Plugins

Estúdio de design visual para sites, protótipos de aplicativos, pôsteres, cartões, relatórios e revistas, com modelos, edição direta de elementos, transferência de rascunho de IA sensível à seleção e exportação.

Executa auditorias de segurança locais de relés de API de IA e proxies de LLM a partir do DeepSeek Harness, gerando relatórios em Markdown sobre injeção de prompts, sinais de substituição de modelo, reescrita de chamadas de ferramentas, vazamento de erros, integridade de stream e riscos de Web3 controlados por perfil.

Adiciona uma tela de conversação editável ao DeepSeek Harness, onde as ligações do grafo selecionam o contexto para pedidos da tela, com ramificação, fusão e importação de sessões locais de agentes.

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.

Backup, exportação, importação e migração com um clique de toda a configuração do DSH: configurações, plugins, MCP, habilidades e workspaces. Segredos são excluídos por padrão e, se você optar, são criptografados com AES-256-GCM em vez de escritos em texto claro; importações são pré-visualizadas primeiro com backup automático e rollback; perfis mantêm várias configurações e a sincronização remota envia configuração portável via repositório Git privado sem segredos.

Studio baseado em workspace para relatórios, slides, tabelas, mapas mentais, quizzes, flashcards, áudio e vídeo fundamentados em fontes, usando modelos DSH e serviços compartilhados de artefatos. A geração de documentos Office requer Python 3.12+ com suas dependências e DSH_OFFICE_PYTHON configurado; a renderização de mídia requer Chromium, e o ASR local também exige whisper.cpp e um modelo.

Motor de compatibilidade ABI do host do Pi: após uma única instalação, extensões Pi não modificadas do npm são montadas como plugins nativos do DSH com `dsh plugin add <pi-package>`. Verificado de ponta a ponta em um DSH original com pi-mcp-adapter (gestor MCP completo: OAuth, recursos, prompts, MCP Apps, elicitation, sampling), @tintinweb/pi-subagents, pi-code, pi-hermes-memory e pi-background-tasks; `pi2dsh inspect` informa a compatibilidade de um pacote antes de instalá-lo.

Relatórios determinísticos de pesquisa setorial para DeepSeek Harness — fluxos de pesquisa de empresas e setores produzem relatórios estruturados e verificáveis a partir de evidências em etapas.

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.

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.

Conecta modelos Trae CN com sessão iniciada localmente ao DSH, oferece suporte a chamadas de ferramentas executadas pelo DSH, troca de contas e visualização de créditos Work/gerais.

Espaço de estudos para DeepSeek Harness: importa seus PDFs, DOCX, PPTX, Markdown e gravações de aulas, cria flashcards com fontes, quizzes e perguntas abertas e agenda revisões espaçadas SM-2 em um painel web integrado. A transcrição das gravações exige sua própria chave SiliconFlow, Groq ou Gemini. Requer DSH 0.2.0-rc.2 ou posterior, mas inferior a 0.3.

Modo red team: indicar uma organização-alvo; uma sessão lança cinco papéis (reconhecimento, triagem de ativos, descoberta de vulnerabilidades, exploração, pivot interno), com concorrência configurável. A verificação prévia valida competências/recursos. Pontuação em quatro etapas (reconhecimento, Internet, fronteira, interno), limites no servidor e deduplicação pelo privilégio mais alto. Resultados em SQLite local. Consola lateral persistente de nove páginas: mapa de ativos, agentes, sessões/túneis, resultados, alvos, relatórios, base POC e biblioteca de competências. v0.15.2 adiciona registos HTTP de evidências/ações, ingestão em lote, controlo de âmbito, sonda de pivot por túnel, prova de dados, registo de limpeza e admissão T0-T3 contra desvios. 59 ferramentas redteam_*; 38 competências.

Plugin de memória DSH próprio: armazenamento persistente SQLite + guarda de auditoria em nível de banco (enforceAudit) + log de auditoria. Captura conhecimento automaticamente após as conversas, agentes recordam via memory_recall, com compartilhamento multiagente entre Claude Code/Codex/Cursor. Zero dependências externas.

MCP Connector para o DeepSeek Harness: um gerenciador de MCP com um painel único para conectar servidores, configurar autorização, buscar ferramentas entre conexões e diagnosticar falhas. Navegue por um catálogo atualizado continuamente com mais de cem conectores; filtre por conexão/servidor/status, inspecione parâmetros legíveis e o horário do último cache bem-sucedido, e redescubra ferramentas. Suporta OAuth 2.0 PKCE, chaves de API, stdio/HTTP e importação de JSON mcpServers. Mantido pela Qichacha/QCC.

Cria cenas de produto editáveis no Blender para DSH. Comece por receitas de alto-falante, xícara e luminária ou por modelos importados; veja resultados salvos no Lighttable, compare revisões e ajuste dimensões, materiais, câmeras e luzes. Posiciona modelos estáticos em malhas reais numa operação e salva uma vista estática completa preservando câmeras e animações existentes. Corrige coordenadas de textura repetida em faces planas de malhas personalizadas sem alterar a geometria. Renderiza imagens ou vídeos de tomadas salvas e exporta uma revisão editável com seus recursos. Inspeções geométricas nativas, revisões imutáveis e aprovação ajudam a preservar o trabalho existente. Compatível com DSH 0.2.1-rc.1 e o host legado, com 20 ferramentas de modelagem, revisão e entrega.

Cole um link; o agente lê. Xiaohongshu, Douyin, Bilibili, WeChat, artigos, PDFs e áudio viram Markdown citável para wiki/base de conhecimento. A/B exploratório de 60 turnos (limites de tempo diferentes, sem revisão humana da correção): leitura concluída 22%→92% (+70 pontos), timeouts 68%→0%, respostas com fato real da fonte 23%→82%. Em 123 links reais, 80% foram utilizáveis (93% das páginas que responderam); link inacessível é reportado em 26 s. Compatível com Codex, Claude Code e DSH.

Plugin de segurança e conformidade somente leitura para DeepSeek Harness: detecção de prompt-injection, redação de PII chinês, e uma auditoria de configuração local com relatórios redigidos e reproduzíveis.

Ponte compatível com OpenAI para usar no Midscene os modelos configurados no DeepSeek Harness. Em 127.0.0.1 (porta padrão 8787; escolhe uma livre se ocupada), encaminha chat completions com ou sem streaming à camada de modelos do host. Compatível com routing oficial DeepSeek, CodeBuddy, Codex e endpoints OpenAI/Anthropic personalizados. Credenciais ficam nos plugins provider; a ponte não as acessa. /v1/midscene-env cria quatro linhas MIDSCENE_MODEL_* inferindo a família. Registra sete skills de navegador, desktop, Android, iOS, HarmonyOS, E2E Vitest e referência Midscene; sem npx skills add. npm: dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-midscene

Diagnostica trajetórias atuais e salvas do DeepSeek Harness com o AgentDebugX e abre relatórios estruturados no seu painel.

Leitura aprofundada de livros e artigos em cinco modos (rápido, profundo, mapa de conhecimento, Feynman, livro completo) com relatórios de afirmação-evidência-dados, mapas mentais Mermaid/XMind, comparação em lote, verificação prévia de orçamento, progresso transparente de tarefas em segundo plano e exportações em MD/HTML a partir de URLs, arquivos ou texto colado.

Relatórios de pesquisa determinísticos para fundos mútuos públicos chineses construídos a partir de dados de fonte pública (Tiantian Fund e Eastmoney), métricas de função pura (decomposição de desempenho, penetração de holdings, atribuição de estilo, perfil do gestor) e relatórios versionados com um apêndice de rastreabilidade de snapshot por número.

O Agent Context Editor é um plugin entre agentes para excluir, editar e comprimir seletivamente o contexto de conversas de IA manualmente. Também suporta pesquisar, filtrar, selecionar, ocultar, restaurar e desfazer alterações de conversa preservando a sessão original.

Navega pelo Douyin em um navegador dedicado, com limites diários de visualização, persona e interesses locais compartilhados, configurações nativas, diagnósticos, registro de uso e relatórios. Respostas e compartilhamentos usam conversas selecionadas; respostas em grupo exigem menção ou nome configurado. Comentários públicos requerem opt-in separado.