Plugins

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

Observador somente leitura do caminho de trabalho da sessão: dobra os turnos em resumos de estágio, execução, duração e tok/s e depois expande ramos paralelos, resultados de ferramentas e raciocínio visível ao fornecedor.

baro como provedor de subagentes do DeepSeek Harness: delegue um objetivo com várias histórias e receba de volta execução paralela, revisão independente e um resultado verificado — com um painel de execução ao vivo na barra lateral

Compara dois builds Vite em execução nas conversas do DSH, permite escolher às cegas e revisar a adoção diante das alterações atuais do projeto. Requer um projeto Vite na raiz de um repositório Git com pelo menos um commit.

Ponte Feishu/Lark para o DeepSeek Harness: vinculação de PersonalAgent por escaneamento, cartões em streaming, espaços de trabalho de projeto com git-worktree, tarefas paralelas por escopo, agentes multifunção, notificações entre sessões, gerenciamento de modelo/chave dentro do chat e um guardião de rede de segurança que continua respondendo no Feishu mesmo após uma falha do dsh.

Leitura profunda e resumo para DSH: livros, artigos, vídeos e web convertidos em notas estruturadas do Obsidian via parsers de plugins, subagentes paralelos MapReduce de leitura profunda, saídas JSON Schema e cache idempotente.

Visualização de flowgraph ao vivo para sessões DeepSeek Harness, incluindo chamadas de ferramentas, grupos paralelos, ramificações de subagentes e detalhes expansíveis.

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.

Bundle DSH para textos longos (artigos acadêmicos, análises setoriais, comentários de negócios), com pipeline de 9 papéis/6 fases: T1 literatura, T2 dados e T3 casos em paralelo; T4 analista, T5 autor, T6 parceiro crítico, T7 auditor, T8 finalizador executado pelo coordenador e T9 revisor por pares. Inclui verificação triangular de evidências; M-gate: 26 verificações (25 scripts + 1 humana); auditoria G0-G16 com controle de vestígios de escrita por IA em textos chineses; pontuação peer review com seleção de periódico; 4 pontos humanos. Instale: `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (`package.json#dsh.bundle.patch` e `lib/index.js` registram a skill). Cartões T1-T9, modelos, 36 scripts sem dependências e README em 5 idiomas.

Transforma um requisito de uma linha em entrega verificada. O TeamFlow executa triagem, PRD, design, plano técnico, desenvolvimento paralelo, QA com correção de defeitos e aceite. Inclui 12 ferramentas `teamflow_*` e uma bancada com gráfico de pipeline ao vivo e kanban de backlog. Cada requisito recebe uma pasta com PRD, design, plano técnico, relatório de QA e registro de aceite.

Pipeline de pesquisa multiplataforma e busca profunda: harvest_scout para descoberta paralela em GitHub, Web, Twitter, Reddit, Xiaohongshu, Bilibili e YouTube; harvest_deep_research para relatórios de pesquisa abrangentes automatizados; além de extração, verificação entre fontes e auditoria de credibilidade.

Busca web fundida em múltiplos mecanismos, obtenção de páginas, busca em tempo real no X (Twitter) com fallback sem credenciais, pesquisa profunda e pesquisa multiagente paralela para o DeepSeek Harness. Camada gratuita: Bing / DuckDuckGo / Yahoo / Exa MCP (todos sem chave, verificados ao vivo); api la

Compositor estilo terminal para a GUI Web do DSH: histórico de prompts do shell (↑/↓, busca por prefixo, Ctrl+R), conclusão e previsão do próximo prompt no estilo Codex (aceitar com Tab ou →), barra de seleção (copiar/citar/perguntar no chat lateral), colar com o botão direito, índice de chat arrastável e conversa paralela na barra lateral direita.

Um mecanismo de escrita de web novels para o DeepSeek Harness: redação paralela, esboço e brainstorming com uma chave DeepSeek separada, gerenciamento de lore e prenúncios, recuperação vetorial semântica, uma biblioteca de corpus, livro-razão de uso, revisão mecânica e um plano de serialização local.

Busca na web multi-motor para agentes de programação — um núcleo SearchBoost (busca combinada, fetch, X) com adaptadores MCP (Cursor, Codex, Claude Code, Grok Build, Antigravity), extensão pi e bundle do DeepSeek Harness

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.

Plugin Mixture-of-Agents para o DeepSeek Harness: um comando /moa distribui um prompt para vários modelos em paralelo, mescla as respostas em um espaço de trabalho de arquivos e se integra ao Live Canvas para saída visual.

Preset de orquestração multiagente para DeepSeek Harness. O chief orchestrator nunca implementa: classifica cada pedido, encarrega um PM expert de planejar e delega a implementação a especialistas por um roster integrado (ferramentas para listar e convocar). Coordena paralelismo com taskboard DAG de dependências, usa message bus baseado em arquivos e exige revisão independente antes da entrega. Inclui 11 especialistas principais. Equipes adicionais (Agency agents EN/ZH, classic collections) podem ser baixadas com um clique em Settings por dois canais, GitHub/CDN, com verificação sha256. Publicado no npm como dsh-expert-orchestrator; requer DSH >= 0.1.7-alpha.2.

Provedor agregado de busca web que distribui uma consulta para 11 mecanismos (Exa, Parallel, DuckDuckGo, SearXNG, Brave, Tavily, Serper, Mojeek, DeepSeek, Anthropic, OpenAI) em paralelo, deduplica por URL e mescla os resultados. Inclui um cartão de configurações para alternar backends, guardar chaves de API no cofre de credenciais e ajustar concorrência e timeouts.

Roteia de forma automática e inteligente cada tarefa delegada para o melhor modelo configurado usando aliases, tags de capacidade e orientação de uso — mantendo o trabalho rotineiro rápido e barato enquanto envia o trabalho complexo para especialistas mais fortes. Configure sua equipe de modelos na Web UI ou em um setup guiado, execute especialistas em paralelo com junção confiável de resultados e veja o modelo escolhido de relance nas views de subagents e inline na árvore Tasks da Better Sidebar.

Predefinição de agente de fluxo de trabalho de engenharia para dsh: cinco fases com portões (esclarecimento de requisitos, aprovação de plano, TDD, subagentes paralelos, finalização verificada) com seis habilidades de fluxo de trabalho adaptadas de obra/superpowers.

Proteção de reivindicação/liberação de arquivos para sessões paralelas do DSH no mesmo workspace (retomada por heartbeat expirado, área de merge de três vias pendente).

Pesquisa profunda como modo de agente: um único laço revisado que planeja, pesquisa em rodadas paralelas adaptativas conduzidas pelas lacunas que os próprios pesquisadores declaram, sintetiza um relatório citado e depois o revisa de forma adversarial, em vez de um script que o modelo reescreve por chamada. As perguntas que o orçamento de rodadas nunca alcançou são nomeadas no relatório em vez de serem descartadas.

Skill Windows PowerShell 5.1 para assets grandes do GitHub Release. Inspeciona o host somente para leitura: portas proxy, proxy/variáveis do sistema, core/config do Clash Verge e versão curl. Mede 4 rotas em paralelo (proxy, core headless, mirrors, direto) e testa concorrência por tempo limitado. Baixa com curl byte ranges paralelos; verifica bytes e SHA256 do digest. Pula o teste abaixo de 100 MB ou a partir de 3 MB/s por conexão. Medições do autor: 6,3× em nó limitado (1.234→7.759 KB/s), 0,72× em nó rápido (5.829→4.175 KB/s). Sem aria2/7z; não muda proxy nem pergunta portas/concor­rência. Se ausente: candidatos reais e `ASSET_NOT_FOUND`, sem troca. Sem digest: só tamanho, `DOWNLOAD_SIZE_OK_NO_DIGEST`.