Plugins

Recuperação de chat para DSH: edite a última mensagem de usuário concluída e tente novamente explicitamente as turnos com falha, ambos via ramificações de fork de sessão que deixam a conversa original intocada.

Memória entre sessões com escopo de projeto: armazenamento SQLite de sete camadas (soul/user/project/fact/lesson/rules/topic) sobre node:sqlite, injeção na primeira mensagem amigável ao cache mais acertos de palavras-chave por mensagem, ferramentas memory_remember/search/find_similar/read/update/project e consolidação em janela de ociosidade ("dream") com supressão em horário de pico. Os textos de prompt são fornecidos como arquivos de dados por idioma — o framework suporta usuários multilíngues.

Selecione o texto → anote → envie junto com sua mensagem; as respostas são mapeadas de volta para cada anotação.

Adiciona uma faixa acima do compositor para recuperar mensagens de texto enviadas mas não lidas (de direção) antes que o modelo as leia.

Edite e recupere suas próprias mensagens de usuário inline no dsh web — de forma prática e contínua, com paginador de versões e persistência de rascunhos por sessão.

Rebobinagem de conversa na mesma janela de sessão sem bifurcação (semântica /rewind do Claude Code): um botão ↶ por mensagem recorta o contexto do modelo até qualquer mensagem do usuário, com restauração opcional de arquivos no estilo Claude Code a partir de backups persistidos em disco.

Minimapa da sessão na calha da barra de deslocação: bandas à escala coloridas por tipo de evento, pontos de âncora para mensagens do utilizador e falhas, histórico de carregamento automático no topo, uma parede flutuante com cada prompt da sessão e um comutador de escala do mapa de três níveis.

Edição de mensagens baseada em branches, reroll, retry e uma linha do tempo de versões.

Edição de mensagens baseada em branches / reroll / retry / linha do tempo de versões.

Gateway IM agregado para DeepSeek Harness: permite acionar agentes a partir de WeChat, Feishu, Telegram, Discord, QQ, WhatsApp e mais de 20 plataformas de chat com sessões unificadas, aprovações remotas e perguntas interativas. Por padrão, qualquer pessoa que consiga enviar mensagem a um bot conectado pode acionar o agente; configure allowedUserIds para restringir o acesso.

Recupera qualquer mensagem do usuário: retorna a conversa (fork oficial de sessão) e os arquivos do espaço de trabalho (snapshots git ocultos por mensagem) ao estado anterior a ela, com um painel de confirmação com pré-visualização das diferenças.

Transferência de mensagens e eventos entre instâncias do DSH por meio de um servidor de interconexão.

Lista na barra lateral do DSH os documentos Markdown, imagens e vídeos existentes em qualquer lugar do workspace, ordenados por relevância para a conversa atual: mensagens recentes são comparadas localmente com título, resumo e corpo do documento por ponderação IDF, sem chamadas ao modelo nem rede. Como a lista é escaneada do workspace, não lembrada, reiniciar o DSH ou abrir nova sessão não a esvazia. Imagens e vídeos têm pré-visualização no local, com caminhos relativos resolvidos e vídeo via HTTP Range. Uma barra de referências sob o cabeçalho mostra quais documentos citam o exibido e quais ele cita, com um clique para saltar. A mesma classificação é exposta ao agente como a ferramenta knit_docs, que retorna os documentos mais relevantes com o trecho correspondente, quando encontrado.

Instala quatro presets de pesquisa matemática multiagente para o DSH: v2 (pipeline guiado por probabilidade com debate entre vários verificadores), v3 (base de conhecimento Markdown em estilo de artigo com um agente planejador e uma biblioteca de métodos reutilizável), v4 (residentes persistentes auto-organizados que trocam mensagens e se reúnem) e v5 (um instituto de pesquisa com um acadêmico que decompõe e atribui o trabalho, pesquisadores votantes, trabalhadores temporários, chat em grupo e um quadro de tarefas compare-and-set); os quatro suportam retomada por checkpoint, intervenção humana e um interruptor opcional de verificação formal em Lean (off/encourage/require), cuja prova aprovada transforma o voto em uma checagem de fidelidade das afirmações Lean.

Seletor de habilidades no estilo WorkBuddy: um botão ao lado do compositor abre uma lista pesquisável de habilidades instaladas; escolher uma insere o gesto oficial /skill-name, para que a habilidade seja carregada junto com sua mensagem.

Tema Cyberpunk 2077 / Night City: identidade em amarelo NC e ciano neon, linhas de varredura CRT, mira de foco Kiroshi ao passar o mouse, HUD de estado de combate, efeitos sonoros sintetizados de máquina de escrever e mensagens, e easter eggs escondidos (relíquia / johnny)

Cronologia de pontos estilo Git na margem direita da dsh web UI: um ponto por mensagem do utilizador, passagem do rato para conteúdo e metadados (hora, turno, duração, TTFT, tokens), clique para saltar. Também adiciona uma lista de mensagens da sessão completa, pesquisa dentro e entre sessões, marcadores com ligações profundas #msg= e navegação por teclado.

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 configurável para a interface web DSH: temas de papel de parede e vidro fosco, cores de destaque, atalhos de teclado personalizados, painel de uso de aplicativos, faixa de histórico, Markdown de mensagens — sem edições no shell.

Adiciona o russo como opção nativa em Configurações - Geral - Idioma do DeepSeek Harness, cobrindo tanto a interface principal quanto os plugins complementares. Exportação de Markdown localizada, tradução dentro da mensagem, tipografia ao vivo, aliases de comandos com barra e uma correção de layout com Alt+L, além de um cartão de configurações, tudo aplicado por um snapshot de locale em tempo de execução em vez de modificar os arquivos principais.

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.

Conjunto de ferramentas de depuração ROS2 e análise de visão do estado do robô para DeepSeek Harness: enumeração de node/topic/service/action/interface/TF, JSON de topologia do grafo inteiro, verificações rosdep, builds com gate de aprovação e scaffolding de mensagens customizadas, capturas de tela da GUI e observação de visão multimodal, além de renderização offscreen RViz2 headless (malhas low-poly, leitura direta de pixel, passthrough GPU - renderização de movimento a 30Hz) com análise VLM paralela em tempo real.

Uma companheira Live2D de garota-baleia para a UI web do DeepSeek Harness: o modelo fica na tela e reage ao que o agente está realmente fazendo (pensando, chamadas de ferramenta, texto em streaming, erros, fim do turno); clique nela para enviar uma mensagem ao agente e ver a resposta surgir em um balão; clique com o botão direito para um menu de expressões, itens de vestir, cenários de mesa e animações de disparo único, cada ação mapeada a partir da folha de atalhos do autor do modelo original, de modo que nada se sobrepõe e tudo termina sozinho. Assets do modelo não comerciais (CC BY-NC-SA 4.0), código MIT, por Andersen216 (https://github.com/Andersen216).