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O plugin oficial billion-context: um plugin de compressão de contexto para janelas de contexto pequenas (um contexto de 100K é suficiente), economia de tokens (5× menos tokens) e sessões únicas de um mês (bilhões de tokens).

Esquadrões multimodelo persistentes configurados em Configurações e selecionados no Composer, com políticas de modelo e ferramentas por membro. Por padrão, o Agent líder conclui ele mesmo o trabalho simples e delega apenas quando o esquadrão salvo é necessário; o trabalho delegado roda como um DAG limitado com revisão e reparo opcionais. O Run Center acompanha tentativas e tokens por membro a partir dos eventos de uso oficiais do Harness.

Painel de uso na barra lateral que atribui tokens ao site de retransmissão que atendeu cada solicitação, lido a partir da sua configuração de provedor existente: totais de hoje/mês/todo o período, detalhamentos por site e por modelo, um mapa de calor de atividade anual e saldos de New API / Sub2API / DeepSeek.

Instala com 25 skills de engenharia e produtividade incluídas (mattpocock/skills v1.2.3), sem necessidade de instalar skills manualmente. Construído com 30 bilhões de tokens. Este plugin oferece 10x de eficiência de desenvolvimento sobre as skills originais. GitHub issues é o backend principal suportado; Markdown é uma prévia; GitLab ainda não é suportado.

Central de controle do DeepSeek Harness para monitoramento oficial de saldo, custos e tokens por sessão, totais de tokens de terceiros, alertas de conclusão, recarga oficial, layouts flexíveis e controles de sessão assistidos por agente.

Painel de cobrança na barra lateral: uso real agregado a partir dos registros de sessão (chamadas/tokens/cache por modelo e por dia), custo estimado em CNY a partir de um catálogo de preços multi-provedor atualizado, rotas de planos de assinatura (coding/token/agent) isentas, e pontos de status por provedor.

OAuth de assinatura de codificação para SuperGrok/Grok Build, ChatGPT Plus Codex, Kimi Code e Claude Code, além de um gateway loopback OpenAI/Anthropic opcional: login local sem colar tokens, atualização e nova tentativa AUTH, grok-4.6 xhigh e coexistência de rotas de chaves API.

Cronologia de pontos estilo Git na margem direita da dsh web UI: um ponto por mensagem do utilizador, passagem do rato para conteúdo e metadados (hora, turno, duração, TTFT, tokens), clique para saltar. Também adiciona uma lista de mensagens da sessão completa, pesquisa dentro e entre sessões, marcadores com ligações profundas #msg= e navegação por teclado.

Controle remoto móvel para a GUI web do dsh: entrada por QR scan-to-pair com tokens de pareamento de uso único.

Pacote de skills de estética de design (10 estilos: dark SaaS, branco minimalista, neumorphism, brutalism, glassmorphism, minimalismo japonês, bento grid, cyberpunk, vaporwave, art déco) com demos executáveis de landing page: tokens, regras de componentes, listas de proibições e checklists de aceitação por estilo.

Pipeline de custo de tokens para o DeepSeek Harness: compactação em camadas sensível à pressão (projeção sem perdas abaixo de 40% de pressão de contexto, sumarização por LLM acima), allowlist de ferramentas por agente, conversão de texto longo em imagem com sumarização por visão e o comando /token-status que acompanha pressão, níveis e tokens economizados.

Motor de contexto Zero-residence: payloads grandes de ferramentas são removidos do contexto ativo para um armazenamento consultável e apenas ponteiros determinísticos permanecem, de modo que os tokens de prompt por turno deixam de crescer com a transcrição. Qualquer conteúdo mascarado é reconstruído literalmente a partir do log da sessão sob demanda, por id de chamada de ferramenta ou seq de sessão.

Roteia comandos de shell elegíveis via rtk para compactar a saída das ferramentas e economizar tokens.

Camada de coordenação de plugins: os plugins declaram suas capacidades, comandos são roteados ao plugin responsável sem chamada ao modelo, esquemas de ferramentas carregam sob demanda para reduzir tokens de prompt, o histórico de execuções se consolida em memória de longo prazo quando ocioso, e falhas são classificadas antes de qualquer nova tentativa.

Cobrança de cache por chamada no popover do medidor de contexto: totais da etapa, rodada e sessão atuais com tokens e valores de acerto / erro / saída, preços automáticos de pico e fora de pico no horário comercial de Pequim, tarifas por modelo e cobrança também de relays de terceiros.

UI harmonizer para DeepSeek Harness: normaliza a UI oficial inacabada ou auto-contraditória, reconcilia conflitos de estilo entre plugins instalados e unifica a linguagem visual através de tokens de design oficiais — com largura de chat, tamanho de fonte markdown, escala do espaço de trabalho, pilha de fontes UI e cartão de coluna central arredondada personalizáveis em tempo real a partir de Configurações → Geral; bundle dsh somente do cliente, custo zero do modelo, sem lado do host, removível sem resíduos.

Camada de polimento da Web UI para o DeepSeek Harness: normaliza a UI oficial inacabada ou contraditória, reconcilia conflitos de estilo entre plugins instalados e unifica a linguagem visual por meio de tokens de design oficiais; largura do chat, tamanho de fonte do markdown, escala do espaço de trabalho e fonte da UI personalizáveis em tempo real.

Kit de estilo css-in-js (styled / Token / Styling) para a UI de conversa bifurcada: consome os tokens de design oficiais --dsw-*, então nenhuma etapa de pré-compilação de CSS Modules é necessária.

Compactação reversível de contexto para DeepSeek Harness: recodificação tabular sem perdas em estilo TOON de arrays JSON uniformes, janelas de tabela amostradas por stride com números de linha e deduplicação entre turnos para saídas de ferramenta repetidas; cada substituição passa por um limite bytes+tokens (≤72% de bytes, estritamente menos tokens estimados) e o original é gravado em disco atrás de um aviso `[save-token #id]`, recuperável numa única chamada via a ferramenta `save_token_expand`, com contagem de tokens facturados e evitados num painel de definições.

Compressão determinística de contexto para o dsh — zero chamadas ao LLM, poda baseada em regras que preserva textualmente caminhos, comandos, rastros de erro e tarefas pendentes. Comprime ~80k tokens para algumas centenas.

Os tokens DSH queimados tornam-se incenso; gasta um pau para subir ou descer o caso de hoje. O caso atualiza-se diariamente, Liangwei decide o Liangzi de hoje, e o resultado é arquivado no fim do dia.

Distintivo de quota no cabeçalho e separador de monitorização de utilização: saldo/quota restante e contagem decrescente para reposição por fornecedor, com pedidos, tokens (entrada/saída/leitura de cache/escrita de cache), taxa de acerto da cache, custo estimado e latência média monitorizados por sessão, fornecedor, modelo e cliente, armazenados localmente em SQLite com importação/exportação entre dispositivos.

Cartão de configurações para o mecanismo de auto-retry do LLM do DSH: ajuste o número de tentativas, backoff e jitter ao vivo em Settings -> General, com chips configuráveis de retryableCodes - os padrões adicionam INVALID_REQUEST para que erros reasoning_text HTTP 400 no estilo OpenAI em modo thinking sejam reenviados automaticamente.

Cliente MCP OAuth 2.1 para servidores Streamable HTTP: adicione uma conexão em Configurações, faça login pelo navegador (PKCE com registro dinâmico de cliente) e tenha suas ferramentas registradas no DSH, com os tokens mantidos no serviço de credenciais e a conexão gravada no perfil.