Plugins

Pacote de memória e contexto OpenViking para o DeepSeek Harness: recuperação automática pré-etapa e injeção de perfil, captura de sessão, proteção de URI `viking://`, e ferramentas de memória para recuperar/gravar com suporte de um servidor OpenViking.

Proteção pré-execução que bloqueia comandos destrutivos do Git e do sistema de arquivos, além do acesso a segredos como chaves SSH e arquivos .env, antes que uma chamada de ferramenta seja executada.

Dá ao DeepSeek Harness um verdadeiro ambiente de escritório. O plugin Univer Office reúne planilhas, documentos, slides, telas, tabelas relacionais e mais em um único runtime, com dados conectados, validação, alterações versionadas e worktrees isolados para colaboração multiagente.

Transforma um vídeo (ficheiro local ou ligação Bilibili/yt-dlp) numa grelha de storyboard navegável: células numeradas, marcas temporais exatas, transcrição por célula e envelope de áudio na mesma linha temporal. video_zoom volta a ler qualquer intervalo com maior resolução, para que um modelo apenas de texto possa examinar o vídeo em vez de ler um resumo.

Permite que um agente apenas de texto observe uma tela ao vivo ou o feed de uma câmera. Avalia a mudança visual de cada quadro e reúne somente os relevantes em uma folha numerada com o envelope de áudio, para o modelo ver as mudanças reais em vez de uma captura a cada poucos segundos.

Marketplace de plugins e skills orientado por tópicos do GitHub: uma página de configurações que percorre o registro coletado automaticamente (todo o tópico dsh-plugin mais o índice de skills, atualizado por CI a cada 2 horas) com instalação em um clique, detecção de tipo, confirmações de segurança para scripts de instalação e dependências ocultas do host, gerenciamento de chaves de ambiente e a especificação de reconhecimento STANDARD.md.

Segurança em atualizações de framework e gating de plugins para o DSH: uma verificação prévia do contrato de formato de sessão antes da atualização, que adapta plugins e presets de agente incompatíveis antes de você atualizar, rollback automático em caso de falha, quarentena automática de plugins que quebraram uma inicialização, além de fingerprint de ambiente e um pacote público de regras de contrato. O marketplace multi-fonte integrado é apenas uma camada de descoberta.

Cole um link; o agente lê. Xiaohongshu, Douyin, Bilibili, WeChat, artigos, PDFs e áudio viram Markdown citável para wiki/base de conhecimento. A/B exploratório de 60 turnos (limites de tempo diferentes, sem revisão humana da correção): leitura concluída 22%→92% (+70 pontos), timeouts 68%→0%, respostas com fato real da fonte 23%→82%. Em 123 links reais, 80% foram utilizáveis (93% das páginas que responderam); link inacessível é reportado em 26 s. Compatível com Codex, Claude Code e DSH.

Ponte compatível com OpenAI para usar no Midscene os modelos configurados no DeepSeek Harness. Em 127.0.0.1 (porta padrão 8787; escolhe uma livre se ocupada), encaminha chat completions com ou sem streaming à camada de modelos do host. Compatível com routing oficial DeepSeek, CodeBuddy, Codex e endpoints OpenAI/Anthropic personalizados. Credenciais ficam nos plugins provider; a ponte não as acessa. /v1/midscene-env cria quatro linhas MIDSCENE_MODEL_* inferindo a família. Registra sete skills de navegador, desktop, Android, iOS, HarmonyOS, E2E Vitest e referência Midscene; sem npx skills add. npm: dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-midscene

Cartão de configuração de servidores MCP para a interface web do DSH: adicione/edite/ative/desative servidores MCP via stdio (subprocesso local) ou streamable-http (remoto), com expressões com prefixo js: para valores de env/header, selos de status e recarga a quente ao salvar.

Permite que o LLM use um ambiente de linha de comando (CLI).

DSH Knit ordena na barra lateral Markdown/código/imagem/vídeo de todo o workspace e expõe Context Pack via knit_docs. BM25/IDF local padrão compara mensagens recentes com título/resumo/conteúdo: sem modelo/rede, nada sai; índice persiste após reinício/novas sessões. Evidência/prévia; atribuição fixada ao ler, fixar/excluir antes da busca (reversível). v0.23 híbrido opcional OFF, exige embeddings Ollama/OpenAI compatíveis configurados pelo usuário. Envia query+título/resumo (Markdown: início ≤60 caracteres; código: pasta relativa; mídia: nome), nunca corpo completo/caminho absoluto; loopback local. v0.24 associa mudanças não commitadas via git status somente leitura (argv fixo, sem shell, env allowlist), OFF. Sem teste com provider real; não alega melhora.

Um painel Settings gerencia MCP, skills, memória, subagentes, prompts e sessões. Combinações de cenários trocam todo o ambiente; o Agent também pode operar o plugin.

Habilidade de verificação de navegador em ambiente isolado para desenvolvimento de plugins DSH: um DSH_HOME descartável, seu próprio perfil `verify_<random>`, sua própria porta e sua própria instância de navegador em um comando, limpos na saída, para que o perfil que você realmente usa nunca seja tocado; traz um driver CDP bruto sem dependências (snapshot / click / screenshot / eval) e uma auditoria de isolamento opcional.

Painel lateral direito que transforma a coleção de skills Matt Pocock em um quadro de missões DSH: mapas de decisão wayfinder, ações de triagem/correção/discussão/execução por issue, sonda de 9 skills principais + radar de 20 skills, verificações de ambiente e transferência com um clique entre sessões.

Gerenciador de servidores MCP (stdio / streamable-http): níveis de configuração por diretório de trabalho, de projeto e global; os MCP de nível de projeto são colapsados por padrão em 4 ferramentas atômicas por meio de uma camada de middleware (`middleware: all` também integra servidores globais, comutável a quente na página de configurações); o isolamento do workspace impede interferências entre projetos; as configurações mantêm apenas referências `${ENV}`, sem segredos em texto puro no disco; API de registro em tempo de execução para que outros plugins injetem servidores MCP.

Geração e leitura de imagens para DSH: página lateral 创作 (uma linha por modelo, 10 proporções, tamanhos 1K–4K, folha de contato e cartões detalhados, zoom, reutilização e exclusão), três provedores predefinidos e endpoints personalizados — um não exige chave — além de uma skill de revisão visual. Uma chave colada é gravada em ~/.dsh/secrets/media-tools.env (modo 600) e enviada apenas ao provedor escolhido. Requer Python 3.9+ (geração via scripts/generate.py); a página 创作 requer DSH Desktop 0.2.1+.

Alvos de sessão Git worktree com sessões de tarefas isoladas, Pronto para Revisão (Ready for Review), Pré-visualização Local reversível, entrega confirmada por humanos, retenção e recuperação de ambiente, e iteração na mesma sessão.

Skill Smart Charts: transforma arquivos de dados CSV/TSV/TXT/XLSX/XLS/JSON em HTML ECharts interativo e autônomo — 32 tipos de gráfico, inclusive mapas offline, 3 temas, sem CDN. Um perfil de dados --profile (dtype por coluna, cardinalidade, ausência de valores, amostras, estatísticas, granularidade de entidades, sinais de insight) permite ao agente ler os dados e escolher o gráfico sozinho; cada gráfico embute uma ficha técnica (plot_stats + data_preview) cujos números são os únicos valores citáveis. O código de transformação do LLM roda em sandbox restrito (blacklist + whitelist de AST + builtins seguros); --doctor autoverifica o ambiente Python. Totalmente offline, ECharts incluído.

Recuperação semântica, gerenciamento de recursos, recall automático (espaços duplos de usuário + agente) e memória de sessão para o DeepSeek Harness: memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob sobre URIs viking://, gerenciamento de recursos memadd/memremove, status de observador memqueue, captura de sessão memcommit e geração de guias de habilidades memlearn.

Analisa o uso de disco do Windows, compara verificações e gerencia limpeza de cache e migração do ambiente de desenvolvimento no DSH Web.

Faz a ponte dos diretórios .claude/ do Claude Code para o DSH sem migração: habilidades, comandos e regras de nível de projeto e de usuário (um único envelope system-reminder), ficheiros de agente, hooks (PreToolUse/PostToolUse/UserPromptSubmit/SessionStart/SessionEnd) e servidores .mcp.json, além dos marketplaces de plugins do Claude Code. Inclui /cc-plugin para gestão completa de plugins/marketplace (claude CLI primeiro, fallback autoimplementado), /cc-resume para listar e importar sessões do Claude Code no DSH como logs nativos baseados em eventos, e /cc-export para gravar habilidades do DSH como habilidades do Claude Code. Ponte bidirecional Claude Code <-> DSH, versionado e lançado como dsh-claude-compat.

Ferramenta de compreensão de vídeo de baixo custo: uma ferramenta video_understand transforma um link do Bilibili / BV / vídeo local em uma camada de informação AVIS (ASR + estrutura de cena + rastreamento de objetos + rótulos YOLO) e retorna resumo + Q&A. Roteamento dinâmico entre camadas orientado por perguntas (L0 ASR / L1 rastreamento de objetos / L2 VLM de keyframe), reutilização da camada semântica para perguntas repetidas, teto de orçamento por pergunta. Motor Python: a camada principal precisa de faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); a camada semântica opcional adiciona ~2GB de torch / transformers / ultralytics. Um doctor --fix incluído configura o venv e instala ambos.

Lê respostas do Harness em voz alta por meio de um runtime TTS local existente: iniciadores integrados de IndexTTS e GPT-SoVITS, entrada HTTP/JSONL local baseada em protocolo e carregamento de pastas de modelos para ambientes SDK de Kokoro, F5-TTS, VoxCPM, Qwen3-TTS e CosyVoice. Não inclui modelos. Derivado de 1624318455/dsh-plugin-tts; separa ID da linha e configurações para instalar ambos lado a lado com recursos duplicados desativados.