Plugins

Modo red team: você informa um nome de organização e um planejador executa cinco papéis (reconhecimento, ativos, vulnerabilidades, exploração, pivô) com até 3 agentes simultâneos; pré-checagem de skills e recursos, pedido único da chave ou VPS faltante, guiado por uma skill de onboarding integrada. Pontuação pelas regras unificadas de intrusion scoring (8 categorias / 25 pontos), limites no servidor, maior privilégio vence e dedup por serviço; contas autorregistradas nunca pontuam. Os achados, com carimbo de tempo, vão para uma base SQLite local e aparecem em um console direito de 12 abas (ativos, agentes, sessão/túnel, cadeia de ataque, pontuação, relatório justificado, base POC/EXP, skills). Inclui 23 skills nativas, 53 ferramentas redteam_* e autoatualização em um comando.

Bancada de pesquisa no estilo Claude Science: motor de loop de pesquisa ReAct (ferramentas research_*), artefatos versionados com proveniência (ferramentas artifact_*) e 10 skills científicas para genômica/patógenos/bioinformática.

Pacote de bancada de trading apenas para pesquisa: costura de provedor de dados de mercado tipada com um provedor de referência CSV, instantâneo de regime de indicadores multi-timeframe e ferramentas OHLCV, cartões de gráficos interativos no dsh web com anotações de modelo controladas por proveniência, e um guarda de risco que nega chamadas de ferramentas com formato de execução em tools/pre-execute.

Memória de projeto apenas local, sem dependências de runtime empacotadas nem serviços externos: JSON como fonte da verdade mais um PROJECT_MEMORY.md gerado, Hot Memory limitada por tokens e congelada por sessão para estabilidade do cache de prefixos de prompt, recall BM25 entre projetos em cache, proveniência confiável de sessão/turno, governança explicável de duplicatas/conflitos antes da gravação, ciclo de vida editável de importância/pin/tags/substituição/arquivo, destilação configurável no fim do turno de nível superior e uma GUI web bilíngue para busca, inspeção, diagnóstico e configurações ao vivo.

Memória de longo prazo entre sessões sob a metáfora do “palácio da memória”: armazenamentos SQLite de escopo duplo (usuário + projeto por origem Git), recuperação híbrida FTS5 + vetores locais com fusão RRF e reforço de ranking por recência/prova, captura automática a partir do log da sessão (incluindo o turno final), cadeias de auditoria de proveniência, destilação por consolidação e esquecimento por decaimento, e um painel Memory Library na página de configurações com topologia de corredores, mordomo de tour e lista de reformas.

RAG de base de conhecimento de literatura local para o DSH: recuperação híbrida BM25 + vetorial em um índice SQLite, reranqueamento com cross-encoder, respostas citadas com proveniência em nível de seção e página, atualização somente de metadados e ingestão em segundo plano com acompanhamento de progresso.

Bancada científica reproduzível: células orientadas por agente, figuras inline com feedback/reexecução, proveniência por manifesto, snapshots de ambiente e habilidades de figuras nível publicação (9 ferramentas bio_* + UI da bancada).

Farol de segurança ao vivo para o DSH que segue a atividade das ferramentas. Clique para ver estatísticas de chamadas, cadeias de proveniência de riscos e ações bloqueadas, com restrições de tarefas somente leitura e deteção de alterações nos metadados das ferramentas.

Inspetor baseado em evidências para os recursos nativos do DSH Web: proveniência de runtime/configuração, diagnósticos de compatibilidade e desvio (drift), além de controles fail-closed para nove folhas de UI revisadas.

Memória de grafo local em pré-visualização técnica para DSH e Codex: recorda evidências globais do proprietário e do projeto atual antes de cada turno, escreve registros de USER e ASSISTANT separadamente e preserva a proveniência de projeto, sessão, ator e fonte para um atlas visual e páginas de conhecimento citadas.

Memória de grafo local em pré-visualização técnica para DSH e Codex: recupera evidências globais do proprietário e do projeto atual antes de cada turno, grava registros de USER e ASSISTANT separadamente, e preserva a proveniência de projeto, sessão, ator e fonte para um atlas visual e páginas de conhecimento citadas.

Math Agent Framework para DeepSeek Harness: motor de derivação simbólica (CES / formas quadráticas / ODE / PDE), verificação com SymPy, provas formais verificadas pelo compilador do Lean 4 e verificação adversarial multiagente no estilo QED, exposto como ferramentas DSH nativas por meio de um shell TS que faz a ponte para um motor Python. Requer clonar o repositório math-agent-framework e executar `pip install -r requirements.txt`, com MATH_AGENT_HOME apontando para a raiz do repositório. Cada resultado carrega procedência (versões do motor, seed, tolerâncias) e é marcado como dados não confiáveis.

Contexto de rede de conhecimento de negócios para o DeepSeek Harness: vincule uma sessão a uma rede de conhecimento OpenBKN, consulte seus objetos e métricas por ferramentas MCP gerenciadas e abra a proveniência respaldada por traces (fatos de execução e um grafo de negócios) para cada resposta. Vem com o OpenBKN Runtime; as visualizações de proveniência exigem uma licença empresarial OpenBKN.

Painel de insight somente leitura para um perfil: cinco visualizações sobre os mesmos dados — camadas de configuração, árvore de plugins, serviços, nomes de ferramentas e modelos — cada entrada mostra qual camada o inseriu ou desativou e se está em execução.

Linhagem endereçada por conteúdo de artefatos, fatos, ações e relatórios para o DeepSeek Harness

Um registro de estado pessoal e motor de decisão local-first para dsh: mantém cada byte de entrada exatamente como recebido, com proveniência em nível de linha, argumenta contra suas próprias conclusões gerando refutadores primeiro, aplica a cada fato armazenado seu próprio TTL e informa onde uma decisão não se apoia em nada.

Espaços de memória entre sessões governados por humanos, com relações independentes de origem e de consumidor, proveniência, versionamento e revisão da injeção antes do envio.

Long-term memory for DeepSeek Harness in Claude Code's format: private, overlay, or shared with Claude Code, with provenance on every file

Skill that fact-checks a claim against the open web rather than model memory: it splits the claim into independently checkable fact points, routes each point to the primary-source ladder for its domain (policy, academic, medical, financial, disaster and accidents, food safety, science, education, sports, entertainment, judicial, and more), searches domestic and international ecosystems in parallel, fetches primary pages, grades sources by type, re-searches with debunking keywords, and reports conclusion-first with a full URL and citation position behind every statement, keeping unverified and undecidable points separate from confirmed ones. Three factual judgements can be routed to a TypeSafe Jev (System One) decision model when a key is configured, falling back to the skill's deterministic rules when it is not; a model verdict can only lower a confidence tier.

Summarises the case evidence, diagnosis, repair procedure, parts list and cost-option comparison for a motor into a Markdown repair recommendation report with data provenance.

DeepSeek Harness (Cordis) plugin — bi-temporal VSA memory + cognition engine + BLAKE3 provenance, exposed as a DSH storage+session plugin. End-to-end tested with a real Python subprocess.

Verificações de cadeia de suprimentos antes da instalação de plugins do DeepSeek Harness: verifique se o tarball que você está prestes a instalar corresponde ao código-fonte que você leu, antes que qualquer código seja executado.

Segurança de execução ciente da proveniência para o DeepSeek Harness. Rastreie dados sensíveis entre chamadas de ferramentas e impeça efeitos colaterais arriscados antes da execução.

Suíte de escritório confiável para trabalho governamental/empresarial da Beijing Caizhi Technology (深知可信智能): três habilidades — consultoria confiável (Q&A de políticas/regulamentos com marcadores de citação + HTML de procedência), busca confiável (recuperação de políticas/padrões autoritativos com HTML rastreável + Markdown limpo) e redação de documentos oficiais (minuta/reescrita/Word/entrega com timbre); todas as interfaces passam pelo MCP do ambiente confiável dknowc (auth Bearer), os produtos chegam ao espaço de trabalho da sessão e a configuração de chave persiste para sessões futuras; publicado no npm como dknowc-dsh.