Plugins

Relata quais skills cada turno invocou (carregadas pelo modelo, escritas como /name, ou nenhuma) e gere o diretório local de skills: instalar a partir de um repositório colado, pasta, SKILL.md ou endereço de zip, definir um nome de exibição chinês no meta.yaml da skill, e remover uma skill mantendo uma cópia de segurança.

Regras de permissão declarativas ao estilo Claude Code: regras YAML ordenadas de allow/deny/ask que correspondem a nomes de ferramentas, argumentos, caminhos do workspace e identidade do agente na cascata tools/pre-execute, com auditoria completa do log de sessão, modo de simulação (dry-run) e recarregamento a quente.

Provedor nativo Rapid-MLX para DeepSeek Harness (dsh) — o dsh lê as informações do modelo do servidor em vez do seu settings.yaml.

Harness de avaliação para plugins do DSH: casos em YAML conduzem execuções reais do agente em modo headless, com asserções sobre chamadas de ferramentas, argumentos, resultados e uso de tokens, além de um gate de baseline para regressão em CI.

Controla o traçado científico do OriginLab Origin a partir do chat de IA via MCP: 62 ferramentas. Watchdog de diálogos modais, porta de segurança LabTalk, release/reconnect, ajuste com parâmetros iniciais/fixos/ponderados, edições finas de gráficos e planilhas, ferramentas de matriz, FigureSpec YAML declarativo (difável e reproduzível), instantâneo somente leitura dos MCP Resources, ponte matplotlib-figure, montagem de PowerPoint com rótulos de painéis, busca de modelos do Graph Gallery, exportação EPS, lista branca de acesso a arquivos, baseline de regressão visual e entregável OPJU editável com verificação determinística de releitura.

Reescreve a cópia chinesa de um plugin instalado no mercado para inglês usando um modelo já configurado no harness: automaticamente ao instalar o plugin, depois recarregado ao vivo. Cada arquivo é traduzido em uma passagem completa, validado por um parser real quando existe (node --check para JavaScript, parsers JSON e YAML caso contrário) e devolvido ao modelo com o erro para até três tentativas de reparo; arquivos acima de 48 KB, ou que nunca são analisados, recorrem a uma passagem por intervalos de linhas que compara cada linha devolvida com a original quanto à estrutura. Frases-gatilho e tabelas de locale podem opcionalmente ser preservadas em vez de traduzidas, e o original intocado fica junto ao arquivo como .zh.bak.

Hooks de ciclo de vida orientados por configuração, incluindo injeção de contexto: declare event, handler e outcome em YAML, onde handler é uma ferramenta in-harness (MCP incluído), um comando shell ou um endpoint HTTP, e outcome é model-visible context, um denied tool call ou fire-and-forget.

Painel de pré-visualização de arquivos somente leitura no cliente Web com renderizadores de imagem, PDF, CSV/TSV, texto, código-fonte, Markdown, JSON e YAML, carregamento por intervalos de arquivos grandes e API provider para conteúdo não local.

Gerencia os modelos OpenCode Zen de nível gratuito e Go no settings.yaml — busca as listagens de modelos ao vivo em opencode.ai, relata desvios entre configurado e ao vivo por rota, e adiciona ou remove entradas por meio de quatro ferramentas de agente e uma seção de configurações do OpenCode Models.

Executa pipelines AItelier do DSH sobre MCP: 39 ferramentas (22 de leitura, 17 de escrita) para gerar, executar, inspecionar, editar, exportar e importar pipelines SkillFlow multi-etapa. As etapas executam no AItelier em vez da sessão DSH e são consultadas por run_id, pausam em checkpoints impostos pelo motor respondidos com answer_checkpoint, e deixam rastros por etapa e saídas de etapa para ler depois; add_provider / map_model / edit_role apontam um papel individual para um endpoint local ou mais barato. Agrupa uma habilidade aitelier-pipelines.

Modelo padrão configurável para delegações a subagentes via settings.yaml, com estratégias de modelo único e multimodelo em rodízio ou aleatória.

Connects GitHub's official remote MCP server as a DSH plugin: stores the PAT in DSH's credential center (.credentials.yaml) via github_set_token, and exposes GitHub tools as mcp__github__*.

Council of High Intelligence: monte um think tank de 18 figuras históricas para debate estruturado em múltiplas perspectivas, com um painel lateral DAG ao vivo, histórico de execução em SQLite e padrões por projeto via .council.yaml.

Use o AItelier como subagente a partir do DeepSeek Harness: gere, edite, execute, exporte e importe pipelines SkillFlow. Apenas cliente — requer um backend AItelier em execução (Docker; ver README).

Kit de ferramentas de pesquisa de modelos do mundo: inspeciona frames, nomeia rotas 3D/pixel/latentes, pontua pred vs GT e competências RSI / wm.yaml.

A pouch of practical micro-plugins for DSH: per-turn wall-clock time injection, safe restart, session ID header badge, Tavily search provider, configurable LLM request-header routes, and an MCP server console managing the official @deepseek-ai/dsh-mcp-client at runtime — add/edit/enable/disable/reconnect, per-tool switches, live status over SSE, mcpServers JSON import, and auto-migration of profile-YAML MCP entries.

Per-profile settings overlay for DeepSeek Harness: global settings.yaml stays the baseline while each profile overrides any namespace through its own profiles/<name>/settings.patch.yml — object sections merge recursively, scalars and arrays replace wholesale, and !unset masks an inherited value. The overlay is transparent to existing plugins (they keep reading ctx.settings unchanged), writes land in the profile overlay only, and official schema validation, revision semantics, expectedRevision conflicts, watchers and events are untouched. Ships a settings command family (get/set/unset/mask/unmask/promote/demote/migrate/diff/layers) plus a Profile Settings section in the web Settings panel over a loopback RPC channel.

DeepSeek Harness web client plugin: group sidebar workspaces into a configurable three-level tree (分类→项目→会话). Sidecar YAML rules. dsh-plugin.

Claude Code-style permission rules engine: hard/deny/ask/allow tiers with a hard tier above full access, workspace-scoped rules, wildcard path protection, and a visual staged editor; rules persist in settings.yaml.

Model capability editor: edit each model reasoning-effort levels and image-input (multimodal) declarations inline in the official model page, written back to settings.yaml as a whole group, with a floating entry as fallback when the anchor breaks.

OpenRouter free-models browser plugin (dual-face): fetch OpenRouter models, filter the free ones (price 0 or :free), list them newest-first in a Settings tab with local search and full model info, and create a ready-to-use DSH model config (settings.yaml

DeepSeek Harness (dsh) plugin that registers Lynkr — a self-hosted, multi-provider LLM tier-routing gateway — as a custom OpenAI-compatible provider in settings.yaml.

`dsh-workflow-designer` 是面向 DeepSeek Harness 的提示词优先工作流设计插件。它收集当前 Agent 可见的本地 Skill、原生 Tool 与 MCP Tool，提供必要的可视化编排和约束编辑能力，并导出稳定的 YAML 中间表示。后续可由大模型及对应框架把 YAML 生成 Python、`workflow.mjs` 或其他代码工作流。

Microsoft Agent Framework (MAF) plugin for DeepSeek Harness: validate, run, and scaffold declarative agents and workflows (YAML).