Plugins

Recuperação de chat para DSH: edite a última mensagem de usuário concluída e tente novamente explicitamente as turnos com falha, ambos via ramificações de fork de sessão que deixam a conversa original intocada.

Mantém sessões longas do DSH quando um canal de modelo falha. Assume após o esgotamento das tentativas internas; um disjuntor autorrecuperável atua após 429/5xx repetidos ou erro terminal e envia a próxima solicitação a outro canal da cadeia. Compatível com DSH 0.1.x e 0.2.x; failover e RPC de gerenciamento de backup foram verificados no 0.2.1-rc.2. O backup pode ser escolhido em Configurações ou no painel ao lado do compositor; ambos ficam sincronizados. Cada troca entra no log de auditoria JSONL, não como aviso na conversa, para evitar que um evento desconhecido impeça o host de carregar toda a sessão.

Busca e fetch Web multi-fonte com failover para sessões DeepSeek Harness. Assume os pontos searchProvider e fetchProvider e tenta TinyFish, Tavily e a busca oficial na ordem escolhida; a busca oficial sempre participa e pode mudar de posição, mas não ser removida. Alterna várias chaves API por plataforma em round-robin e exclui previamente contas esgotadas com base no uso. Timeouts por solicitação e repetição na mesma plataforma controlam o failover. O fetch começa por HTTP local e depois usa renderização server-side do TinyFish Fetch e Tavily Extract, para páginas bloqueadas por proxy/DNS. Exibe uso de chaves e limites do plano por plataforma. Instalação npm: dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-failover-search

Edição de mensagens baseada em branches, reroll, retry e uma linha do tempo de versões.

Edição de mensagens baseada em branches / reroll / retry / linha do tempo de versões.

OAuth de assinatura de codificação para SuperGrok/Grok Build, ChatGPT Plus Codex, Kimi Code e Claude Code, além de um gateway loopback OpenAI/Anthropic opcional: login local sem colar tokens, atualização e nova tentativa AUTH, grok-4.6 xhigh e coexistência de rotas de chaves API.

Estratégias de nova tentativa e fallback de LLM baseadas em papéis.

Estratégias de retentativa e fallback de LLM baseadas em papel (role).

Estratégia de retry/fallback de LLM por papel.

Confiabilidade de tarefas: nova tentativa automática em timeouts/falhas do modelo, continuação automática de tarefas inacabadas, verificação de conclusão, interrupção de repetições de pensamento, retomada após suspensão ou reinício, modo piloto automático e endpoint de acionamento remoto (npm: `dsh-task-reliability`).

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.

Adiciona novas tentativas de requisição, continuação automática de turnos e um monitor de ausência de resposta às tentativas nativas do dsh, com banner de contagem regressiva, notificações toast e painel de uso.

Cartão de configurações para o mecanismo de auto-retry do LLM do DSH: ajuste o número de tentativas, backoff e jitter ao vivo em Settings -> General, com chips configuráveis de retryableCodes - os padrões adicionam INVALID_REQUEST para que erros reasoning_text HTTP 400 no estilo OpenAI em modo thinking sejam reenviados automaticamente.

Camada de coordenação de plugins: os plugins declaram suas capacidades, comandos são roteados ao plugin responsável sem chamada ao modelo, esquemas de ferramentas carregam sob demanda para reduzir tokens de prompt, o histórico de execuções se consolida em memória de longo prazo quando ocioso, e falhas são classificadas antes de qualquer nova tentativa.

Revisor de respostas com agentes para DeepSeek Harness: outro LLM reavalia cada resposta final de 1 a 100; abaixo do limite, devolve o agente com comentários concretos. A nota aparece como um selo na linha de ações (verde: aprovado; vermelho: precisa melhorar), com tentativas e motivo ao passar o cursor. A configuração ao vivo fica na aba Reviewer 配置, em um servidor HTTP 127.0.0.1 ou numa aba lateral opcional do dsh-better-sidebar.

Títulos de sessão inteligentes para o DSH: após cada turno de conversa, uma chamada LLM auxiliar independente resume a transcrição completa de usuário+assistente em um título que segue o tema real da sessão em vez de ecoar a primeira mensagem; a primeira mensagem recebe título imediatamente, títulos internos com falha são repetidos em turnos posteriores, renomeações manuais nunca são sobrescritas e sessões de subagente/fork são ignoradas.

Disciplina de chamadas de ferramentas para DeepSeek Harness: prompts de comportamento, redução de concorrência e orientação para novas tentativas conforme falhas, verificações pós-gravação com restauração de backup, barreiras para comandos de alto risco, resumos e lembretes de verificação, consultas consultivas à memória do projeto, avisos configuráveis após compactação ou em intervalos e estatísticas de conformidade.

Retomada automática de sessões de agente interrompidas: uma tabela ordenada de regras roteia por tipo de falha (rate limit, cota, autenticação, estouro de contexto, órfão travado) para retry automático com backoff, troca de modelo, retomada após compactação de contexto ou uma notificação de stop-loss, com um editor visual de regras e um log completo de atividades.

Executa o check-in diário do WorkBuddy (CN) na inicialização do DSH — descobre todas as contas conectadas nesta máquina, resgata os créditos diários e mostra uma entrada de status na linha de título da sessão com painel de detalhes e nova tentativa para contas com falha.

Roteamento de proxy por modelo para solicitações LLM: modelos selecionados passam por um proxy (Clash etc.) enquanto o resto fica direto, com retry automático em erros de transporte, 429 e 5xx, configurado ao vivo a partir da página de configurações.

Deixe os modelos apenas de texto ver imagens: quando chega uma imagem com um marcador como \[image omitted because this model accepts text only], o modelo chama a ferramenta vision_describe e o plugin encaminha a referência da imagem mais a pergunta para um modelo multimodal, repetindo com um modelo de recurso em caso de falha. Configurado na página de definições e persistido através da API oficial de definições.

Downloader multithread para DeepSeek Harness com aria2 incluído: verifica se o destino aceita Range e então escolhe aria2 (4 ou 8 conexões conforme o tamanho) ou usa curl.

Aprimorador de prompts para a interface web do DSH com modos basic/standard/expert: os modos standard e expert reescrevem rascunhos com contexto do projeto e histórico recente da sessão, tentam de novo com elegância quando gateways rejeitam ajustes de reasoning-effort e mostram uma revisão antes/depois com desfazer.

Barreira automática de sessões em horas de pico: modo fim de semana + pausa automática global em pico + congelar/retomar ao nível da sessão + nova tentativa automática no backend, com retoma automática fora do pico.