Plugins

Verificação de qualidade de dados para DeepSeek Harness — pipelines de perfilamento, limpeza e verificação com relatórios estruturados.

Otimização com um clique de uma instrução bruta em um prompt profissional: três estilos de saída, perfilagem de papel/tarefa/objetivo ciente da situação, aprendizagem autoiterativa (memória de sessão + padrões inteligentes + substituições do usuário), /template para 22 sub-cenas com zero chamadas de modelo, ✨ otimizar/desfazer com um clique na caixa de entrada, ferramenta prompt_optimize, hook de auto-otimização e documentos zh/en detectados automaticamente.

Perfilagem de desempenho e diagnósticos da cache do LLM para DeepSeek Harness — engenharia de contexto, perfilagem de latência e relatórios de comportamento da cache.

Plugin de auditoria de segurança para o DeepSeek Harness: perfilamento estático de permissões e um sentinel de runtime para plugins de terceiros

Limpeza e enriquecimento de dados para listas corporativas CSV/XLSX/JSON no DeepSeek Harness, incluindo limpeza de planilhas, deduplicação, perfilamento, Qichacha MCP opcional e exportações.

Perfilamento de capacidades por modelo para DSH: transforma o histórico de sessões local em painéis por modelo com contagens de sessões, uso de ferramentas, taxas de erro e principais assinaturas de erro, com filtros de intervalo de tempo e comparação entre múltiplos modelos.

Kit de análise de dados: perfilamento de CSV/TSV/JSON, detecção de anomalias por IQR e z-score, sumarização estruturada com problemas de qualidade e consultas de filtro/grupo/agregação sem código.

Profiler de contexto de requisições para o DeepSeek Harness — veja o que mudou entre as requisições ao modelo e como o reaproveitamento de cache mudou junto

Algorithm learning toolkit syncing Codeforces and AtCoder submissions, profiling weaknesses, generating AI training plans, and tracking spaced-repetition reviews across a 114-lesson algorithm curriculum.