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.

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.

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

Oficina de presets para editar personas por agente, seções do prompt do sistema e descrições de ferramentas; permite selecionar ferramentas e skills, visualizar o contexto da solicitação e importar ou exportar configurações JSON/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.

Preset de escrita de webnovels para DeepSeek Harness. O agente principal atua como editor-chefe e delega estrutura, rascunho, revisão, continuidade e pesquisa a cinco auxiliares em sete fases. O romance fica em um diretório novel/ estruturado em Markdown/YAML (fichas de personagens, máquina de estados de prenúncios, linha do tempo e memória narrativa), com painel criativo na barra lateral e seis comandos CLI sem dependências.

Porteiro de redação de patentes para dsh — primeiro avalia a ideia frente ao estado da técnica chinês, depois conduz entrevistas de alinhamento entre cinco partes, redação da divulgação em oito capítulos, figuras e execuções de simulação, revisão em sete dimensões e exportação em docx/PDF. As skills funcionam de imediato; as ferramentas de busca, exportação e experimento vêm de um serviço MCP Python incluído, entregue desativado — uma linha em ~/.dsh/patent-services.yaml o habilita, e o uvx baixa o wheel do PyPI.

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

Informa quais skills cada turno invocou (carregadas pelo modelo, digitadas como /nome ou nenhuma) e gerencia o diretório local de skills: instale a partir de um repositório, pasta, SKILL.md ou endereço zip colado, defina um nome de exibição em chinês no meta.yaml da skill e remova uma skill mantendo um backup.

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.

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.

Motor de regras de permissão no estilo Claude Code: níveis hard/deny/ask/allow com um nível hard acima do acesso total, regras por workspace, proteção de caminhos com curinga e um editor visual por etapas; as regras persistem em settings.yaml.

Mantenha automações em arquivos versionáveis e revisáveis: YAML/JSON/JS com schedule, prompt, model, permission e pasta de trabalho. O DSH Schedule é criado/atualizado/desativado/removido em até um segundo após salvar. Cada tarefa roda em conversa própria, persistente ou nova a cada execução. /automations sincroniza sob demanda e aponta erros de arquivo; zero tarefas nunca apaga o Schedule.

Conecta o servidor MCP remoto oficial do GitHub como plugin do DSH: guarda o PAT no centro de credenciais do DSH (.credentials.yaml) via github_set_token e expõe as ferramentas do GitHub como mcp__github__*.

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.

Editor de capacidades do modelo: edita em linha os níveis reasoning-effort e declarações de entrada de imagem (multimodal) na página oficial, gravando o grupo inteiro em settings.yaml. Um atalho flutuante serve de alternativa se a âncora falhar.

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.

Defines multi-agent team rosters as YAML or JSON files, validates them, bridges each member into dsh-agent-teams member arguments, and verifies the result against the running team.

Define equipes multiagente em YAML ou JSON, valida os arquivos, conecta cada membro aos argumentos member de dsh-agent-teams e confere o resultado com a equipe em execução.