through 0.2.x all work). 1.10 added pronunciation: in the memory cards and in the online quiz every word and every example sentence has a speaker button that reads it aloud with the built-in Windows voice - offline, with no network call and no model call - and the whole batch of audio is pre-rendered in the background whenever cards or an exam are generated, so a click starts instantly. 1.11 adds: pick words in bulk straight from the library (10 at a time, top-down, up to 50 selected, with a live counter); turn the words a child got wrong in a quiz into a one-click review set - an online card page that speaks plus a printable PDF; and every card example sentence now carries its Chinese translation underneath. Words marked on textbook or workbook photos (highlighter, red pen) are found by their marks, then translated and stored in a local SQLite bank with an occurrence count; the clipboard picker, the photo route and dictation all land in the same bank. High-frequency words surface by count, three correct answers in a row flag a word as learned, and any selection prints as a memory card set (a word split into chunks, real IPA per chunk, a grade-7 example sentence, a mnemonic hook, an A4 sheet of eight) in HTML, PDF or Word, with a print-and-answer exam page whose four options are set against each other for meaning. On 0.1.5 the settings panel does not appear - install dsh-word-vault@1.0.2 instead.

Adiciona ferramentas de descoberta de catálogo, contato com a contraparte, assinatura de acordos, coordenação de liquidação, transferência de tarefas humanas e recibos assinados para comércio nativo de agentes.

Totais persistentes de uso de tokens informados pelo provedor, com estatísticas de atividade por sessão, por modelo e diárias.

Gives the agent its own clock: per-session time readings whose precision the agent can change at runtime, elapsed-time counters, and one-shot countdowns that survive a host restart.

Turns the composer's reasoning-effort menu into a draggable slider and takes over the stock model-and-reasoning-level chip. Dragging follows the pointer continuously; releasing snaps to the nearest level and submits one session update per drag. The track draws its own fill, tick marks and white knob, only the highest levels (xhigh, max, ultra) get a flowing brand-colour gradient, and both ends carry the lowest and highest level names. The same card expands into the official model list. Arrow keys step one level, PageUp and PageDown two, Home and End jump to the ends, and each move submits. A generation counter on the directory object discards late responses, and reduced-motion turns the animations off. All data comes from the stock modelDirectories directory; no new capabilities are added.

Hierarchical session tree for the sidebar - native subagent trees plus an optional organization-derived hierarchy, with collapsed branch counters and orphan/cycle defense.

Claude-style composer header bar: shows working-tree diff counters, quick branch switcher, native diff drawer integration, and adaptive PR creation with Actions CI status.

Preventive content policy for DeepSeek Harness tool results: rewrite matched text with regex rules, or drop/truncate unpredictable payloads by field path before they are normalised, rendered, or persisted. The upstream counterpart to dsh-plugin-redact.