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LoopX, um kernel de estado e plano de controle neutro em relação ao provedor e local-first para agentes de longo horizonte: mantém os estados de Goal, Todo, gate, evidência, cota, recuperação e handoff acima do DeepSeek Harness, enquanto o plugin inicializa a CLI e as skills, admite continuação limitada na mesma sessão e adiciona uma GoalBar de loopback para o loop exatamente delimitado.

LoopX, um núcleo de estado e plano de controle local-first, neutro em relação a provedores, para agentes de longo horizonte: mantém os estados Goal, Todo, gate, evidence, quota, recovery e handoff acima do DeepSeek Harness, enquanto o plugin inicializa a CLI e as skills, permite continuação limitada na mesma sessão e adiciona um GoalBar de loopback para o loop com limite exato.

Geração de imagens conversacional nativa para DeepSeek Harness: peça ao agente para criar uma imagem e ele cuida da geração e mantém o resultado diretamente na conversa.

Relata quais skills cada turno invocou (carregadas pelo modelo, escritas como /name, ou nenhuma) e gere o diretório local de skills: instalar a partir de um repositório colado, pasta, SKILL.md ou endereço de zip, definir um nome de exibição chinês no meta.yaml da skill, e remover uma skill mantendo uma cópia de segurança.

Informa quais skills cada turno invocou (carregadas pelo modelo, digitadas como /nome ou nenhuma) e gerencia o diretório local de skills: instale a partir de um repositório, pasta, SKILL.md ou endereço zip colado, defina um nome de exibição em chinês no meta.yaml da skill e remova uma skill mantendo um backup.

A memória que sonha — memória entre sessões para o DeepSeek Harness: lembra de você entre sessões, consolida automaticamente enquanto dorme (autoDream), congela memórias conflitantes para sua revisão e mantém uma trilha de auditoria reproduzível. Busca semântica local offline-first sobre SQLite com espelhos Markdown editáveis por humanos, um grafo de entidades, um painel de memória interativo, além de uma API externa e CLI.

A memória que sonha — memória entre sessões para o DeepSeek Harness: recorda você entre sessões, autoconsolida-se enquanto dorme (autoDream), congela memórias conflitantes para sua revisão e mantém uma trilha de auditoria reexecutável. Busca semântica local offline-first sobre SQLite com espelhos Markdown editáveis por humanos, um grafo de entidades, um painel de memória interativo, além de uma API externa e uma CLI.

Diagnostica e repara o DeepSeek Harness em Windows nativo em torno da pilha oficial persistente de PowerShell e Workspace Write, cria o atalho do ambiente de trabalho e mantém as predefinições anteriores de Git Bash e BusyBox atrás de uma configuração legada explícita. Sem WSL.

A memória que sonha — memória entre sessões para o DeepSeek Harness: lembra de você entre sessões, autoconsolida enquanto dorme (autoDream), congela memórias conflitantes para sua revisão e mantém uma trilha de auditoria reproduzível. Busca semântica local offline-first sobre SQLite com espelhos Markdown editáveis por humanos, um grafo de entidades, um painel de memória interativo, além de API externa e CLI.

Adiciona um catálogo convocável de especialistas por domínio que executam como subagentes enquanto a sessão pai mantém a tarefa e a resposta final.

Leitura em voz alta no chat para o DeepSeek Harness: toque para ler, pausar e retomar as respostas da IA com vozes naturais do Doubao TTS (BYOK); lê apenas a resposta final, com código, tabelas e diagramas filtrados; motor local, o plugin não guarda nenhuma chave de API.

Canal de bot Lark/Feishu para o DeepSeek Harness: cada chat conduz seu próprio agente, e aprovações de ferramentas, perguntas do modelo e revisões de plano retornam como cartões respondidos por um botão ou uma resposta. Alterne o espaço de trabalho e o modelo pelo chat (`/cd`, `/model`, `/new`) e execute vários bots que mantêm sessões separadas e podem passar a vez entre si em um mesmo grupo.

Mantém um servidor local de modelos TinyTitan acessível a partir do harness: atualiza a rota llm-pi-ai a partir dos modelos instalados e monta um backend de compaction que não pensa.

Provedor de modelos Tencent CodeBuddy para o DeepSeek Harness que inicia sessão com OAuth do navegador em vez de uma chave de API: lista o catálogo de modelos CodeBuddy com as capacidades de contexto, saída, chamada de ferramentas, reasoning e imagem de cada modelo, mantém várias contas com failover automático para a próxima utilizável, mostra a cota restante no compositor com um painel de uso de token e créditos, e conclui por conta as tarefas de crescimento do CodeBuddy automatizáveis, com um registro de execução. Instale do npm com `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-codebuddy`.

Continue ramificando a partir de qualquer resposta concluída em qualquer profundidade enquanto a sessão principal permanece intocada.

Porta todos os 38 temas do opencode (33 TUI + 4 desktop 2.0 + system) para o DeepSeek Harness: pipeline orientado por dados (JSON → color resolve → DSH override), persistência por navegador, escolha entre monoespaçada/proporcional, cinco fontes de código e um fallback system que mantém apenas a tipografia.

Selecione texto em uma resposta DSH confirmada para abrir um Topic independente, persistente e somente leitura de múltiplos turnos vinculado a evidências da sessão de origem e arquivos do projeto enquanto o Agent de origem continua em execução.

Adiciona uma visualização de Worktree ao DSH Web UI que agrupa Sessões por worktree do Git, mantendo o DSH como fonte de verdade.

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.

Framework de estatísticas de uso multiproveedor (contrato de adaptador v2): cápsula persistente mais painel de detalhes; DeepSeek oficial (derivação de uso diário por contabilidade por intervalo com selo de contagem regressiva de pico/vale, funciona mesmo sem endpoint oficial de uso) e OpenCode Go integrados; qualquer outra fonte de dados entra soltando um único arquivo adaptador mjs, trocável a quente pela página de configurações, com chaves de API mantidas no host.

Acesse a UI web do dsh pela LAN: encaminhamento HTTP/HTTPS/WS mais TLS (certificados autoassinados ou personalizados); compressão adaptativa Brotli/gzip para HTTP e permessage-deflate para WebSocket; a sondagem de WebSocket meio-aberto evita que clientes mobile fiquem ociosos após irem para segundo plano; injeção automática do token de lançamento permite que dispositivos LAN conectem sem copiar o token; proteção contra DNS rebinding + lista permitida de upstream somente loopback.

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.

Terminal de operações SSH para a interface web do DSH: controle um servidor conectado a partir da conversa principal (ssh_connect/ssh_exec/ssh_read/ssh_write/ssh_disconnect) enquanto mantém um terminal interativo xterm.js à direita.

StrataGate oferece ao DeepSeek Harness memória local-first, a longo prazo e evolutiva para preferências do usuário, decisões de projeto, conversas e resultados de ferramentas entre sessões; sobrepõe o histórico com decaimento temporal ajustável pelo usuário, reforça memórias pelo uso em respostas reais, mostra contagens de uso cientes do espaço de trabalho e mantém as evidências recuperadas rastreáveis até suas mensagens originais.