Plugins

Evolua skills, agentes, prompts, código e plugins de dentro do DeepSeek Harness, com o AgentDescent.

Wish Specializer, plugin para DSH que ajuda o modelo a realizar seus “desejos” sem entendê-los errado. Segundo o autor, pode haver grande ganho de desempenho com prompt curto, preset Wish incluído (PTC também serve) e modo Heavy.

Assume a caixa de entrada web do DSH (v0.3.0-beta.4 · pacote de capacidades para tarefas complexas: 3D / normais / interação / dados / concorrência / detalhes de desempenho verificados ponto a ponto + aceitação automatizável + bilíngue chinês-inglês · aplicável a dsh-0.1.6-alpha.1): antes do envio, uma IA independente (mensageira) otimiza o prompt em um comando pronto para a IA de trabalho (quatro intensidades, comprimento do fluxo conforme a dificuldade, isolamento por sessão, mini janela minimalista).

Adiciona um botão de otimização ao lado do composer que analisa e reescreve o rascunho de prompt com streaming SSE, consciência de contexto de conversa (estratégias template vs intent-polish), uma cadeia de memória de continuidade de edição, undo, e roteamento de modelo com fallback e um teste de conectividade.

Otimiza uma instrução bruta em um clique: três estilos, perfil contextual de função/tarefa/meta, seleção de várias amostras por juiz de modelo e autoaperfeiçoamento com memória da sessão, padrões inteligentes e ajustes do usuário. /template atende 22 subcenários sem chamadas ao modelo. ✨ otimizar/desfazer no campo, ferramenta prompt_optimize, hook automático, página de status, painel Settings (dsh 0.2.0) e detecção automática de documentos zh/en.

Otimiza tokens no DeepSeek Harness com descoberta pesquisável e carregamento tardio de ferramentas MCP, controles configuráveis e status da compactação, redução da saída de ferramentas, resumo visual de textos longos e arquivamento opcional de conversas com recuperação paginada.

Otimizador de reasoning_effort por rodada para dsh — reduz automaticamente o raciocínio em chamadas de ferramentas simples e eleva-o para trabalhos pesados, cortando o tempo de pensamento entre chamadas de ferramentas.

Transforma um rascunho de uma linha do DSH em um briefing completo (papel, objetivo, restrições e formato de saída). Port de linshenkx/prompt-optimizer verificado byte a byte, com três modos e dez modelos idênticos ao original. Histórico com consentimento, cadeias de versões e comparação estrutural; cada execução informa o uso de tokens. Nada é salvo nem enviado sem clique.

Pipeline em camadas de otimização de tokens para DeepSeek Harness: escala de saída, carregamento tardio de MCP, driver de compactação e relatório de acertos de cache. Construído sobre as APIs reais de plugin do DSH; economiza cerca de 40–60% de entrada em sessões longas.

Roteador de modelos e otimizador de custos para o DeepSeek Harness: respostas rápidas via flash para perguntas simples, fallback automático em caso de falha e painel em tempo real de tokens/cache/custo.

Otimização de rede para a interface web do DSH: reduz o tamanho de transferência com cache e compressão para acelerar muito o carregamento da página, além de um indicador de queda de conexão e reconexão automática. Ideal para usuários que buscam desempenho máximo ou usam redes instáveis.

Refina o rascunho no compositor em um prompt mais claro e melhor estruturado pelo botão ✨ ou Alt+O; transmite o resultado ao vivo via SSE com o raciocínio exibido primeiro, e segue o modelo padrão da sessão sem configuração ou qualquer endpoint compatível com OpenAI.

Geração de imagens e vídeos Agnes para DeepSeek Harness: duas ferramentas de Agent, otimizador de prompts com IA e painel lateral para inserir a chave de API, que nunca é enviada no código.

Plugin de gestão de comportamento para DeepSeek Harness: secção de prompt para disciplina na chamada de ferramentas, convergência de paralelismo acionada por falhas (o pool desce para 1, restaura-se automaticamente), intervenção do utilizador após falhas consecutivas. Complementa dsh-token-optimizer; funciona de forma autónoma.

Teclas de envio e de nova linha configuráveis, um menu de contexto do composer com três fontes (deixar a cargo do DSH e de outros plugins / menu do navegador / menu personalizado com estilo do plugin), um painel de comandos rápidos com listas de prompts categorizadas em que cada prompt pode ser anexado a cada envio ou apenas na primeira mensagem de uma sessão, uma linha de criar e mover na parte inferior de cada categoria, um otimizador de prompts que reescreve o rascunho com uma chamada separada ao modelo, memória do tamanho do painel de configurações e injeção automática do cabeçalho x-opencode-session para rotas do OpenCode. As listas de prompts ficam em um arquivo global ~/.dsh/quick-prompts.json, independente da sessão e do projeto.

Otimizador de prompt estruturado por agente para o DeepSeek Harness: reescreve rascunhos do compositor em role/task/context/constraint/format com modos normal, slim e expand, um modal de confirmação com pontuação, continue-optimize e motores local, híbrido, DSH ou API na nuvem.

Otimizador de prompt na barra de entrada: reescreve rascunhos com 6 estratégias × 3 idiomas mais instruções personalizadas, com objetivo/todo/resumo de compactação/resultado de ferramenta e contexto de chat opcionais, um diálogo de confirmação, histórico dos últimos 5 e persistência de configurações em três níveis.

Adiciona um botão de ícone ao compositor que otimiza o prompt do rascunho atual pelo modelo ativo.

Plugin DSH: marca mensagens como invalid para que um digest de anotações do operador direcione o que o checkpoint de compaction absorve. Preserva o cache: acrescenta após o prefixo em cache e nunca reescreve o histórico.

Adiciona Optimize prompt ao lado do envio. Reescreve o rascunho como prompt estruturado (simples, seções ou role-task-goal) em streaming pelo modelo da sessão. Controles Use, Undo, Copy, Close.

Otimizador de prompt do composer: um botão na linha de ferramentas reescreve o rascunho por um canal de modelo já configurado e transmite em painel flutuante sobre o composer, sem ocupar espaço no layout. O rascunho só muda ao clicar Accept, que é recusado durante o streaming para não gravar resposta incompleta. Pergunta antes se houver referências @ ou anexos, pois a substituição total os achataria em texto. Sem atalhos globais; a API key nunca chega ao navegador, a chamada é feita no host.

Browse 90 prompt methods with usage guidance and sources, insert a selected requirement, or compare and edit a full rewrite before applying it in the DSH composer.

Reescreve o rascunho do composer como prompt mais preciso com um clique e restaura o original exato com outro. Usa por padrão os modelos do Harness ou qualquer endpoint compatível com OpenAI; instrução de refinamento editável.

Reescreve o rascunho do composer como prompt preciso usando um model configurável e instrução de reescrita totalmente editável. Lê o conteúdo por trás das referências @file, @folder e @session e mantém seus chips. Undo com um clique restaura o texto original que você escreveu. O botão pode ficar em qualquer toolbar do composer, com cor e tamanho ajustáveis.