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Compactação de contexto autônoma pelo modelo para DeepSeek Harness. mind_map examina o contexto do agente (seq IDs estáveis, papéis, pesos de tokens, limites de limpeza e guia clear-mind); clear_mind substitui um trecho escolhido do histórico por um checkpoint escrito pelo modelo via transação nativa de compactação. Pares de chamada/resultado viram tombstones de uma linha; um lembrete avisa sobre contexto longo ou turnos com etapas demais.

Agente de escrita em colaboração profunda para DSH: aprendizado de estilo de escrita por usuário a partir de pares de edição, fluxo clarify→outline→section-writing→red-team→reader-gallery, síntese de projeto a relatório (relatório de laboratório / introdução de produto / pesquisa / README), 41 ferramentas MCP e interface web de seleção-aperfeiçoamento com pré-visualização de arquivos no app.

Analisa código local e GitHub/npm antes do desenvolvimento para encontrar implementações reutilizáveis, avalia reutilização versus reescrita e verifica o acoplamento da arquitetura.

Ponte IDA Pro MCP para DeepSeek Harness: conecta o broker local ida-pro-mcp ao ctx.tools como ferramentas nativas mcp__ida__* (decompile, xrefs, survey, rename etc.).

Inspeciona e organiza um Android real via adb: tamanhos por app com dumpsys diskstats sem root, armazenamento, limpeza de cache preservando dados do app, medidas de diretórios e screenshots — cinco ferramentas. Leituras não alteram nada; gravações exigem confirmação explícita.

Painel lateral para ranking semanal chinês do ecossistema DSH, selecionado por humanos: 31 projetos monitorados (17 plugins instaláveis mais ferramentas/skills), classificados por estrelas atuais do GitHub e variação semanal, além de pesquisa de disponibilidade dos modelos “gratuitos” por chamadas reais. Espaços patrocinados são identificados e ficam fora do ranking.

Fluxo Git Conventional Commits de uma chamada para DeepSeek Harness: examina as mudanças, cria um commit por arquivo alterado conforme type(scope) e depois faz um único push; pergunta antes de criar uma tag, se necessário.

Pesquisas ramificadas na Web GUI: ferramenta ask_survey com roteamento por opção, insights ao passar o mouse, diagramas Mermaid, modelos de resposta com um clique e progresso salvo que pode ser retomado.

Pesquisas ramificadas na DSH Web GUI: `ask_survey` oferece roteamento por opção, informações ao passar o cursor, diagramas Mermaid, modelos de resposta com um clique e retomada do progresso salvo.

Agente de escrita em colaboração profunda para o DSH: aprendizado do estilo de escrita por usuário a partir de pares de edição, fluxo esclarecer→esboço→escrita por seção→red-team→galeria de leitores, síntese de projeto em relatório (relatório de laboratório / apresentação de produto / pesquisa / README), 41 ferramentas MCP e UI web de melhoria de trecho selecionado com prévia de arquivos no app.

Diagnóstico de casos OpenFOAM para DeepSeek Harness. Seis ferramentas de agente: audita 25 falhas silenciosas (steadyState combinado com gravação timeStep; limiter=1 permitindo k/epsilon negativo; advecção ilimitada de escalares transportados; nNonOrthogonalCorrectors=0 em malha enviesada; tolerâncias solver frouxas; divergência vértice/bloco no blockMesh; diretórios de tempo soltos; purgeWrite=0 etc.); lê dicionários como JSON, examina varreduras de casos, executa checkMesh/blockMesh/snappyHexMesh/foamRun no WSL e extrai dos logs razão de aspecto, não ortogonalidade, skewness, piso residual e erros fatais. Análise textual determinística sem LLM, validada em caso snappy real de canyon urbano com 82k células.

Plugin do DeepSeek Harness: importa PDFs de pesquisa para uma biblioteca Markdown OKF citável e permite pesquisar, criar gráficos, medir cobertura e escrever revisões na mesma conversa.

Agente 维脑 (Weinao) — ferramentas de pesquisa bibliográfica HEMA (Historical European Martial Arts) para DeepSeek Harness: busca/lê páginas Wiktenauer, mantém glossário bilíngue e produz relatórios com citações.