Plugins

Backend do Tencent CloudBase para o DeepSeek Harness — scaffold e implanta aplicativos full-stack a partir do chat, renderiza os resultados de consultas como cartões de tabela com paginação, ordenação e exportação em CSV, visualiza uma implantação em seu próprio domínio e chama o conjunto de ferramentas MCP do CloudBase (`mcp__cloudbase__*`) com login por código de dispositivo.

Webhook de mensagens instantâneas e notificações locais na conclusão de turnos, erros ou aprovações (Feishu/WeCom/DingTalk/Slack/Discord/personalizado).

Quadro de tarefas compartilhado para múltiplos agentes (criar/reivindicar/transicionar/consultar) sobre uma chave de serviço Cordis.

Loja de plugins integrada para a DSH Web UI: navegação, busca, instalação com um clique e selos de compatibilidade.

Exporte o log de sessão somente-anexação (append-only) como Markdown ou HTML legível por humanos, agrupado por fonte de trajetória.

A base de conhecimento de desenvolvimento de plugins DSH como habilidade de agente sob demanda: restrições oficiais, fluxos de trabalho de tarefas, referência de API e armadilhas da comunidade, instalada com o pacote para que o agente possa consultar enquanto constrói um plugin.

Hub de skills na GUI para DeepSeek Harness: navegue, pesquise, ative, inspecione, diagnostique e crie scaffolds de skills locais a partir do registro oficial ctx.skills, além de um mercado de skills com sincronização de fonte rastreada e atualização geral com um clique.

Conjunto de ferramentas de depuração ROS2 e análise de visão do estado do robô para DeepSeek Harness: enumeração de node/topic/service/action/interface/TF, JSON de topologia do grafo inteiro, verificações rosdep, builds com gate de aprovação e scaffolding de mensagens customizadas, capturas de tela da GUI e observação de visão multimodal, além de renderização offscreen RViz2 headless (malhas low-poly, leitura direta de pixel, passthrough GPU - renderização de movimento a 30Hz) com análise VLM paralela em tempo real.

Skills e ferramentas de desenvolvimento de Minecraft para o DeepSeek Harness: 8 skills cobrindo plugins Paper/Spigot, mods Fabric, Forge e NeoForge, desenvolvimento de addons para os principais mods e configuração de build com Gradle/JDK do Minecraft 1.7.10 até 26.x; o gerador de projetos mc_scaffold e o executor Gradle mc_gradle; uma skill de intake que pergunta pelos detalhes de versão/plataforma faltantes antes de começar; quatro subagentes integrados; e um segundo preset Minecraft Architect cuja ferramenta mc_codex executa o próprio Codex CLI do usuário via protocolo codex app-server para rascunhar o esqueleto, após o que o DSH preenche os corpos de método marcados e verifica o build.

Loja de aplicativos de plugins para a DSH Web UI: navegação por catálogo, busca, instalação com um clique, selos de compatibilidade e lista de instalados.

Deixe qualquer projeto pronto para agentes de IA com um único comando. Detecção adaptativa de stack tecnológica (7 linguagens × 14 frameworks × 61 componentes), geração automática de AGENTS.md, esqueleto de documentação, CI/CD e infraestrutura de testes. Em uma frase: dê a qualquer projeto capacidade de desenvolvimento com IA.

Ferramentas nativas para um cofre wiki do Obsidian: wiki_query, wiki_write, wiki_rename, wiki_scaffold, wiki_archive e wiki_lint cobrem busca BM25 com contexto de grafo de links, escritas de registro com rastreamento de fontes por sha256, renomeações em todo o cofre, scaffolds de modos, arquivamento de fontes e verificações de integridade — com bloqueios entre processos e git auto-commit opcional.

Kit de desenvolvimento de plugins para o DeepSeek Harness com scaffolding, checagens de contrato, avaliação de plugins, análise de impacto e acompanhamento de compatibilidade com o upstream.

Habilidade de scaffolding de documentação de projetos: configuração orientada por perguntas de padrões de projeto, fluxos de trabalho de colaboração com IA e disciplina de memória em DSH, Reasonix, Claude Code e Codex.

Compilador de plugins com um registo de blueprints (scaffold → validar → implementar), exposto como serviço em runtime, três ferramentas de modelo e uma página de definições de galeria de blueprints.

Geração automatizada de testes unitários: um comando /testgen e a ferramenta generate_tests que estruturam, executam e corrigem os testes até que passem (LLM + geradores de templates offline; vitest/jest/mocha/node:test).

A chemistry workbench panel in the DSH web UI. Draw structures on a Ketcher canvas (a script downloads the build; it renders locally in the browser with no backend), then compute on the current molecule with RDKit without calling a model — formula, molecular weight, exact mass, logP, TPSA, hydrogen-bond donors and acceptors, ring counts, Fsp3, stereocentres, Lipinski and Veber rule-by-rule checks, QED, PAINS/BRENK structural alerts and the Murcko scaffold, plus SMARTS substructure matching, fingerprint similarity, format conversion, standardisation and batch clean-up. A retrosynthesis tab talks to a pluggable backend (Retro* by default) over a single JSON-in/JSON-out process, and states what is missing when the backend is not installed instead of inventing a route. The calculations run in this repository's Python package (rdkit), which is installed with pip separately.

One-line scaffold generator for DeepSeek Harness agents and plugins.

Gera README.md para repositórios de plugins do dsh a partir de package.json + cordis.patch.yml + layout do código-fonte — seções de install/CLI/tools/dev/license, determinístico, zero dependências de runtime, somente leitura por padrão. CLI mais uma ferramenta readme_forge acionável pelo agente.

Scaffold DSH local bundles in the dph format from any workspace and keep a pitfall experience library to steer later development.

DSH 插件开发助手：对话式引导，从零开始创建、测试、发布 DSH 插件

Microsoft Agent Framework (MAF) plugin for DeepSeek Harness: validate, run, and scaffold declarative agents and workflows (YAML).

DSH plugin: an unattended AI software team. Feed it a bare Linux server, a set of secrets (env-var references only) and a git remote, and the plugin-driven AI team drives the whole project lifecycle — environment bootstrap, scaffolding, task decomposition

DSH project scaffold preset: strict 5-phase init runbook, engineering standards and six runnable starter templates (node-ts / react-vite / python / go / spring-boot / monorepo).