Plugins

Um repositório, três partes: um injetor de tempo de execução para pacotes de plugins do DSH (injetar, recarregar a quente, descarregar, promover ao primeiro plano uma ferramenta de preparação de desenvolvimento, roteamento com autocorreção, além de um gerenciador de plugins na página de configurações que lista, descarrega e arrasta pastas para internalizar), um agent preset de roteador de modo de raciocínio ciente da tarefa (router-standard / router-spec / router-react) e um protocolo de tarefas graduado de dois níveis cujas seis ferramentas (commit_star, lock_stage, revise_do, edit_plan, mark_task, redteam_verdict) fixam o estado da tarefa em disco. A implementação do injetor vem embutida no repositório, por isso a instalação traz o próprio comportamento, não dependências.

Substitui os provedores de sistema de arquivos e bash por um espaço de trabalho virtual mirage: as ferramentas de arquivos e os comandos de shell são executados sobre recursos montados (RAM, S3, Redis, Slack, Gmail, Notion, Postgres) em vez do disco do host, com modos de leitura/gravação/execução por montagem, roteamento de sandbox por comando (monty, pyodide, quickjs no processo; docker, e2b, daytona remoto), e CLIs instaladas (git, gh, slack, linear, ntn, gws, ou uma que você registrar) como palavras iniciais no terminal virtual.

Conecta o DeepSeek Harness à Bot Collaboration Network da Avernet via WebSocket V2, com onboarding automático, sessões de agente isoladas, eventos de chamadas de ferramenta e ferramentas de roteamento multi-bot.

Plano de controle de memória em três níveis para DeepSeek Harness: contexto de runtime persistente, documentos de projeto pesquisáveis, memória de longo prazo plugável, roteamento inteligente, fluxos de trabalho de agente supervisionados, WebUI e ferramentas headless.

Busca unificada com verificação de evidências para agentes: mais de 120 engines com roteamento multilíngue, domínios verticais e cartões de modalidade estruturados, 10 ferramentas MCP além de orquestração wide_research, e um loop fetch-verify que preenche retroativamente pontuações de evidência.

Governança e roteamento de DSH para todo o perfil, com um Centro de Controle Web para inspeção de responsabilidades e evidências, além de compactação, memória semântica com escopo, continuidade de segurança e entrega verificada; compatível com DSH 0.1.5-rc.1.

Plugin de segurança para engenharia reversa e pentest em um único pacote: estreitamento de ferramentas na primeira rodada, roteamento por domínio e 33 ferramentas cobrindo APK, web, binários nativos, protocolos, malware e amostras de LLM — com playbooks de desempacotamento, contorno de licenças e antianálise, mecanismo de avaliação H-CoT (roteamento semântico, comando /hcot), bancada web com prateleira de ferramentas orientada por livro-razão, fluxo de casos em disco (cadeia de evidências persistida automaticamente, achados validados numerados com E, retomada após compactação), descoberta externa de ferramentas baseada no GitHub e 361 documentos de referência sob demanda.

Provedor OpenCode Go com descoberta de modelos do gateway em tempo real, metadados de capacidades online do models.dev, roteamento de sessões e configurações web com uso da assinatura.

Busca web aprimorada e persistente: roteamento multi-mecanismo (DeepSeek/Exa/DDG/Bing/Jina + GitHub/Bilibili/YouTube/V2EX/Xiaohongshu/Twitter/Reddit/RSS), cache SQLite+LRU, extração no estilo userscript, renderização via Playwright.

Plano de notificação e controle remoto do DSH: uma única API `notify()` para 28 canais de saída, seis canais de controle de entrada, aprovações/perguntas/controle de tarefas pelo celular, uma UI nativa DSH Notify & Control, aplicação a quente das configurações de saída, roteamento multiagente e zero dependências em tempo de execução.

SkillRoute da JEStats: roteamento de skills para agentes do DeepSeek Harness.

Bundle DeepSeek Harness (dsh) que conecta o roteador de skills do SkillRoute aos seus agentes.

Pacote DeepSeek Harness (dsh) que conecta o roteador de skills do SkillRoute aos seus agentes.

Provedor Ollama para DeepSeek Harness com gerenciamento de modelos, verificações de saúde, roteamento local baseado em regras e fallback para nuvem.

Preenche o que o adaptador oficial pi-ai deixa de fora na página Models: sondagem de alcançabilidade do gateway com latência, extração com um clique do catálogo de modelos do gateway com gravação de volta via caixas de seleção nas configurações, saldo da DeepSeek e cota do provedor exibidos no local, o protocolo e endpoint ao qual cada provedor está realmente conectado, e um menu suspenso de modelos que lista apenas o que funciona agora mesmo — uma chave morta, um saldo vazio ou uma cota esgotada ficam ocultos até você corrigir, e voltam por conta própria.

Adiciona um botão de otimização ao lado do composer que analisa e reescreve o rascunho de prompt com streaming SSE, consciência de contexto de conversa (estratégias template vs intent-polish), uma cadeia de memória de continuidade de edição, undo, e roteamento de modelo com fallback e um teste de conectividade.

Um modo de roteamento inteligente leve e selecionável para o DeepSeek Harness.

Uma gateway de encaminhamento de IA que funciona como plugin DSH. Adiciona um painel lateral Routing System para fornecedores, pool de contas, combinações de fallback e chaves de API, e disponibiliza um endpoint compatível com OpenAI em http://localhost:3080/v1.

Sete modos predefinidos de agente para DeepSeek Harness, cada um com uma fronteira fixa de ferramentas, roteamento de modelo por modo e camadas rápidas/profundas de delegação omd_task, além de um loop plano-para-executar (/mode, /start-work, /ulw apoiado em objetivo) e uma página de configurações que remapeia modelos por modo e por camada.

Adaptador LLM do GitHub Copilot: login com fluxo de dispositivo OAuth, descoberta de modelos ao vivo pela API do Copilot, suporte a visão para modelos com capacidade de imagem (gpt-4.1, gpt-4o), e dois protocolos de comunicação (Chat Completions e Responses API) com roteamento automático de endpoint por modelo.

Anexa um cabeçalho x-opencode-session estável por conversa às solicitações do provedor OpenCode / OpenCode Go, corrigindo erros 400 MissingSessionID e mantendo a afinidade de sessão e o roteamento de cache de prompts intactos.

AI Company Framework: transforme uma frase em uma empresa multi-agente — 15 Skills planos (boss/pipeline/role-template/11 roles/generic customer-memory), 7 templates de workflow, runtime AgentTeams + painel de atividades, sidebar de funcionários com isolamento por sessão, bridge para bot do Feishu (bot do boss e bots por funcionário, roteamento de grupo, push autônomo, gate de decisão humana, guia de contato externo), memória SQLite por cliente com memória de três camadas (merge cross-group), switch de modo /company; sem RAG.

Ferramenta de compreensão de vídeo de baixo custo: uma ferramenta video_understand transforma um link do Bilibili / BV / vídeo local em uma camada de informação AVIS (ASR + estrutura de cena + rastreamento de objetos + rótulos YOLO) e retorna resumo + Q&A. Roteamento dinâmico entre camadas orientado por perguntas (L0 ASR / L1 rastreamento de objetos / L2 VLM de keyframe), reutilização da camada semântica para perguntas repetidas, teto de orçamento por pergunta. Motor Python: a camada principal precisa de faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); a camada semântica opcional adiciona ~2GB de torch / transformers / ultralytics. Um doctor --fix incluído configura o venv e instala ambos.

Gateway MCP de divulgação progressiva que pesquisa grandes catálogos remotos via `mcp_search` e depois invoca esquemas exatos via `mcp_call`, com conexões preguiçosas e caches limitados