Plugins

Uso del ordenador mediante un dispositivo USB HID externo: nombra un objetivo en lenguaje natural, un modelo de visión lo localiza en una captura recortada de la ventana, y una Raspberry Pi Pico 2 mueve el ratón real y escribe en el teclado real. 7 herramientas. Windows incluye listado de ventanas, recorte por ventana y elevación automática de ventanas; macOS necesita pyobjc y no ofrece ninguna de las dos; Linux no es compatible.

Motor cron residente en el host con un tablero web de trabajos y una herramienta timer_agent: dispara sesiones reales del agente según lo programado, continuando una sesión fijada para mantener contexto o iniciando otras nuevas en un espacio de trabajo del proyecto elegido.

Banco de trabajo de depuración en dispositivo real Android para la GUI DSH Web: logcat auto-adjunto con filtros de gravedad/palabras clave e instantáneas de fallos, transmisión de pantalla en vivo en el dispositivo con control remoto de toque/desplazamiento/texto, conjunto de herramientas de ingeniería inversa memory/proc/frida, 30 herramientas de agente.

Paquete completo de plugins de DSH: una instalación, cinco módulos para DeepSeek Harness — automatización de navegador, servidor MCP, revisión automática de GitHub/GitLab, panel nativo integrado.

Ejecuta pruebas aisladas de instalación y smoke test para plugins de DSH en perfiles desechables, devolviendo registros estructurados de aprobado/fallido y matrices por lotes sin tocar tu perfil real.

Añade un modelo de visión configurable a los modelos principales solo de texto: una herramienta vision_read_image, un selector de modelo de visión en la barra del compositor, y conversión automática de imagen a texto para rutas solo de texto.

Plugin de DSH que conecta el navegador ego-lite (un Chromium para agentes de IA) al harness: 13 herramientas ego_* (snapshots de texto, clic semántico, formularios, capturas, control CDP, aislamiento de tareas), con runtime propio; funciona ya en Linux + Chrome, sin clonar ni compilar.

Integración de TencentDB Agent Memory con captura de conversaciones, extracción estructurada de memoria, recuperación automática y herramientas de búsqueda de memoria y conversaciones.

Gestor del banco de skills en la barra lateral de Ajustes: activar/desactivar, importación por lotes de carpetas con avisos de conflicto de nombres, comprobación y autocorrección de la especificación DSH con un clic, y etiquetas de ámbito sistema/proyecto.

Despliegue de DeepSeek Harness en VPS con un solo comando: una pasarela de inicio de sesión sin dependencias y HTTPS automático que sirve de proxy para la interfaz web nativa, un asistente de configuración protegido por token y actualizaciones de DSH con un clic y reversión automática. Como plugin añade Ajustes → VPS Deploy para instalar o quitar DSH en un VPS por SSH desde un formulario, consultar versión, actualización y estado de la pasarela, y mostrar un QR para añadir DSH a la pantalla de inicio del móvil.

Retrospectiva automática de sesiones: al terminar una conversación, destila la experiencia útil en habilidades reutilizables guardadas en la biblioteca de habilidades para que el modelo las invoque, con activadores acelerados por señales, ejecuciones manuales, un modo de aprobación y gobernanza de la biblioteca (archivar/restaurar, nunca borra directamente).

Mantiene un conjunto de claves API por proveedor con rutas clonadas creadas automáticamente, cambia a la siguiente clave ante errores de cuota o de rate limit, sondea las claves enfriadas para su recuperación y expone los conjuntos, el cooldown y los códigos de cambio en una sección de Settings.

Tarjeta de ajustes para el motor de reintento automático de DSH LLM: ajusta en vivo desde Settings -> General el número de reintentos, el backoff y el jitter, con chips configurables de retryableCodes; los valores predeterminados añaden INVALID_REQUEST para que los errores HTTP 400 tipo OpenAI de reasoning_text en modo thinking se reintenten automáticamente.

Hable con Excel en DeepSeek Harness: cree, edite, repare y verifique hojas de cálculo mediante conversación, con comprobaciones automáticas de salud de fórmulas después de cada edición.

Aprobación automática basada en reglas para las escaladas de sandbox de DeepSeek Harness, con un revisor LLM opcional y respaldo humano nativo.

Gestor de complementos con centro de rescate: activación/desactivación agrupada por necesidad, múltiples fuentes de actualización (npm / dshfind market / GitHub), descargas con prioridad para el navegador y carpeta de instalación automática, respaldo P2P, autocomprobación previa al arranque y cuarentena de paquetes rotos.

Adaptador LLM de GitHub Copilot: inicio de sesión con flujo de dispositivo OAuth, descubrimiento de modelos en vivo desde la API de Copilot, soporte de visión para modelos con capacidad de imagen (gpt-4.1, gpt-4o), y dos protocolos de comunicación (Chat Completions y Responses API) con enrutamiento automático de endpoints por modelo.

Saldo de la cuenta de la API de DeepSeek en tiempo real en el panel del compositor, con actualización manual o automática a intervalos personalizados.

Agente de GUI para Android con capturas de pantalla vía ADB, grounding compacto de la jerarquía de UI, acciones iterativas verificadas, aprobaciones y una vista Mobile Web.

Uso de la suscripción de OpenCode Go (ventanas móviles/semanales/mensuales con cuenta regresiva de reinicio) en el panel del editor, con un editor de credenciales integrado.

Editor Markdown estilo Typora para la barra lateral derecha de DSH: renderizado en vivo de matemáticas y Mermaid, clic a la derecha de una imagen para continuar en la línea siguiente y guardado protegido por versión con Ctrl/Cmd+S, incluso fuera del workspace de la sesión. Inserta selecciones en el chat con su ruta absoluta.

Capa de identidad de dominio para sesiones de agente de larga duración: direccionamiento de dominio basado primero en declaración, fábrica de sesiones, pausa de cuatro niveles y despacho de modelos para coordinar varias sesiones de nivel superior.

Memoria local integral: archivos JSONL por ámbito (session, project, global o nombre personalizado) con deduplicación por ámbito; cinco herramientas de modelo (memory_save, memory_search, memory_list, memory_get, memory_forget), recuerdo automático, reglas estrictas inyectadas en el pre-step del agente y panel de configuración. La recuperación combina IDF léxico con un backend local de embeddings, que el panel puede instalar y administrar.