Plugins

Adiciona um cartão de configurações para editar prompt-inject.md, gerenciar conjuntos de regras de AGENTS.md ou CLAUDE.md, verificar atualizações de plugins e aplicar ou restaurar atualizações reversíveis de pacotes locais.

Plugin de armadura de system-prompt para modelos DeepSeek: acrescenta uma seção de prompt de conformidade incondicional na ordem 100, expõe uma ferramenta de perfil com metadados de calibração e mostra um selo de status da armadura em tempo real alimentado por uma projeção de sessão.

Plugin de blindagem de prompt de sistema para modelos DeepSeek: acrescenta uma secção de prompt de conformidade incondicional na ordem 100, expõe uma ferramenta de perfil com metadados de calibração e mostra um distintivo de estado da blindagem em tempo real orientado por uma projeção da sessão.

Pacote de métodos de engenharia de software para agentes de codificação, com habilidades para planejamento baseado em linha de base, depuração sistemática, higiene de prompts, verificação antes da conclusão e rastreamento de reparo/desativação.

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.

Geração de imagens conversacional nativa para DeepSeek Harness: peça ao agente para criar uma imagem e ele cuida da geração e mantém o resultado diretamente na conversa.

Menções `@file` no estilo Codex: pesquise arquivos do workspace no composer e anexe seu conteúdo aos prompts.

Menções `@file` no estilo Codex: pesquise arquivos do workspace no composer e anexe seu conteúdo aos prompts.

Memória PLUR para o DeepSeek Harness — engramas injetados diretamente no prompt, sem necessidade de chamada de ferramenta

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

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.

Adiciona um provedor deepseek-web que usa os modelos web do chat.deepseek.com no DSH, com captura de login do navegador, assinatura de requisições PoW, streaming SSE e chamadas de ferramentas baseadas em prompts.

Memória de longo prazo para DeepSeek Harness em Markdown simples, um fato por arquivo, legível em qualquer editor. O índice `MEMORY.md` tem um limite rígido de 200 linhas / 25 KB imposto por `ctx.tools.guard()`: uma escrita que ultrapassasse o limite é recusada, enquanto uma reescrita que o reduza sempre passa, permitindo compactar passo a passo um índice superdimensionado. O plugin nunca escreve memórias por conta própria — o que é mantido é decidido por você e pelo modelo. O mesmo armazenamento também é usado por Claude Code, Codex, Kiro e OpenClaw.

Memória de longo prazo curada e baseada em arquivos para o DeepSeek Harness — notas em markdown legíveis por humanos, um único repositório de arquivos de texto simples compartilhado entre hosts (ignorado pelo git quando reside dentro de um repositório de projeto) e um limite determinístico de índice imposto por ctx.tools.guard()

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.

Minimapa da sessão na calha da barra de deslocação: bandas à escala coloridas por tipo de evento, pontos de âncora para mensagens do utilizador e falhas, histórico de carregamento automático no topo, uma parede flutuante com cada prompt da sessão e um comutador de escala do mapa de três níveis.

Memória associativa proativa para DSH: injeta recall sem prompt em uma fronteira fixa, com auto-consolidação em três camadas, cristalização de skills e gerenciamento de contexto no estilo Astra. Inclui livros de passagem e um quadro PLAN que sobrevivem a mudanças de janela de contexto, além de detecção de nível com uma janela de modelo autodetectada. Armazenamento local em Markdown, agnóstico ao modelo, zero dependências; piso lexical de 0 GB com camadas semânticas opcionais.

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.

Aprimoramento de prompt com um clique (5 modos, cadeia de memória, fallback multimodelo) mais reconhecimento de voz (Qwen3-ASR na nuvem / SenseVoice offline, parada automática no silêncio) para o compositor, com reinicialização do serviço DSH com um clique.

Memória causal para dsh: uma ponte MCP stdio sem dependências que monta as 17 ferramentas do servidor causal-memory com nomes simples (sem prefixo mcp__) — arestas decisão → resultado com relações tipadas (caused / enabled / prevented) numa loja SQLite local que sobrevive à compactação — mais uma secção de prompt de sistema fixada. Requer o binário do servidor causal-memory no PATH (pip install causal-memory ou uma versão pré-compilada).

Integração DeepSeek Harness para OpenContext com memória durável entre sessões, captura e recuperação automática de prompts, resumos de sessão, insights estruturados e recuperação de documentos.

Injeta seções de prompt do sistema configuradas para implantação e trocas de referência em cada solicitação de conversa via interceptação de fluxo, com um painel de configurações web.

🎬Diretor com IA: plugin de geração de vídeo MiniMax-H3 dirigido pelo DeepSeek-Harness. 🤖Mais que prompts. 🪄Interface em canvas.

Auto-memória no estilo Claude Code, nativa: arquivos de memória tipados (user/feedback/project/reference) com um índice MEMORY.md injetado automaticamente no system prompt (pegada zero quando vazio); memory_write/read/list/delete seguem as regras de escrita do Claude Code (deduplicar e atualizar, datas absolutas, links cruzados); camadas por workspace e por usuário, bloqueio de arquivo entre processos com recuperação de lock órfão, Markdown puro em disco, sem serviços externos, sem embeddings.