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Plugin de memória local-first para DeepSeek Harness: memória em camadas L1/L2/L3 com captura automática, ferramentas manuais de recuperação memos_* e visualizador de memória integrado.

Insere no início de uma nova sessão um breve indicador de continuidade com a sessão anterior e o arquivo de transferência. Sem arquivo, reutiliza o resumo de compactação do próprio DSH.

Reduza o custo de tokens em 4 camadas sem cortar a inteligência do modelo: as skills de economia de tokens handoff, rtk, headroom e caveman — cada uma também disponível como plugin instalável autônomo.

Lógica de compressão de contexto inspirada no cérebro humano que reduz drasticamente o uso de contexto e o consumo de tokens em tarefas longas.

Montagem incremental de arquivos com deduplicação de leitura: intervalos de linhas já montados nunca são reenviados ao modelo, alterações em disco invalidam e remontam, com uma aba de Arquivos Montados e contabilização de economia de tokens

One plugin brings the rtk token-saving setup from Claude Code to DeepSeek Harness: commands rtk can rewrite are rewritten, and builds, tests and logs that rewriting cannot reach are compressed too; common commands such as git, cargo, npm, pytest and docker are covered (rtk itself supports 100+ commands). After compression the model is told what was elided and how to recover it — when the sandbox cannot reach the rtk store, the original is saved separately and its path is given — and `/rtk stats` shows how much was saved. When a rewrite is unreliable the original command runs as usual: if rtk cannot run, or the command rtk returns would drop arguments, nothing breaks. The rtk binary ships with the package, so mainstream platforms need no separate rtk install, unlike most other rtk plugins.

Plugin Java para DeepSeek Harness: correção determinística de .java, intents de templates que economizam tokens e descoberta multiplataforma com cache persistente de JDK/Gradle/Android SDK/FFmpeg/LWJGL/IDEA.

Port de Ponytail: preset de agente DeepSeek Harness que conclui tarefas usando o mínimo de tokens, níveis lite/full/ultra.

Mantém saídas volumosas fora da conversa: `ctk_execute`, `ctk_execute_file` e `ctk_batch_execute` executam código em processo filho e retornam só a conclusão. `ctk_index`/`ctk_search` arquivam material longo em base FTS5 local via `node:sqlite`; gate de roteamento recusa curl/wget antes da execução. Inclui `ctk_stats`, `ctk_doctor` e Settings com ocupação de contexto ao vivo. Sem dependências runtime de terceiros.

Converte localmente arquivos Office e PDF do workspace DSH para Markdown antes da leitura pelo modelo, sem rede nem cota de API. Grava cada .md ao lado da origem para que só o caminho entre no contexto. Para um arquivo ou diretório, retorna bytes, linhas, estimativa de tokens e estrutura de títulos.

Leitura web eficiente em tokens para DeepSeek Harness: uma chamada busca várias páginas via Chrome/Edge real por CDP, filtra por relevância e retorna um único resumo, reduzindo tokens de contexto em 80–98%. Inclui URLs reais de busca, fluxo de login, capturas de tela e três modos de proxy.

Reduz schemas JSON de ferramentas MCP grandes por agente sem alterar o dispatch; uma página de configurações informa uso de tokens, cache hits e composição do contexto.

Adiciona botão ao lado do compositor e paleta de atalhos global (padrão `mod+shift+k`) para encaminhar perguntas avulsas a um chat web, fora do contexto do Harness. Retira o rascunho do compositor, copia para a área de transferência e abre a URL-modelo. Inclui presets DeepSeek, Kimi, Qwen, 豆包, 腾讯元宝, GLM e Gemini; histórico local que pode reabrir, copiar ou inserir no compositor; ajustes de site, modelo de URL, atalho, área de transferência e histórico.