Plugins

Pacote de memória e contexto OpenViking para o DeepSeek Harness: recuperação automática pré-etapa e injeção de perfil, captura de sessão, proteção de URI `viking://`, e ferramentas de memória para recuperar/gravar com suporte de um servidor OpenViking.

Quatro ferramentas somente leitura sobre uma base de conhecimento WeKnora: listar bases de conhecimento, busca híbrida de passagens, reagrupar os chunks de um documento em ordem, e a resposta RAG citada ou de agente ReAct própria do WeKnora com id de sessão retomável.

Ferramentas de recuperação de conhecimento WeKnora para DeepSeek Harness (dsh): busca semântica, leitura de documentos e respostas RAG/agente sobre suas próprias bases de conhecimento.

Um repositório, três partes: um injetor de tempo de execução para pacotes de plugins do DSH (injetar, recarregar a quente, descarregar, promover ao primeiro plano uma ferramenta de preparação de desenvolvimento, roteamento com autocorreção, além de um gerenciador de plugins na página de configurações que lista, descarrega e arrasta pastas para internalizar), um agent preset de roteador de modo de raciocínio ciente da tarefa (router-standard / router-spec / router-react) e um protocolo de tarefas graduado de dois níveis cujas seis ferramentas (commit_star, lock_stage, revise_do, edit_plan, mark_task, redteam_verdict) fixam o estado da tarefa em disco. A implementação do injetor vem embutida no repositório, por isso a instalação traz o próprio comportamento, não dependências.

Substitui os provedores de sistema de arquivos e bash por um espaço de trabalho virtual mirage: as ferramentas de arquivos e os comandos de shell são executados sobre recursos montados (RAM, S3, Redis, Slack, Gmail, Notion, Postgres) em vez do disco do host, com modos de leitura/gravação/execução por montagem, roteamento de sandbox por comando (monty, pyodide, quickjs no processo; docker, e2b, daytona remoto), e CLIs instaladas (git, gh, slack, linear, ntn, gws, ou uma que você registrar) como palavras iniciais no terminal virtual.

Conecta o DeepSeek Harness à base de conhecimento pessoal local-first e autoevolutiva do ReMe: captura automaticamente conversas concluídas do agente principal como memória Markdown do próprio usuário, pesquisa conversas e material de origem via reme_search com BM25, embeddings opcionais e expansão de wikilinks, e agenda consolidação diária de memória.

Conecta o DeepSeek Harness à base de conhecimento pessoal local-primário e autoevolutiva do ReMe: captura automaticamente as conversas concluídas do agente principal como memória Markdown pertencente ao usuário, pesquisa conversas e material fonte através do reme_search com BM25, embeddings opcionais e expansão de wikilinks, e agenda a consolidação diária da memória.

Memória Markdown compartilhada para DSH e outros agentes de codificação, com captura automática, injeção de contexto pré-etapa, recuperação pesquisável e autoevolução de memória para skill por meio de um painel de revisão.

Instala uma predefinição e uma bancada de trabalho dedicadas à escrita de romances com IA: ativos de projeto locais com controle de versão, uma gaveta lateral compacta e alterações nativas de arquivo único controladas por aprovação.

Backend CloudBase para DeepSeek Harness — aplicativos full-stack a partir do chat, painel de banco de dados/armazenamento/autenticação e implantação com um clique.

Pet de desktop para a DSH Web UI com 25 animações transparentes, deslocamento pela tela, reações a cliques e arraste, além de um pipeline reprodutível de geração de assets.

Memória de recuperação de falhas: pesquisa e registra lições de recuperação de falhas extraídas de sessões reais de engenharia, com recuperação BM25 + RAG semântico e uma base de conhecimento de lições.

Pet de desktop (estilo QQ-pet): flutua no canto, pode ser arrastado, alimentado e ter interação lúdica.

Um iOS Simulator ao vivo ou iPhone conectado por USB dentro da conversa: 22 ferramentas de agente para inicializar, compilar, operar a UI por identidade de acessibilidade ou texto OCR, ações em linhas de lista e hot reload de preview SwiftUI, além de um painel lateral em streaming que você pode tocar e arrastar.

Exploração de arquitetura AGI de caixa branca: metacognição (loop de autocognição), aprendizagem contínua (volante de conhecimento), modelo de mundo (espaço de condições, grafo de memória espaço-temporal), autoaperfeiçoamento (disciplina bootstrap), pipeline de caixa branca zero-LLM e guardrails de confiança auditáveis.

Barra lateral destacável: lista artefatos e uma árvore de arquivos com múltiplos formatos de pré-visualização, abre em uma aba de navegador separada que pode ser arrastada para outro monitor, e coexiste simultaneamente com outros plugins de barra lateral.

Gerencia skills do DSH e servidores MCP pelas configurações web: cards de skills com ativação/desativação instantânea, escopos de workspace, grupos, migração em lote e importação por arrastar e soltar, além de CRUD MCP stdio/HTTP com testes de conexão, mascaramento de segredos e o CLI unificado dsh-panel.

Um mascote de área de trabalho garota-baleia para a UI Web do DeepSeek Harness: crescimento por carinho, poses de estado de trabalho por tipo de ferramenta, 494 linhas de diálogo, 30 conquistas, um diário de crescimento, física de arrastar, sincronização de tema e um modo de acessibilidade. A detecção de palavras-chave do chat e o cuidado com o saldo da API vêm desativados e são opt-in; um humor meteorológico opcional chama o Open-Meteo somente depois que você nomeia uma cidade. Sem telemetria.

Conversas recentes permanecem vívidas. As antigas desvanecem-se em resumos, não no esquecimento. StrataGate oferece ao DeepSeek Harness memória em seis camadas, com decaimento temporal, enquanto eventos e relacionamentos duradouros se acomodam em um grafo de conhecimento. Traga suas memórias de outras IAs com você — sem precisar recomeçar.

Busca criada para agentes: cobertura multilíngue em web, acadêmico, código, compras, finanças, notícias e enciclopédias.

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.

Skills de agente de IA para o Sealos — implante qualquer projeto, provisione bancos de dados, armazenamento de objetos e mais com um único comando. Funciona com Claude Code, Gemini CLI e Codex.

Session Workbench: busca em texto completo em sessões anteriores, recupere até 3 delas como referências @ e gerencie abas de visualização da conversa (mostrar/ocultar + reordenar por arrastar).

Upload de arquivos com cards de anexo codificados por cor (armazenamento isolado por sessão, deduplicação por sha256, limpeza por TTL), além de uma ferramenta read_document com detecção de conteúdo para PDF/DOCX/XLSX/TXT.