Plugins

Plugin de estúdio TongFlow para DeepSeek Harness (dsh): modelo de projeto no estilo de equipe de filmagem, fluxos de trabalho TongFlow criados pelo agente, geração de mídia determinística, tela incorporada.

Bancada de escrita de romances para DSH com predefinição de autoria, gestão de esboço e personagens, anotações de manuscrito, fluxos de revisão e um backend Python local gerenciado.

Monta 88 habilidades empacotadas de pesquisa, inteligência social, marketing e negócios no dsh através do provedor de habilidades do sistema de arquivos.

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.

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.

Sistema de fluxo de trabalho de engenharia para agentes de código de IA — planejamento obrigatório, TDD, verificação, revisão e análise inteligente do grafo do código.

Fluxos de trabalho DAG visuais com múltiplos agentes para DeepSeek Harness, com execução ao vivo, recuperação após reinício e integração com Feishu.

Memória de projeto para dsh com integração nativa ao sistema de tarefas: todos os todos da sessão e leituras de arquivos são condensados automaticamente em registros de tarefa entre sessões (links task↔file), de modo que fluxos de trabalho possam ser alternados e retomados sem recontextualização. Memória em tempo de leitura (sem varredura inicial): extrai símbolos de código, resume docs e cria cross-links docs↔symbols; aprimoramento semântico opcional de TS (auto ligado quando TS está instalado). Notas de experiência são deduplicadas automaticamente. Cada recuperação inclui uma citação rastreável. Pure JS, uma única dependência, funciona de saída, operação silenciosa, zero overhead.

DAG ao vivo orientado por projeção para os subagentes e fluxos de trabalho duráveis de uma Session: status e navegação, layout determinístico de cadeias profundas, controles de ajuste/panorâmica do canvas e reorganização dos nós da sessão atual.

Do chat à tela e à obra: conduza o ComfyUI como IDE visual de fluxos dentro do DSH. Incorpore o ComfyUI (local ou nuvem) como tela dividida no DSH Web: o agente escreve prompts e scripts no chat, aplica-os ao vivo e produz imagens, música, vídeo e 3D. Operações: compor pipelines, ler/gravar fluxos, editar nós, conectar links, executar, ajustar e depurar. Produção: varreduras de parâmetros em lote (batch_run) e recuperação automática de saídas para o chat (get_outputs). Manutenção: inicialização e atualização com um clique do ComfyUI, do núcleo e dos nós personalizados. Este pacote é o plugin do lado DSH e inclui o nó de ponte do lado ComfyUI.

Grave fluxos de trabalho de desktop do macOS por demonstração no DeepSeek Harness e transforme-os em skills de agente (skill open-record-replay + ferramentas orr_*)

Adiciona artefatos de especificação, skills, comandos, implementação orientada por objetivos e contexto de progresso das tarefas

Fluxos de trabalho DAG duráveis e independentes do anfitrião para Agents, com CLI, MCP, Skills sob pedido, acionadores, repetição e um Canvas visual.

Orquestração de tarefas de desenvolvimento dirigida por configuração para DSH: workflows em grafo (nós de tarefa/porta de entrada/humano) com persistência por estágio, além de um assistente de IA no editor que configura workflows por meio de conversa com validação ao vivo. Passe documentos aos nós como anexos genéricos (sem necessidade de declaração): os arquivos vão para o espaço de trabalho da tarefa e ${inputs.附件} fornece os caminhos absolutos unidos por quebras de linha, para que um nó os analise com seu próprio prompt.

Fluxos de trabalho DAG duráveis para o DeepSeek Harness com ferramentas de autoria de agentes, persistência em SQLite, execuções retomáveis e um Canvas Studio visual.

Memória de longo prazo em markdown entre sessões, com estrutura LLM-Wiki e persona SOUL.md, injetada no início da sessão (por padrão só após a primeira mensagem do usuário e só na sessão ativa), com fluxos remember/recall/consolidate/forget, skill de memória embutida, ferramentas de migração pack/unpack e um lembrete de recall em primeira pessoa ocioso. Traz observabilidade e manutenção: orçamento de bloco de boot por arquivo, carimbo automático de last_access, painel somente leitura de saúde da memória, compilador declarativo de índice, grafo de memória interativo, consultas estruturadas (tag/tipo/saliência) e sugestões de links cruzados. O payload de boot caiu ~23%.

Execute o Stata pelo DeepSeek Harness: o serviço nativo Stata AI Skill inicia automaticamente com o DSH (binários para macOS/Windows incluídos), permitindo executar regressões, do-files e fluxos de trabalho econométricos sem configuração manual.

Fluxos de trabalho de engenharia predefinidos para o DeepSeek Harness: uma ferramenta dev_task que controla transições de estágio, artefatos, verificação, revisão e escopo de commit, além de um ambiente web de trabalho para instalar skills e regras de projeto ou de usuário.

Observa os rastros de execução do agente e dispara uma revisão LLM no fim de cada turno bem-sucedido quando os sinais disparam, cristalizando fluxos de trabalho reutilizáveis em competências registadas que melhoram progressivamente em execuções posteriores.

Fluxos de trabalho DAG duráveis para DeepSeek Harness com ferramentas de criação de Agent, persistência em SQLite, execuções retomáveis e um Canvas Studio visual.

Agendador de tarefas Cron para DSH: conforme o agendamento, cria automaticamente uma nova sessão e injeta seu prompt como a primeira mensagem, com histórico de tarefas e controles manuais de execução/parada. Também executa workflows KNJ: escolha arquivos diretamente (armazenados como snapshots persistentes, reenviados ao workflow a cada disparo) ou faça referência a eles por caminho. A entrada da barra lateral é fornecida pelo dsh-knj-menu; instale juntos: dsh plugin add dsh-scheduler dsh-knj-menu.

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.

Execute o Stata pelo DeepSeek Harness: o serviço nativo Stata AI Skill inicia automaticamente com o DSH (binários macOS/Windows incluídos), para rodar regressões, do-files e fluxos econométricos sem configuração manual.

Bancada de pesquisa de vulnerabilidades com foco em evidências para o DeepSeek Harness: visões de auditoria nativas, 29 ferramentas OMV, descobertas Evidence.v1, execuções reproduzíveis, fluxos Campaign e evidências PoC isoladas.