Plugins

Integra o TypeSafe Jev ao DeepSeek Harness para selecionar skills e arquivos, supervisionar tarefas, corrigir descobertas compartilhadas, filtrar saídas de ferramentas, auxiliar aprovações e navegar por etapas registradas. Todos os recursos vêm desativados por padrão.

Classifica chamadas de ferramenta pendentes com o Jev (modelo de decisão não generativo da TypeSafe AI) em tools/pre-execute — chamadas de alto risco com alta confiança são negadas e as ambíguas escaladas para aprovação — e aprova automaticamente chamadas reversíveis claramente concedidas em approval/request, com gating de evidência de argumentos. Também cria subclasse do resolvedor de referências de sessão para que os snapshots mantenham mensagens pontuadas pelo Jev em vez de descartar as mais antigas primeiro. Degrada para o comportamento padrão em qualquer falha do provedor; modo shadow com o comando /jev-stats; endpoints TypeSafe ou OpenRouter; 64 testes.

Plugin de camada de decisão com tecnologia Jev para o DeepSeek Harness

Plugin do DeepSeek Harness que transforma julgamentos Jev em três ações automáticas — podar saídas de ferramentas grandes demais para os segmentos relevantes à requisição, triar páginas obtidas em busca de instruções dirigidas ao modelo e escolher qual skill se encaixa no próximo passo — além das ferramentas jev_ask e jev_gate, um registro de julgamentos que sobrevive a reinicializações e um relatório /jev-status. Requer uma chave de API TypeSafe; sem ela, fica inerte e não envia nada.

Insere a cada turno um prefácio de seleção de skills escolhido pelo modelo JEV local do workspace jev-decision-kit, para que o agente carregue apenas essas skills em vez de procurá-las. Requer um workspace jev-decision-kit configurado separadamente (Python .venv, host/preface_worker.py, models/jev/head.json); sem ele, nada é inserido.

TypeSafe Jev (modelo de decisão System One) como a ferramenta jev_decide para o DeepSeek Harness: perguntas de noul, choice e score retornam probabilidades calibradas; as credenciais reutilizam a junta de credenciais do DSH; retry com backoff para 429/529 já embutido.

Use o paradigma de modelo de decisão Jev (System One) com qualquer LLM compatível com OpenAI — sem necessidade de chave TypeSafe. Registra uma ferramenta jev_decide que retorna respostas com distribuição de probabilidade para perguntas tipadas (escolha/pontuação/booleano) em uma única chamada.

Mostra no chat DSH planos escolhidos por JeV, atualizações de progresso e resumos por etapa, com tradução nativa ou resumos leves. Requer chave JeV; o serviço Jev é chamado externamente e pode cobrar. Inclui fluxos hierárquicos de tarefas seriais/paralelas.

Adiciona conselhos TypeSafe Jev para pessoas em perguntas de múltipla escolha do DSH. Por padrão, sob demanda; pedidos automáticos são opcionais. Oferece recomendações, probabilidades, confiança, alertas de disputa acirrada, sugestões copiáveis, adoção em um clique, layouts de cartão por perfil e preferências temporárias de decisão. A prévia opcional da solicitação mascara credenciais comuns; inclui verificações locais de saúde e exportações de diagnóstico sanitizadas.

Válvula de segurança pré-execução do DSH: intercepta cada chamada bash/pwsh em `tools/pre-execute`, aplica regras estáticas offline e pergunta ao modelo System One do TypeSafe Jev se o comando apagará/sobrescreverá dados reais sem possibilidade de reversão. Decide allow/revise/block/escalate; revise envia uma versão mais segura ao modelo e escalate oferece um token humano de uso único. Crédito esgotado ou API key ausente gera erro explícito, nunca falha silenciosa. Se faltar a chave, pede `guard key set` na conversa e a lê do stdin. Cada decisão vai para log de auditoria compartilhado; textos zh-CN/en.

Pacote de presets de agent JEV com roteamento de tarefas guiado por prompt, verificação cruzada e listas quantitativas.

Modo de decisão JEV opcional com leituras determinísticas do projeto, seleção semântica delimitada, verificações nativas de autorização e configurações de credenciais no desktop.

Reduz custos de LLM: um classificador Jev (System One) avalia cada turno segundo uma política declarativa e recomenda o modelo para subagentes. Tarefas rotineiras usam tarifas flash; as difíceis ficam com o modelo principal. Inclui acionamento explícito /route, verificação em runtime da capacidade de delegação, ocultação de credenciais e reprodução offline pelo log de decisões.

v0.8.6 corrige falha de inicialização: runtime Host é peer opcional, não dependência instalada. TypeSafe Jev/System One oferece 7 ferramentas: `jev_decision` (1–25 vereditos tipados paralelos, sem prosa), `jev_choose` (ordena 2–10 opções), `jev_batch` (1–20 textos, 1–5 julgamentos, uma chamada real por texto com concorrência limitada; erros brutos, sem adivinhação), `jev_usage`, `jev_overview`, `jev_guard_status`, `jev_verify` (26/27 no benchmark fixo de 27 perguntas, concorrência 6). Ledger persistente padrão: `$DSH_HOME/jev-usage.json`. Remaining=`quota.declaredBalanceUsd` menos gasto local desde `quota.balanceSince`; não há endpoint de saldo nem valor inventado. Sem API key: erro explícito; falhas isoladas por superfície. Cliente após refresh; servidor após reiniciar Host.

Roteamento semântico de ferramentas, descoberta de skills e decisões tipadas System One para DeepSeek Harness com TypeSafe Jev.

Controla um navegador a partir de um objetivo em linguagem natural: um serviço de decisão escolhe a próxima operação e o alvo em uma tabela de elementos indexada, permitindo que a sessão DSH use uma chamada de ferramenta em vez de um turno por clique.

Executa julgamentos Jev (TypeSafe System One) nos gates do agent loop do DeepSeek Harness: pre-step, pre-execute, post-execute e parada do turno. Sem dependências de UI; pode ser montado em qualquer composição Harness.

Painel de controle `/JevLoop` para moqi: exibe os gates e a API key do dsh-jev-loop pela interface tuiHost do moqi.

Camada de decisão para o loop do agente DSH: gate de chamadas perigosas, autoverificação de saída, restrição de ferramentas e proteção de loop com modelo de julgamento conectável.