Plugins

Pacote apenas de configuração que monta o Ouroboros por meio do cliente MCP do DSH, expondo 36 ferramentas de fluxo de trabalho de entrevista, Seed, execução, avaliação e evolução no DSH.

Plugin de memória persistente entre agentes e local-first para o DeepSeek Harness (DSH), desenvolvido com Mnemon. Ele compartilha memória de longo prazo entre agentes compatíveis com Mnemon e adiciona memória em tempo de execução, documentos de projeto pesquisáveis, recall semântico, grafo de conhecimento e uma interface de barra lateral.

Camada mnemônica.

Esquadrões multimodelo persistentes configurados em Configurações e selecionados no Composer, com políticas de modelo e ferramentas por membro. Por padrão, o Agent líder conclui ele mesmo o trabalho simples e delega apenas quando o esquadrão salvo é necessário; o trabalho delegado roda como um DAG limitado com revisão e reparo opcionais. O Run Center acompanha tentativas e tokens por membro a partir dos eventos de uso oficiais do Harness.

Motor de relatórios de pesquisa verificáveis para DeepSeek Harness com um livro-razão de evidências endereçado por conteúdo, relatórios selados versionados onde cada afirmação carrega um veredito de verificação e o hash do manifesto sela o diretório, e orquestração de recuperação que reutiliza as junções ctx.web e ctx.jobs.

Plano de controle de memória em três níveis para DeepSeek Harness: contexto de runtime persistente, documentos de projeto pesquisáveis, memória de longo prazo plugável, roteamento inteligente, fluxos de trabalho de agente supervisionados, WebUI e ferramentas headless.

Busca unificada com verificação de evidências para agentes: mais de 120 engines com roteamento multilíngue, domínios verticais e cartões de modalidade estruturados, 10 ferramentas MCP além de orquestração wide_research, e um loop fetch-verify que preenche retroativamente pontuações de evidência.

Despache trabalho para agentes DSH a partir do Claude Code ou Codex: progresso nativo de subagentes, sessões de worker no host com predefinições por nível e uma ponte multimodal para visão e geração de imagens.

Orquestração multiagente no estilo UltraCode: uma camada de workflow gerável, salvável, governável, observável e retomável.

Orquestração multiagente no estilo UltraCode: uma camada de workflow gerável, salvável, governável, observável e retomável.

Fluxo de trabalho dinâmico para o DSH (placeholder).

Uma equipe de agentes persistente para colaboração de longa duração no DeepSeek Harness: identidades duráveis de agentes, Workspaces por projeto, Channels com responsabilidade e Task Threads encadeando agentes de sessão.

Ferramentas Cordis do DeepSeek Harness para o All in Flash, desenvolvidas com o All in Luna

Pacote de habilidades de metodologia de auditoria de segurança mais o portão de cadeia de suprimentos plugin_vet: oito habilidades de agente (varredura de segredos, auditoria de dependências, revisão de cadeia de suprimentos, revisão de injeção de prompts, orquestração de auditoria, modelagem de ameaças, intel de vulnerabilidades, resposta a incidentes) em edições chinesa e inglesa, com um pacote provedor npm que monta as habilidades e registra o scanner automatizado de pré-instalação plugin_vet.

Gestão do ciclo de vida de metas para o dsh com um quadro kanban interativo: metas, critérios, tentativas e revisões vivem no espaço de trabalho, guiados por ferramentas graph_*, com um quadro de duas raias renderizado na visão de conversa.

Equipe multiagente por papéis para o DeepSeek Harness. O /team reúne até 12 subagentes (produto, arquiteto, pesquisa, UI, backend, frontend, BD, segurança, revisor, QA, DevOps, docs) e executa um pipeline de 9 fases com portões (esclarecer, pesquisar, projetar, revisar spec, aprovar plano, implementar, revisar, testar, entregar) sobre artefatos compartilhados. Os portões de qualidade são impostos pelo código, não pelos prompts: tarefa inacabada não é marcada como concluída, os achados são arbitrados pelo revisor ou QA, e lacunas de cobertura ou retrabalho aparecem ao vivo no overlay e em /team status. Inclui overlay ao vivo (fases, elenco com modelos, DAG, artefatos, decisões), modo de equipe persistente e contabilidade de tokens/tempo. Zero dependências em runtime, sem build.

AI Company Framework: transforme uma frase em uma empresa multi-agente — 15 Skills planos (boss/pipeline/role-template/11 roles/generic customer-memory), 7 templates de workflow, runtime AgentTeams + painel de atividades, sidebar de funcionários com isolamento por sessão, bridge para bot do Feishu (bot do boss e bots por funcionário, roteamento de grupo, push autônomo, gate de decisão humana, guia de contato externo), memória SQLite por cliente com memória de três camadas (merge cross-group), switch de modo /company; sem RAG.

Camada de orquestração multiagente para o DeepSeek Harness — modos de execução autopilot/ralph/team, 19 cartas de papel, 40 skills bilíngues e um servidor de estado MCP incluído, portado do oh-my-claudecode.

Enxames de IA baseados em papéis para DeepSeek Harness: um arquiteto planeja, construtores paralelos executam, revisores controlam a qualidade e um integrador entrega. Fixação de modelos por papel com cadeias de fallback, loops de revisão, contratos de evidência, revisões com gate humano, pausa/retomada ciente de cota e um kanban ao vivo + fluxograma na GUI web. 40 testes; instala a partir do GitHub ou npm.

Um enxame governado de seis agentes especializados DSH — orquestrador, planejador, ponte para base de conhecimento, desenvolvedor e dois revisores — transforma um requisito em um pipeline rígido de fases em que cada entrega precisa provar-se com evidências estruturadas antes que a próxima fase possa começar; os revisores são somente leitura, merges de código só após uma passagem de revisão, e um log de eventos apenas de acréscimo fornece replay completo e auditoria em um quadro kanban ao vivo. Seu design se inspira no kanban do Hermes Agent.

Failover de alta disponibilidade de modelos (quarentena, disjuntor de circuito, recuperação por sondagem) e orquestração de subagentes (fanout/pipeline/supervisor) com uma UI de configurações bilíngue.

Gerador de presets de modo de orquestração para o DSH: um agente líder delega a quatro auxiliares de papel embutidos que carregam apenas suas próprias ferramentas, e o painel web adiciona ou remove auxiliares personalizados com suas próprias ferramentas, skills e modelos, por workspace — sem nenhuma alteração no código do harness.

Motor de orquestração do ciclo de vida para equipes de agentes de IA, com isolamento por Git worktree por tarefa, transições de entrega condicionadas por estado e memória fora do contexto.

Modo comandante para a interface web do dsh: um botão de um clique no cabeçalho da sessão injeta um resumo de protocolo na sessão e então analisa e executa automaticamente os blocos de tarefas da resposta do modelo — separando o loop do estrategista dos loops dos trabalhadores por um selo visível.