Plugins

Faz rodar o rótulo de estado de turno do dsh por 1059 frases bilingues, com saída de máquina de escrever, gradiente arco-íris animado, danmaku, 12 pacotes de temas ativáveis, marcadores dinâmicos e rotação do título do separador. Dois pacotes de estrelas vêm desativados por predefinição; o pacote de observadores de estrelas contém uma frase por observador, atualizada semanalmente por um workflow.

Competências de investigação em 3D Gaussian Splatting / NeRF / computação gráfica: 18 competências de IA (leitor de artigos, comparação de métodos, planeador de experiências, revisor de código, depurador de treino, visualizador, renderizador MCP, etc.) sobre um catálogo selecionado de 1011 métodos, mais um servidor MCP stdio para renderização 3DGS orientada por agentes.

A base de conhecimento de desenvolvimento de plugins DSH como habilidade de agente sob demanda: restrições oficiais, fluxos de trabalho de tarefas, referência de API e armadilhas da comunidade, instalada com o pacote para que o agente possa consultar enquanto constrói um plugin.

Define o idioma de raciocínio do modelo para o nível escolhido em Settings - General - Thinking language (chinês simplificado ou um nível padrão que limita apenas as respostas e deixa o raciocínio a cargo do modelo). Injeta uma seção de prompt do sistema na ordem -1000000 e a recoloca no início ao fim da montagem; uma cópia opcional pode ser inserida antes de cada mensagem do usuário para modelos que seguem mal seções estáticas.

Cofre local do Obsidian como base de conhecimento do agente, com ferramentas DSH somente leitura que encaminham status, preferência, correção, memória, projeto, busca e sugestão para a página correspondente.

Controla o traçado científico do OriginLab Origin a partir do chat de IA via MCP: 62 ferramentas. Watchdog de diálogos modais, porta de segurança LabTalk, release/reconnect, ajuste com parâmetros iniciais/fixos/ponderados, edições finas de gráficos e planilhas, ferramentas de matriz, FigureSpec YAML declarativo (difável e reproduzível), instantâneo somente leitura dos MCP Resources, ponte matplotlib-figure, montagem de PowerPoint com rótulos de painéis, busca de modelos do Graph Gallery, exportação EPS, lista branca de acesso a arquivos, baseline de regressão visual e entregável OPJU editável com verificação determinística de releitura.

Registra a skill browserpaw e a ferramenta browserpaw_session para conectar ao host BrowserPaw local (127.0.0.1:12306 via bridge-token) e controlar o Chrome sem perder as sessões iniciadas.

Cofre Obsidian local como repositório de conhecimento do agente, com ferramentas DSH somente leitura que roteiam status, preferência, correção, memória, projeto, busca e sugestão para a página correspondente.

Roteamento automático de esforço de pensamento para dsh: um classificador local fine-tuned de 7 perguntas (ModernBERT, 842MB, <1s de inferência em CPU) escolhe low/high/max para mensagens sem intenção; retries dentro da sessão escalam o tier (low para high para max) sob restrições de exclusão; o serviço juiz falha com segurança em low se inalcançável. Um chip de tier na barra de entrada mostra o tier ao vivo e os últimos 20 julgamentos. Toda a inferência é local — o texto da tarefa nunca sai da máquina.

Memória Markdown LLM-Wiki entre sessões e persona SOUL.md; por padrão, injeção após a primeira mensagem e só na sessão ativa. remember/recall/consolidate/forget. Requer sessão v4 (DeepSeek Harness oficial 0.1.7+) e source kind plugin:memory. v0.13 engines.dsh exige 0.2.1-rc.5 oficial e recusa hosts antigos; Review now POST /api/memory/control action growth-now envia resumo respeitando o floor. v0.14 gate por sessão (chip, /memory on|off|status, configurações): off para injeção/digest/lembretes/last_access sem apagar; disabledWorkspaces permite projetos inteiros ficarem off por padrão; escolhas de sessão persistem 7 dias. v0.15 Basic soul grava bloco gerenciado em SOUL.md sem alterar o restante e conclui BOOTSTRAP. Relatório checkup com prioridades.

Plugin DeepSeek Harness com 15 skills de engenharia e produtividade de obra/superpowers, descrições bilíngues e ativação individual de cada skill.

Janela de ferramentas Git no estilo JetBrains para a barra lateral: árvore de ramificações com selos de à frente/atrás, grafo de commits com filtros de texto/autor/data/caminho, diff de linhas por arquivo, lista de alterações e caixa de commit, além de ações de ramificação, tag e stash, merge, rebase, cherry-pick, reset e fetch/pull/push.

Brainstorming visual por ramificações que cria uma sessão isolada para cada direção, automatiza as transferências (handoffs) de pai, irmão, ponto de verificação e retorno, e oferece uma aba de árvore completa com uma visualização opcional Better Sidebar.

Skill Smart Charts: transforma arquivos de dados CSV/TSV/TXT/XLSX/XLS/JSON em HTML ECharts interativo e autônomo — 32 tipos de gráfico, inclusive mapas offline, 3 temas, sem CDN. Um perfil de dados --profile (dtype por coluna, cardinalidade, ausência de valores, amostras, estatísticas, granularidade de entidades, sinais de insight) permite ao agente ler os dados e escolher o gráfico sozinho; cada gráfico embute uma ficha técnica (plot_stats + data_preview) cujos números são os únicos valores citáveis. O código de transformação do LLM roda em sandbox restrito (blacklist + whitelist de AST + builtins seguros); --doctor autoverifica o ambiente Python. Totalmente offline, ECharts incluído.

Um segundo cérebro autossuficiente para DeepSeek Harness — captura automaticamente conhecimento durável de diálogo num cofre Markdown local (dedup personalizado, pesquisa CJK, compatível com git), com uma base de conhecimento gráfica e um grafo de conhecimento interativo (filtro de legenda, coloração por dimensão temporal, seleção por caixa, mesclar, eliminar, exportar/importar PNG).

Gateway de permissão granular: revisão de chamada de ferramenta por categoria (diretórios fora do workspace, comandos, leitura/escrita de arquivos, subagentes, ações repetidas) com exceções globais e por projeto de allow/deny, defaults de quick-tool, regras personalizadas, modal de aprovação bilíngue com detalhes inline de diff, motivos de rejeição personalizados e fluxo de upgrade de sandbox.

Painel de anatomia para os órgãos do Agent-Body: serve um painel de sinais vitais ao vivo em /anatomy dentro do próprio harness — órgãos, batimento, livro-razão de cura, contadores de auto-treinamento e o fluxo de pulso real — lido diretamente dos arquivos de runtime em vez de redigitado. Somente host, sem bundle de cliente e sem etapa de build.

Regras de permissão detalhadas por ferramenta para DSH no gate tools/pre-execute, listas de negação e de confirmação na sintaxe de regras do Claude Code (`Bash(rm -rf:*), Read(_secrets_), mcp__server__tool`), funciona de forma autônoma sem migração.

Cérebro DeepSeek + transcrição automática de imagens: anexe imagens na GUI e cada uma é transcrita pelo deepseek-v4-flash-vision-exp oficial por padrão (um cérebro V4-Pro puramente textual pode ver imagens), com qualquer VLM compatível com OpenAI ou Ollama local como alternativas.

Preset modo especialista DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): coordenador + 17 subagentes com delegação automática. Funções: taskboard (estados pending/ready/running/done/failed, DAG dependências, reivindicação atômica, retry, recuperação), portas qualidade (pipeline 5 etapas: requisitos, implementação, verificação, revisão, integração; 2 reelaborações), Five-Anchor (revisão/convergência/anti-deriva/colaboração/recursos), Near-distance (modelo identidade/tarefa/saída), divulgação progressiva (~28% economia tokens), persistência, barramento P2P, revisão cruzada, pool experiência, via rápida, auto-retry. 17 especialistas: dados, redação, jurídico, PM, frontend, UI/UX, arquiteto, social, growth, fin. quant., backend, DevOps, BD, QA, segurança.

Conjunto de predefinições de agente Programming Mode: o agente de programação padrão com uma persona que impõe a disciplina Superpowers (competências primeiro, brainstorming antes de construir, planos antes do código, TDD, depuração sistemática, verificação antes da conclusão), além de uma disciplina de volume de código Ponytail sempre ativa (escada de código mínimo de 7 níveis, completo por predefinição); inclui as vinte competências (14 superpowers + 6 ponytail) e injeta mecanicamente a competência using-superpowers completa no primeiro pedido de cada nova sessão.

Registra a skill bootstrap RainSkills no DeepSeek Harness para implantar, solucionar problemas e verificar aplicações no Rainbond.

Tema de terminal CRT de fósforo vermelho para a Web GUI do DeepSeek Harness: fundo preto, texto vermelho fosforescente, chuva de dados animada e scanlines. Traz quatro presets de departamento (Party Affairs, State Council, Central Military Commission, State Security), cada um com emblema, paleta e padrão de fundo próprios.

Um mecanismo de escrita de web novels para o DeepSeek Harness: redação paralela, esboço e brainstorming com uma chave DeepSeek separada, gerenciamento de lore e prenúncios, recuperação vetorial semântica, uma biblioteca de corpus, livro-razão de uso, revisão mecânica e um plano de serialização local.