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Servidor MCP de dados de mercado sem chave (bundle dsh): 5 ferramentas MCP para cotações A-share/HK/US, rankings setoriais, futuros, fluxo de dinheiro e notícias 7x24, com fallback upstream em três níveis.

Reúne no DeepSeek Harness as contas WorkBuddy autenticadas localmente em um pool de modelos com failover automático. Inclui rotação de contas, espera após erro 429, créditos em tempo real, catálogo com multiplicadores por modelo e tags de gratuito/desconto noturno, login por QR para 13 fornecedores e canais de nível gratuito agregados. As contas persistem após reinicializações.

Basta instalar este plugin no dsh: sem login, sem cadastro e sem API Key — os modelos de ponta já estão lá, incluindo Muse Spark 1.3 e MiMo V2.6. Completamente grátis, sem limite de uso.

Despache trabalho para agentes DSH a partir do Claude Code ou Codex: progresso nativo de subagentes, sessões de worker no host com predefinições por nível e uma ponte multimodal para visão e geração de imagens.

Memória associativa proativa para DSH: injeta recall sem prompt em uma fronteira fixa, com auto-consolidação em três camadas, cristalização de skills e gerenciamento de contexto no estilo Astra. Inclui livros de passagem e um quadro PLAN que sobrevivem a mudanças de janela de contexto, além de detecção de nível com uma janela de modelo autodetectada. Armazenamento local em Markdown, agnóstico ao modelo, zero dependências; piso lexical de 0 GB com camadas semânticas opcionais.

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.

Console de governança de ativos para infraestrutura de IA auto-hospedada. Registra servidores MCP, skills, agentes, apps de IA, canais de modelos, conectores SaaS e armazenamento NAS em um ledger, com máquina de estados do ciclo de vida, pontos RBAC por ferramenta, atribuição de custos departamento × agente × skill, topologia de dependências e trilha de auditoria append-only. Auto-hospedada, MIT, sem plano hospedado ou contrato de nuvem.

Mascote de desktop com persona Claude, fixado no canto inferior direito da GUI Web do DSH: mostra saldo, uso de hoje, preços de pico/fora de pico e custo por turno; balões editáveis (texto, saldo, uso, preços, imagens, frases aleatórias e escolhas ponderadas), estilos e fontes por linha, editor rápido flutuante, efeitos sonoros e personagem/áudio personalizados. Papéis animados respiram e piscam; uma variante de alerta de saldo muda para rosto chorando abaixo do limite. Níveis de animação 256/384 e pacote HD 512 opcional instalado pelo gerenciador de recursos. 63 falas no estilo Claude. Derivado de MeteorNOX/DeepSeek-Balance-Whale-Widget (MIT).

Define o idioma de raciocínio do modelo para o nível escolhido em Settings - General - Thinking language (chinês simplificado ou um nível padrão que limita apenas as respostas e deixa o raciocínio a cargo do modelo). Injeta uma seção de prompt do sistema na ordem -1000000 e a recoloca no início ao fim da montagem; uma cópia opcional pode ser inserida antes de cada mensagem do usuário para modelos que seguem mal seções estáticas.

DSH Knit ordena na barra lateral Markdown/código/imagem/vídeo de todo o workspace e expõe Context Pack via knit_docs. BM25/IDF local padrão compara mensagens recentes com título/resumo/conteúdo: sem modelo/rede, nada sai; índice persiste após reinício/novas sessões. Evidência/prévia; atribuição fixada ao ler, fixar/excluir antes da busca (reversível). v0.23 híbrido opcional OFF, exige embeddings Ollama/OpenAI compatíveis configurados pelo usuário. Envia query+título/resumo (Markdown: início ≤60 caracteres; código: pasta relativa; mídia: nome), nunca corpo completo/caminho absoluto; loopback local. v0.24 associa mudanças não commitadas via git status somente leitura (argv fixo, sem shell, env allowlist), OFF. Sem teste com provider real; não alega melhora.

Backup/restauração/migração dos dados DSH (~/.dsh); UI Settings, agendamento/retenção por níveis, sha256, restore com rollback/recibo, --types, credenciais redigidas em vault local, sync com GitHub privado. UI rescue autônoma sem dependências em backup, mesmo sem iniciar o host. /backup doctor repara session logs de cópia válida e os isola antes de rotacionar. migrate-check prevê falhas de upgrade: regras event-list fixas, divergência nome/geração, hardlink, credenciais antigas. sentinel copia credenciais antes da reescrita; snapshot antes do upgrade; /backup check-update consulta, /backup update salva e instala. Hardlinks de anexos e listagem streaming de archives grandes. npm 0.13.4; DSH 0.1.1-rc.2–0.2.0-rc.1 (peer gate de instalação 0.2.0); macOS/Linux/Windows.

Liga modelos da aplicação desktop WorkBuddy ao DeepSeek Harness. As versões chinesa e internacional aparecem em grupos separados no seletor, com níveis de raciocínio declarados pelo upstream, custo e saldo por resposta, visibilidade de modelos por conta e entrada de imagem quando suportada.

Gerenciador de servidores MCP (stdio / streamable-http): níveis de configuração por diretório de trabalho, de projeto e global; os MCP de nível de projeto são colapsados por padrão em 4 ferramentas atômicas por meio de uma camada de middleware (`middleware: all` também integra servidores globais, comutável a quente na página de configurações); o isolamento do workspace impede interferências entre projetos; as configurações mantêm apenas referências `${ENV}`, sem segredos em texto puro no disco; API de registro em tempo de execução para que outros plugins injetem servidores MCP.

Roteamento automático de esforço de pensamento para dsh: um classificador local fine-tuned de 7 perguntas (ModernBERT, 842MB, <1s de inferência em CPU) escolhe low/high/max para mensagens sem intenção; retries dentro da sessão escalam o tier (low para high para max) sob restrições de exclusão; o serviço juiz falha com segurança em low se inalcançável. Um chip de tier na barra de entrada mostra o tier ao vivo e os últimos 20 julgamentos. Toda a inferência é local — o texto da tarefa nunca sai da máquina.

Detecta padrões de prompt-injection, jailbreak e vazamento de segredos nas junções agent/pre-step, tools/pre-execute e tools/post-execute, com níveis allow/ask/block, eventos de auditoria defend/detection sanitizados, uma ferramenta defend_report e uma proteção contra comandos de exclusão destrutiva.

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.

Níveis de uso e cartões de estatísticas compartilháveis: 🐟→🐳 classificações por consumo mensal de tokens com percentil estimado calculado localmente, preços precisos para 46 modelos de 6 fornecedores (incluindo preços chineses por nível de tamanho), preenchimento retroativo de sessões pré-instalação e comparação antigo vs. novo após a mudança de tarifas de 2026-08-17. Apenas local, sem telemetria.

Executor POSIX bash em Rust para Windows: oferece ao DSH um bash nativo sem camada de compatibilidade WSL ou MSYS, respeita a política de permissões em três níveis do DSH e inclui ferramentas para terminais persistentes.

Motor de persona para o DeepSeek Harness: um config.json governa o nome próprio da IA (por modelo e nível), como ela te chama, sua postura relacional, o texto de caráter, contratos por item com interruptores, o idioma da cadeia de pensamento e o tom das respostas (opt-in, por modelo), além de memória de longo prazo condicionada à confirmação humana: a IA só anexa candidatos, uma linha de confirmação os ativa, e o log é somente de acréscimo e reexecutável. Entradas confirmadas entram como bloco citado de dados, não de instruções; as marcadas com um kind vão para arquivos arbitrários e nunca chegam ao prompt. As seções do prompt são relidas do disco a cada montagem, então edições aplicam sem reiniciar. Presets: instantâneos JSON compartilháveis. Zero dependências, sem rede, sem shell.

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.

Memória entre sessões com lembrança determinística de zero token (bigram-Jaccard fundido com FTS5 BM25 via RRF, tokenização ciente do chinês), reforço que fortalece observações repetidas, e procedimentos cristalizados em arquivos SKILL.md refinados no lugar por um ciclo active-stale-archived com archive e rollback reversíveis. Ingest e disposal expõem um nível de autonomia escolhido pelo usuário; conflitos e gravações de alta importância sempre vão para revisão humana, e nada é autoapagado. Requer Node 22.5+.

Fixa cada requisição no nível nativo de esforço máximo e adiciona um painel de profundidade de raciocínio por modelo/modo com um slider de capacidade de 0 a 20, perfis Velocity/Apex isolados e caixas de ferramentas de raciocínio offline. Distribuído como build ofuscado; uso comercial permitido, engenharia reversa fechada.

Ponte de visão gratuita para modelos apenas de texto: compreensão de imagens, OCR, análise de interface e depuração via provedores de nível gratuito (Qwen3-VL-Flash, Doubao, DeepSeek-OCR) com uma GUI de configurações.

Usa modelos gratuitos do OpenCode Zen no DeepSeek Harness, anônimo por padrão e com chave Zen opcional. O catálogo é lido em tempo de execução da lista oficial de modelos Zen; requisições anônimas são adaptadas às verificações do nível gratuito e documentadas com medições datadas.