Plugins

Painel de insights de contexto do DSH: painel de Context + comando /context + navegador de Context — gerenciamento completo do ciclo de vida do contexto com composição categorizada, detalhes de conteúdo, tendências de evolução, eventos de compactação/injeção e estatísticas.

Integração DeepSeek Harness para OpenContext com memória durável entre sessões, captura e recuperação automática de prompts, resumos de sessão, insights estruturados e recuperação de documentos.

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.

Histórico de entrada estilo terminal para o compositor web: recuperação por setas priorizando as extremidades, com restauração exata do rascunho/cursor, histórico persistente local do navegador, busca reversa com Ctrl+R e reconhecimento de contexto deslizante; a versão 0.5.0 adiciona uma camada de entrada inteligente — trechos entre sessões (/save, /load), modelos de prompt com variáveis, insights de reutilização e destaque de resumos de compactação.

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.

Dashboard de workspace e sessão de escritório: um painel flutuante de sprites de 6 colunas visualizando workspaces, sessões, uso de token e subagentes, além de Agent Mail e uma aba de log de escritório. As views Feishu/Lark (feed de mensagens, agendamentos de reuniões, transcrições) requerem adicionalmente a ferramenta `@larksuite/cli` instalada e autenticada separadamente.

Revisão de trajetória somente leitura em uma barra lateral de conversa redimensionável, com análise de regras, explicações opcionais do modelo, navegação por evidências e comparação de execuções da mesma faixa.

Painel de insight somente leitura para um perfil: cinco visualizações sobre os mesmos dados — camadas de configuração, árvore de plugins, serviços, nomes de ferramentas e modelos — cada entrada mostra qual camada o inseriu ou desativou e se está em execução.

Adiciona navegação e transferências de armazenamento COS, uploads de artefatos do workspace, links temporários e anexos de conversa que mantêm cópias locais com identidade de objeto na nuvem, além de ferramentas de Agent para Tencent Cloud COS, CI e MetaInsight.

Insights pessoais de uso local-first em Configurações, com mapas de calor de tokens de 1/7/30 dias e um calendário de 30 dias, composição de tokens, mix de modelos e status das chamadas de skills.

Insights de sessão e reprodução HTML compartilhável com um clique para o DeepSeek Harness.

Transforma dados brutos (CSV / tabela colada / resultados SQL / DuckDB) em um relatório Markdown estruturado com conclusões de negócio, métricas e gráficos.

Token usage dashboard in the DSH settings page: nine metric cards (total, today, yesterday, peak day, longest session, active-day streak, active days, sessions, subagent tokens), a GitHub-style daily/weekly/cumulative heatmap, and an activity insight list, aggregated locally from session logs and projection caches, keeping token history after a session is deleted.

Visual channel configuration UI for DeepSeek Harness (feishu / imessage / telegram / ...)

Connects the Qixin Insight MCP server over OAuth 2.1 with PKCE as a single plugin entry, mounting its tools as mcp__qixin_insight__* with automatic token refresh and revocation on disconnect.

Cipher memory platform as a DSH bundle: four memory types (attention, experience, preference, cognitive) sedimented per turn by four memory agents, cross-session deterministic recall injected via systemPrompt.context, insight review kept out of user-facing output, per-session UNNI/LOOP modes with memory-driven auto-continuation, memory search/ingest tools, plus a settings page (SOUL editor) and an AgentPool panel.

Branching surveys in the web GUI: the ask_survey tool with per-option routing, hover insights, Mermaid diagrams, quick one-click answer templates, and resumable banked progress.

Neural Ledger · 神经账本 — turn your DSH collaboration sessions into a visual work ledger: token analytics, smart insights, trend forecasting, and one-click daily/weekly/monthly Markdown reports.

Branching surveys in the web GUI: the ask_survey tool with per-option routing, hover insights, Mermaid diagrams, quick one-click answer templates, and resumable banked progress.

See how you have been using AI: `/session-insights` reviews your DSH sessions over time, shows what worked, which problems kept coming back, and what results were actually produced, then creates a retrospective report on your machine.

Painel local de uso do dsh: estatísticas de tokens, requisições, atividade do agente, chamadas de ferramentas e desempenho.

Centro de insights de plugins: uma resposta para "quais valem a pena instalar" — plugin_guide combina necessidades a plugins, recipe instala ambientes inteiros, plugin_rank pontua saúde (0-100), plugin_audit faz varredura estática de segurança em um checkout local e plugin_verdict emite install / caution / research / avoid.

Camada de runtime autorreparável: um laço de controle de recursos com troca de estratégia e escalada de reparo, visão sobre tempestades de erros e falhas de fibra, repasse de conhecimento entre sessões, um painel de autorreparo e 7 ferramentas.

Kit de análise de dados: perfilamento de CSV/TSV/JSON, detecção de anomalias por IQR e z-score, sumarização estruturada com problemas de qualidade e consultas de filtro/grupo/agregação sem código.