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A memória que sonha — memória entre sessões para o DeepSeek Harness: lembra de você entre sessões, consolida automaticamente enquanto dorme (autoDream), congela memórias conflitantes para sua revisão e mantém uma trilha de auditoria reproduzível. Busca semântica local offline-first sobre SQLite com espelhos Markdown editáveis por humanos, um grafo de entidades, um painel de memória interativo, além de uma API externa e CLI.

A memória que sonha — memória entre sessões para o DeepSeek Harness: recorda você entre sessões, autoconsolida-se enquanto dorme (autoDream), congela memórias conflitantes para sua revisão e mantém uma trilha de auditoria reexecutável. Busca semântica local offline-first sobre SQLite com espelhos Markdown editáveis por humanos, um grafo de entidades, um painel de memória interativo, além de uma API externa e uma CLI.

A memória que sonha — memória entre sessões para o DeepSeek Harness: lembra de você entre sessões, autoconsolida enquanto dorme (autoDream), congela memórias conflitantes para sua revisão e mantém uma trilha de auditoria reproduzível. Busca semântica local offline-first sobre SQLite com espelhos Markdown editáveis por humanos, um grafo de entidades, um painel de memória interativo, além de API externa e CLI.

/rewind estilo Claude Code para DeepSeek Harness: snapshots do workspace baseados em git antes de cada execução de ferramenta que altera algo, bifurcações de sessão nos limites de turno, e um comando /rewind de uma etapa que restaura arquivos e bifurca a sessão de volta a um ponto de checkpoint.

Cliente de terminal em tela cheia para DeepSeek Harness construído sobre pi-tui: reprodução/retomada de sessões, respostas em streaming, cartões de ferramentas recolhíveis, aprovações e perguntas no próprio terminal, gestão de modelos/predefinições/permissões/planos/objetivos, modo shell e um registro de trajetória.

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.

Reproduz sessões em uma linha do tempo reproduzível com uso de tokens por etapa, audita operações sensíveis, estima custos, visualiza linhagem de forks, compara sessões e exporta replays HTML autônomos.

Plugin de anúncios por voz sem dependências, orientado a eventos: sem modelo extra, sem custo de tokens. Fala com a voz natural integrada do sistema, suportando Windows e macOS; anúncios de resposta final, alertas de aprovação e perguntas, anúncios opcionais de eventos (fim de turno, comando concluído, mudança de objetivo, erros de ferramentas, atualizações de tarefas), respostas finais reproduzíveis e uma página de configurações visual bilíngue.

Analisa o uso entre modelos, provedores, espaços e períodos, com datas personalizadas sobre todo o histórico, cache-hit visível e detalhamentos por modelo e provedor. Inclui tendências horárias/diárias, mapa de calor de 53 semanas estilo GitHub, sequências, anéis de tokens por modelo e espaço (tokens, custo, %), filtros combináveis, eficiência de cache, saldo DeepSeek, aliases de espaços, exportação CSV e um livro-razão durável que preserva o uso após excluir a sessão ou o espaço (linha Deleted) e se reconstrói de forma incremental. O registro de espaços é atualizado via sonda DSH domain/changed; só espaços registrados contam. Contabilidade separada de entrada, cache e raciocínio. Chinês: hora local; inglês: UTC; API somente loopback.

Um enxame governado de seis agentes especializados DSH — orquestrador, planejador, ponte para base de conhecimento, desenvolvedor e dois revisores — transforma um requisito em um pipeline rígido de fases em que cada entrega precisa provar-se com evidências estruturadas antes que a próxima fase possa começar; os revisores são somente leitura, merges de código só após uma passagem de revisão, e um log de eventos apenas de acréscimo fornece replay completo e auditoria em um quadro kanban ao vivo. Seu design se inspira no kanban do Hermes Agent.

Detecta qual modelo de conversa está sendo servido a uma conta: inicia conversas-probe descartáveis concorrentes, pontua cada cadeia de pensamento em streaming pela abertura de seus parágrafos e cancela sondas que soam como o modelo antigo em segundos. Inclui um auto-check offline que reproduz 13 cadeias de pensamento rotuladas manualmente pelo mesmo classificador.

Grave fluxos de trabalho de desktop do macOS por demonstração no DeepSeek Harness e transforme-os em skills de agente (skill open-record-replay + ferramentas orr_*)

Overlay de danmaku no estilo Bilibili para a área de chat do DSH Web: faixas de rolagem, superior e inferior orientadas por eventos do agente, três pacotes predefinidos, comentários gerados por LLM opcionais, uma bola de controle arrastável, pools por sessão com repetição e um cartão de configurações.

Navega pelos checkpoints produzidos por dsh-checkpoint-rewind como uma linha do tempo de nós temporais e mostra diffs de linha por arquivo entre quaisquer dois deles, com reprodução de trace a partir dos logs da sessão (sem precisar de produtor de snapshot) e rollback do workspace com foco em pré-visualização e undo de um único passo, via comandos /diff e /rollback, uma API HTTP JSON e um painel GUI.

Barra lateral de vídeos curtos: player nativo, navegação por séries, reprodução precisa do histórico

AgentDuel é um jogo de batalha de código. Este plugin permite que você complete todo o loop de jogo dentro do DSH: gerencie personagens de deathmatch e equipes de capturar a bandeira, envie código de agente, inicie batalhas, assista replays e use conversas DSH para melhorar continuamente os agentes com base nos resultados das batalhas.

Ponte de canal Feishu (Lark) com falha fechada: converse com um bot e receba as respostas do agente dsh — com aprovação opcional de ferramentas human-in-the-loop (cartões Allow/Deny antes de cada chamada bash, tempo limite fail-closed). Integração exclusiva com o SDK oficial do Python (versão fixada); lista de permissões com negação padrão, verificação de assinatura/timestamp/replay de webhooks, sessões fixas por chat; verificação diária de compatibilidade com o SDK mais recente; documentação bilíngue.

Motor de persona para o DeepSeek Harness: um config.json governa o nome próprio da IA (por modelo e nível), como ela te chama, sua postura relacional, o texto de caráter, contratos por item com interruptores, o idioma da cadeia de pensamento e o tom das respostas (opt-in, por modelo), além de memória de longo prazo condicionada à confirmação humana: a IA só anexa candidatos, uma linha de confirmação os ativa, e o log é somente de acréscimo e reexecutável. Entradas confirmadas entram como bloco citado de dados, não de instruções; as marcadas com um kind vão para arquivos arbitrários e nunca chegam ao prompt. As seções do prompt são relidas do disco a cada montagem, então edições aplicam sem reiniciar. Presets: instantâneos JSON compartilháveis. Zero dependências, sem rede, sem shell.

Fluxos de trabalho DAG duráveis e independentes do anfitrião para Agents, com CLI, MCP, Skills sob pedido, acionadores, repetição e um Canvas visual.

Autoaperfeiçoamento noturno para seu agente DeepSeek Harness: colete sessões anteriores off-line, repita tarefas recorrentes com seu próprio orçamento de API e consolide habilidades validadas por trás de uma barreira de validação separada. Leva o mecanismo SkillOpt-Sleep de microsoft/SkillOpt ao dsh como ferramentas nativas e uma habilidade incluída — sem treinamento de pesos. Requer Python 3.10+ e o mecanismo SkillOpt-Sleep (pip install skillopt).

Gravação e reprodução completas para DSH (funciona no Windows), da série de plugins huahua: reproduza cada sessão gravada automaticamente como uma linha do tempo legível, exporte/importe pacotes de reprodução compartilháveis, execute novamente conversas em uma sessão nova e grave operações de tela para gerar automaticamente habilidades SKILL.md instaláveis. Inclui uma adaptação para Windows de 4 arquivos de kangshifu1/dsh-record-replay para DSH rc.5 (consulte o aviso de derivação no README).

`image_gen` do GPT Image 2 com OAuth da assinatura Codex por padrão ou modo explícito de chave de API: cartão em desenvolvimento, até três parciais de API ao vivo, replay persistente de anexos / lightbox / download, saída de modelo apenas texto e solicitações limitadas e seguras com credenciais.

Exporte sessões para Markdown/JSON para revisão, reprodução e resumos de custo por sessão.

Adaptador de rede fraca: novas tentativas transparentes de stream de modelo com backoff longo (limite de 10 min), cache local de replay de respostas, reconexão automática por heartbeat e economia de tokens em modo degradado, com uma página de configurações bilíngue (zh/en).