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.

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

Edição de mensagens baseada em branches, reroll, retry e uma 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 retentativa e fallback de LLM baseadas em papel (role).

Estratégia de retry/fallback de LLM por papel.

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.

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`).

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.

Conjunto de disciplina de execução para o DSH com interceptação de tentativas idênticas, reflexão forçada, aplicação de todo, deduplicação de memória e promoção de experiência a habilidade (11 plugins + 6 habilidades).

Notificações desktop nativas e webhook para conclusões de turno, falhas e solicitações de aprovação, com filtros de resultado, regras de conteúdo, controles de privacidade e entrega com retry.

Exporta eventos somente de metadados de turno, modelo, ferramenta, aprovação, nova tentativa e erro do DSH para o Tuning Engines, para rastros governados, avaliação de políticas, análise de custos e revisão de Work Session, com uma fila de novas tentativas apoiada em disco.

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.

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.

Reproduz diferentes sons configuráveis para cinco eventos de conversa na GUI web do DeepSeek Harness: conclusão normal, interrupção, erro, espera de aprovação e sucesso de nova tentativa automática; cada evento tem sua própria configuração de áudio e padrão empacotado, com nova tentativa automática após erros usando uma espera configurável (10-300 s), além de uma biblioteca de sons da comunidade. Compatível com DSH 0.1.5-rc.2.

Toolbox de visão aprimorada: 14 ferramentas de visão em nível de pixel (describe, ground, detect, crop, pixel-diff, OCR, OCR de long-screenshot, vectorize, colors, cutout, screenshot, present, materialize, html-screenshot) acionadas por um endpoint compatível com OpenAI, com marcadores de bridge [图片: path] limpos, classificação de segurança de conteúdo e retry automático de rate-limit.

Plugin proativo de agendamento multi-modelo: ingestão de sinais multi-fonte com dedup e classificação de urgência, um motor de decisão de quatro vias executar/adiar/dispensar/perguntar ao usuário, geração de plano DAG com execução paralela de modelos, reflexão de qualidade com retry automático e troca de modelo, memória de longo prazo para padrões de tarefa e lições, e evolução de estratégia via algoritmos genéticos com avaliação em sandbox e rollout canário.

Revisor agêntico de respostas para o DeepSeek Harness: cada turno final do assistente é revisto por um LLM separado com nota de 1 a 100; pontuações abaixo do limiar reconduzem o agente com feedback concreto. A pontuação aparece como uma etiqueta na linha de ações da resposta (verde aprovado / vermelho precisa de trabalho, com número de tentativas e motivo ao pairar). Configuração de barreira ao vivo sobre um servidor HTTP em 127.0.0.1, além de uma doca recolhida acima do compositor e um separador opcional na barra lateral direita via dsh-better-sidebar.

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.

Retoma automaticamente turnos DSH interrompidos: envia um 「继续」 em fila após turno/fim com motivo de erro, interrupção ou tokens máximos, com período de carência, cooldown, backoff exponencial, teto de tentativas consecutivas, varredura na inicialização, cartão de configurações e botão parar/restaurar por sessão na barra do compositor; nunca troca de modelo ou provedor.

Cadeias automáticas de fallback de provider/modelo para agentes do DeepSeek Harness quando as requisições ao LLM continuam falhando (retentativas esgotadas, autenticação, cota, limite de taxa)

Governança da trajetória do agente e diagnóstico de anomalias: reconstrói logs de sessão planos em árvores de trajetória com múltiplos ramos, detecta deadlocks de loop, retentativas inválidas e desvio de objetivo, alerta com atribuição de custo, interrupção com um clique e fork em ponto de interrupção via APIs oficiais, em uma aba de GUI independente.

Ponte de visão nativa do provedor LLM: imagens coladas no chat são descritas por um modelo de visão (Qwen3-VL via pi-ai/llama.cpp), e a descrição em texto é enviada ao DeepSeek somente de texto para a resposta — admissão de imagem, roteamento e compactação passam pelos mecanismos nativos do harness, com cache de descrições LRU e nova tentativa em erro 503

Runs the WorkBuddy (CN) daily check-in on DSH startup — discovers every account logged in on this machine, claims the daily credits, and shows a status entry on the session title line with a details panel and failed-account retry.