Plugins

Plugin de estúdio TongFlow para DeepSeek Harness (dsh): modelo de projeto no estilo de equipe de filmagem, fluxos de trabalho TongFlow criados pelo agente, geração de mídia determinística, tela incorporada.

Relatórios determinísticos de pesquisa setorial para DeepSeek Harness — fluxos de pesquisa de empresas e setores produzem relatórios estruturados e verificáveis a partir de evidências em etapas.

Memória de longo prazo curada e baseada em arquivos para o DeepSeek Harness — notas em markdown legíveis por humanos, um único repositório de arquivos de texto simples compartilhado entre hosts (ignorado pelo git quando reside dentro de um repositório de projeto) e um limite determinístico de índice imposto por ctx.tools.guard()

Labirinto de execução para sessões DSH: o caminho real do agente — avanço principal, desvios fracassados ou sem saída, retrocessos, novas tentativas de requisição e ramificações de subagentes — desenhado em uma única línea do tempo de relógio; com três trilhas sob cada faixa compartilhando esse eixo (densidade de chamadas de ferramenta, pulso de tokens, pressão de contexto) e um painel analítico determinístico abaixo (matriz de resultados de ferramentas, cadeias de falha-recuperação, distribuição de duração); acompanhe ao vivo em uma aba de sessão ou envie até 5 logs de sessão para comparar no mesmo eixo.

Relatórios de pesquisa determinísticos para fundos mútuos públicos chineses construídos a partir de dados de fonte pública (Tiantian Fund e Eastmoney), métricas de função pura (decomposição de desempenho, penetração de holdings, atribuição de estilo, perfil do gestor) e relatórios versionados com um apêndice de rastreabilidade de snapshot por número.

Pacote completo de habilidades de sabedoria tradicional chinesa (XuanShu) como plugin Cordis do DeepSeek Harness: cálculo de bazi, ziwei-doushu, liuyao, meihua, qimen, daliuren, taiyi, wuyun-liuqi, constituição e feng shui, com um motor determinístico local e um painel de visualização.

Guardião de escrita acadêmica (bilíngue inglês/chinês): remove a escrita defensiva típica de IA, protege evidências científicas (números, citações, força das afirmações, resultados não significativos, escopo) durante a revisão, e calibra o texto para um periódico-alvo (Journal Profile + Journal Fit). Regex/estatística local determinística, sem rede nem LLM; inclui writing_rules / writing_audit / writing_style_profile / writing_journal_profile com auditoria automática ao escrever o artigo.

Plugin de produção 3D para o Blender com 30 skills de modelagem/reconstrução, 13 ferramentas de runtime e 26 auxiliares determinísticos para ajuste de referências, renderização, validação, animação e exportação portátil; instalável como `dsh-blender`.

Busca e fetch web unificados multi-provedor: pools de chaves BYOK, monitoramento de saúde e fallback determinístico.

Gera títulos de sessão determinísticos e configuráveis para o DeepSeek Harness a partir de campos semânticos do prompt e templates.

DeepTrace — relatórios de agente determinísticos a partir dos registros de sessão (diários/semanais/mensais/anuais/personalizados): detalhamento de custos e tokens, 8 regras de insight, revisão de colaboração, saldo do provedor em tempo real, exportação em PDF/PNG/HTML; somente leitura, nunca reescreve o histórico.

Toolkit sem dependências: time / encoding / json / calculator / csv / regex / markdown / diff / stat / schema — dez ferramentas determinísticas em uma única instalação.

Controla o traçado científico do OriginLab Origin a partir do chat de IA via MCP: 62 ferramentas. Watchdog de diálogos modais, porta de segurança LabTalk, release/reconnect, ajuste com parâmetros iniciais/fixos/ponderados, edições finas de gráficos e planilhas, ferramentas de matriz, FigureSpec YAML declarativo (difável e reproduzível), instantâneo somente leitura dos MCP Resources, ponte matplotlib-figure, montagem de PowerPoint com rótulos de painéis, busca de modelos do Graph Gallery, exportação EPS, lista branca de acesso a arquivos, baseline de regressão visual e entregável OPJU editável com verificação determinística de releitura.

Guardrails de escrita de romances: 20 ferramentas novel_* impõem consistência do livro-razão de fatos, portas de fase e capítulo, auditoria automática com métricas determinísticas e revisões apenas de proposta; um workbench do painel direito cobre leitura, reprodução TTS, polimento, revisão, verificações de continuidade e redação em lote, e um mecanismo de desvio executa etapas internas fora da conversa principal.

Motor de contexto Zero-residence: payloads grandes de ferramentas são removidos do contexto ativo para um armazenamento consultável e apenas ponteiros determinísticos permanecem, de modo que os tokens de prompt por turno deixam de crescer com a transcrição. Qualquer conteúdo mascarado é reconstruído literalmente a partir do log da sessão sob demanda, por id de chamada de ferramenta ou seq de sessão.

Núcleo de órgãos do Agent-Body: plugins organizados como um único corpo. Cada comando vira um impulso nervoso que inerva de forma determinística o órgão competente e nomeia a capacidade a usar; um batimento de intervalo variável bombeia diretivas do operador, propriocepção e avisos de homeostase pelo sistema; arcos reflexos disparam sem chamada ao modelo; falhas seguem atribuição determinística (ferramenta, argumentos, permissão, timeout, rede), prescrição e laço de reverificação, e erros de argumento nunca são repetidos. Um órgão ausente é compensado pelo de maior sobreposição de capacidades, e os esquemas de ferramentas são filtrados pela intenção atual (redução medida de 84,7%, reproduzível no repositório). É o pacote de plugins do núcleo no repositório agent-body.

O órgão de memória do Agent-Body: após 2 minutos de silêncio entra em sono leve e após 5 em sono profundo, onde regras determinísticas destilam a experiência real em cartões de memória (armadilhas, playbooks, pontos quentes, problemas não resolvidos, fatos). Comandos recebidos recuperam cartões relacionados por palavra-chave e os injetam no contexto; cartões sem uso decaem numa meia-vida e são arquivados em vez de excluídos. Também remove o ruído dos avisos de homeostase de todo o corpo: repetições dentro de uma janela são contadas em vez de reimpressas, e um aviso que se repete sem nunca sarar converge para um desvio de estado estacionário conhecido e silencia. A consolidação e a recordação não fazem chamadas ao modelo.

Guarda de proteção causal de caixa branca para dsh: cada chamada de ferramenta é julgada antes da execução ao longo de uma cadeia lógica causal determinística — bloqueia operações destrutivas e em arquivos de credenciais, agrava violações repetidas de limites, corta elos com falhas até serem verificados como corrigidos e emite pareceres de risco sobre execução não auditável; roda totalmente local, sem custo de API, além de 6 ferramentas de autoverificação de caixa branca.

DAG ao vivo orientado por projeção para os subagentes e fluxos de trabalho duráveis de uma Session: status e navegação, layout determinístico de cadeias profundas, controles de ajuste/panorâmica do canvas e reorganização dos nós da sessão atual.

Memória entre sessões com lembrança determinística de zero token (bigram-Jaccard fundido com FTS5 BM25 via RRF, tokenização ciente do chinês), reforço que fortalece observações repetidas, e procedimentos cristalizados em arquivos SKILL.md refinados no lugar por um ciclo active-stale-archived com archive e rollback reversíveis. Ingest e disposal expõem um nível de autonomia escolhido pelo usuário; conflitos e gravações de alta importância sempre vão para revisão humana, e nada é autoapagado. Requer Node 22.5+.

Compressão determinística de contexto para o dsh — zero chamadas ao LLM, poda baseada em regras que preserva textualmente caminhos, comandos, rastros de erro e tarefas pendentes. Comprime ~80k tokens para algumas centenas.

Comando Cordis /hongtou: pipeline de duas fases (JSON estruturado por LLM + renderização determinística de modelo XML Word 2003)

Ferramentas de escrita que removem padrões com som de IA e correspondem à sua voz pessoal. 8 ferramentas determinísticas escaneiam texto, constroem uma impressão digital de estilo a partir das suas amostras e retornam briefs de reescrita.

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.