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Plugin DeepSeek Harness: dá ao seu agente um navegador com identidade persistente — falsificação de impressão digital ao nível do motor, perfis locais gratuitos ilimitados, emulação de dispositivo Android, passkeys persistentes e saída através de proxy residencial.

QA de fidelidade de design para modelos somente texto: uma ferramenta `deepseek_vision` empresta um olho de qualquer rota de visão compatível com OpenAI, para que o modelo possa julgar se uma implementação corresponde ao seu mock — fornecida com o benchmark por trás desse julgamento (quatro fixtures, 23 defeitos injetados, transcrições brutas) e a disciplina de questionamento da qual ele depende.

Pipeline de QA como 10 agent skills: análise de requisitos, estratégia de teste, escrita e revisão de casos, automação E2E (Playwright) e API, exploratório, escopo de regressão e análise de bugs, respaldado por uma base de conhecimento compartilhada com regras de formato, modelo de risco e validadores de schema.

Shell web móvel para a GUI Web do DSH: drawers sobrepostos, FAB arrastável, correções para o compositor móvel e um botão flutuante de upload de imagem fixado acima do compositor (galeria/câmera nativa, integrado com o pipeline validado de add-images), sem regressão no desktop. Publicado no npm como dsh-webui-mobile.

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.

Harness de avaliação para plugins do DSH: casos em YAML conduzem execuções reais do agente em modo headless, com asserções sobre chamadas de ferramentas, argumentos, resultados e uso de tokens, além de um gate de baseline para regressão em CI.

Habilidade de verificação de afirmações que confronta documentos de design e planos com fatos do código, escalando afirmações comportamentais para verificação executável com primitivas lógicas para máquinas de estado e modelos de dados, com regressão antes/depois, restrições de domínio e mineração de riscos de concorrência.

TypeSafe Jev como serviço Cordis de primeira classe e três ferramentas visíveis ao modelo para o DeepSeek Harness — offline por padrão, saída de rede divulgada, nunca ativado por padrão.

Disjuntor para turnos ociosos do agente: monitora agent/assistant-stream e cancela um turno que produza apenas raciocínio — sem texto e sem chamada de ferramenta — após 45s, após 80000 caracteres de raciocínio ou em um padrão de repetição degenerado (unidade de repetição exata, repetição de modelo de frase, repetição esparsa ou densidade de 6-gramas). Ao disparar, injeta uma instrução continue que exige que a próxima ação seja uma chamada de ferramenta e envia 11 casos de regressão além de ajuste por portão.

Relatórios de desvio de comportamento para sessões do DSH: compara dois logs de sessão e reporta alinhamento de sequências de ferramentas, mix de ferramentas, volume de raciocínio, tempos, repetições e arquivos-alvo, com um gate opcional de limite para CI. Zero dependências.

Plugin auto-evolutivo para o DeepSeek Harness: observa como o agente trabalha, propõe melhorias aos próprios ativos via LLM, valida cada proposta em um agente de teste em sandbox e só aplica mutações verificadas — com registro versionado e reversão automática em caso de regressão.

Execute o Stata pelo DeepSeek Harness: o serviço nativo Stata AI Skill inicia automaticamente com o DSH (binários para macOS/Windows incluídos), permitindo executar regressões, do-files e fluxos de trabalho econométricos sem configuração manual.

Plugin orquestrador de QA para o DeepSeek Harness: um agente explora seu aplicativo e deixa evidências, depois o caminho explorado é reproduzido de forma determinística. Controla navegador, desktop macOS e drivers iOS e Android.

Memória de decisões e objetivos com linhagem: comandos explícitos e uma ferramenta de modelo registram decisões de forma determinística, um cartão de status as reancora ao longo da compactação, um fluxo de eventos sem perdas com recuperação BM25+jieba dá suporte a isso, e uma suíte de regressão de fidelidade em nível de cenário controla os releases.

Pacote de documentação clínica e de referência para profissionais de saúde: notas de evolução SOAP/APSO, H&P de admissão, handover SBAR/I-PASS, resumos de alta, desidentificação Safe Harbor, legibilidade das instruções ao paciente, verificações de completude e consultas com citações em rótulos da FDA, MedlinePlus, PubMed e ClinicalTrials.gov. Somente rascunhos com guarda de saída de PHI; não é um dispositivo médico.

Execute o Stata pelo DeepSeek Harness: o serviço nativo Stata AI Skill inicia automaticamente com o DSH (binários macOS/Windows incluídos), para rodar regressões, do-files e fluxos econométricos sem configuração manual.

Adaptador móvel para o shell web do DSH: gavetas de barra lateral/detalhes sobrepostas, composer e configurações responsivos abaixo de 768px, sem regressão no desktop.

DeepSeek account balance in the sidebar footer plus spend per session, today, this month and all time, priced by a configurable time-of-day price table per currency (DeepSeek CNY/USD defaults included). Two read-only remote methods, no host routes, key read through the host credentials seam on every call, egress only to the configured provider origin.

Portão de segurança em runtime no pipeline de ferramentas: nega chamadas que citem hosts fora de uma lista de saída permitida, redige credenciais nos resultados no valor canônico e não apenas no conteúdo renderizado, e registra cada decisão em um log de auditoria JSONL; vem em modo somente monitoramento.

Arnês de regressão de contrato para autores de plugins: um adaptador LLM roteirizado conduz o pipeline real em processos filhos isolados com asserções de eventos de sessão (camadas load/contract/behavior/fault); sem chave de API, pronto para CI.

Measure whether a dsh setup change actually helped: register repeatable cases, run them, and diff the results before and after you change rules, skills, or models.

Evidence-first frontend release checks: real-browser content, accessibility, runtime, network, and baseline regression reports with screenshots.

Adds a /dshpp slash command that reports session and token usage, cache-hit rate, and estimated cost from harness session logs; the repo also ships a CLI and local web console for lifecycle, provider, session, and plugin-security management.

Codex-style fuzzy skill search for the DeepSeek Harness Web GUI: /bug, /diag, /regression all find diagnosing-bugs in the / skill menu.