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Executa auditorias de segurança locais de relés de API de IA e proxies de LLM a partir do DeepSeek Harness, gerando relatórios em Markdown sobre injeção de prompts, sinais de substituição de modelo, reescrita de chamadas de ferramentas, vazamento de erros, integridade de stream e riscos de Web3 controlados por perfil.

Automação de aprovação com gate de risco para o DeepSeek Harness: o flash pré-classifica se uma escrita/comando é irreversível — operações seguras são auto-aprovadas, as perigosas são escalonadas para aprovação humana (fail-safe). Revisão de diff de arquivo com reversão em um clique e snapshots por escopo de sessão (v0.5.1: snapshots precisos via tracing de parâmetros de chamada de ferramenta, inclusive em casos de aprovação humana).

Plugin DSH: controle de risco em chinês no estilo Claude e autonomia de conversa para o DeepSeek Harness web

Kit de ferramentas de P&D quantitativa para DeepSeek Harness — 59 ferramentas em seis domínios cobrindo dados de mercado, indicadores, avaliação de fatores, validação walk-forward de ML, risco (VaR/CVaR/drawdown/Beta com Kupiec POF), opções, títulos, FICC e simulação de fundos, com um pipeline de pesquisa ponta a ponta PDAT→PET.

Pacote de bancada de trading apenas para pesquisa: costura de provedor de dados de mercado tipada com um provedor de referência CSV, instantâneo de regime de indicadores multi-timeframe e ferramentas OHLCV, cartões de gráficos interativos no dsh web com anotações de modelo controladas por proveniência, e um guarda de risco que nega chamadas de ferramentas com formato de execução em tools/pre-execute.

Pipeline de QA como 10 agent skills: análise de requisitos, estratégia de teste, escrita e revisão de casos, automação E2E (Playwright) e API, exploratório, escopo de regressão e análise de bugs, respaldado por uma base de conhecimento compartilhada com regras de formato, modelo de risco e validadores de schema.

Exclua sessões do DSH pela web UI e pelo cliente desktop: botão de perigo no cabeçalho e item de menu na linha da sessão, com uma caixa de diálogo de consentimento de risco; o endpoint do host e a ferramenta do agente removem o log da sessão, o cache de projeção e a contabilidade do workspace.

Classifica chamadas de ferramenta pendentes com o Jev (modelo de decisão não generativo da TypeSafe AI) em tools/pre-execute — chamadas de alto risco com alta confiança são negadas e as ambíguas escaladas para aprovação — e aprova automaticamente chamadas reversíveis claramente concedidas em approval/request, com gating de evidência de argumentos. Também cria subclasse do resolvedor de referências de sessão para que os snapshots mantenham mensagens pontuadas pelo Jev em vez de descartar as mais antigas primeiro. Degrada para o comportamento padrão em qualquer falha do provedor; modo shadow com o comando /jev-stats; endpoints TypeSafe ou OpenRouter; 64 testes.

Guarda de proteção causal de caixa branca para dsh: cada chamada de ferramenta é julgada antes da execução ao longo de uma cadeia lógica causal determinística — bloqueia operações destrutivas e em arquivos de credenciais, agrava violações repetidas de limites, corta elos com falhas até serem verificados como corrigidos e emite pareceres de risco sobre execução não auditável; roda totalmente local, sem custo de API, além de 6 ferramentas de autoverificação de caixa branca.

Auditoria de segurança local: configuração, origem dos plugins, sessões, exposição de rede — relatório de risco somente leitura e com dados sensíveis ocultos.

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.

Aprovação automática assistida por LLM com fallback de contagem regressiva para a predefinição de permissão Auto: regras estáticas, níveis de risco, disjuntor e auditoria de arquivos.

Um segundo cérebro para o seu agente DeepSeek Harness — revisão por um modelo forte antes de chamadas de ferramentas arriscadas, além de 67 modelos a partir de uma única carteira. Sem contas, sem chaves de API.

Disciplina de chamadas de ferramenta para o DeepSeek Harness: injeta uma seção estática de restrições de comportamento no prompt, reduz o pool paralelo para 1 após uma falha de ferramenta (restaurando após 3 sucessos consecutivos), induz o modelo a parar de tentar de novo após falhas repetidas, verifica escritas com rollback por .bak, bloqueia comandos de alto risco e acompanha estatísticas de conformidade via /behavior-status.

Farol de segurança ao vivo para o DSH que segue a atividade das ferramentas. Clique para ver estatísticas de chamadas, cadeias de proveniência de riscos e ações bloqueadas, com restrições de tarefas somente leitura e deteção de alterações nos metadados das ferramentas.

Navegue e instale plugins DSH sem sair do harness: um comando /store, uma aba Configurações → Plugins, duas ferramentas que podem ser chamadas pelo agente e uma habilidade incluída, com um portão de aprovação que lista as sinalizações de risco detectadas antes de qualquer instalação.

Move uma sessão para outra pasta a partir da Web UI via arrastar e soltar ou seletor de menu, exclui permanentemente uma sessão com diálogo de consentimento de risco e renomeia por IA uma sessão resumindo toda a conversa (com reconhecimento de erros de digitação). Cada ação também é fornecida como ferramenta do agente.

Fluxo de trabalho de pesquisa financeira e ferramentas de risco de portfólio, com disciplina de fontes para fatos atuais de mercado

Plugin do DeepSeek Harness que bloqueia instalações npm arriscadas com varreduras de metadados e cadeia de suprimentos profunda.

Habilidade de verificação de afirmações que confronta documentos de design e planos com fatos do código, escalando afirmações comportamentais para verificação executável com primitivas lógicas para máquinas de estado e modelos de dados, com regressão antes/depois, restrições de domínio e mineração de riscos de concorrência.

Scanner de segurança estático para plugins DSH: auditoria somente leitura (exec, credentials, exfiltration, obfuscation, install scripts, bundle manifest) com um score de risco de 0-100.

Kit de ferramentas de dados financeiros para agentes DSH: formatação de números e moedas (incluindo unidades chinesas wan/yi), cálculos de retorno e CAGR, rácios de avaliação e rentabilidade, PV/FV, métricas de risco e uma lista de verificação de qualidade de dados.

Um plugin de leitura de PDF sensível ao conteúdo para modelos de visão: perfila cada página para figuras (vetoriais e raster), tabelas, risco de fórmulas e layout de coluna dupla, depois aplica extração híbrida sensível ao conteúdo, renderizando páginas com figuras/tabelas/fórmulas como recortes de região de alta DPI. Fornece uma pré-visualização de baixa resolução para entender o layout da página e renderiza uma região especificada em alta resolução. Empacotado como múltiplas ferramentas para agentes.

Análise multi-agente de ações A-share atrás de /trading-agent, portada de TradingAgents-AShare, executando 14 papéis (analistas, debate bull/bear, revisão de risco, trader) através da rota LLM do harness.