Plugins

Instala un asistente de perfil web que diagnostica y escribe la configuración de MCP para que Codex, Cursor o Claude Code puedan generar dsh --profile codex.

Compresión de contexto basada en AST, filtrado de registros de pruebas y guarda de presupuesto de tokens para DeepSeek Harness: elimina sintaxis redundante, poda líneas de registro ruidosas y aplica un techo de tokens para que la ventana de contexto nunca se desborde.

Panel de configuración para AGENTS.md global y por espacio de trabajo, con inyección de identidad y persona, alternador de contexto en tiempo de ejecución y notificaciones de resultados.

Servidor MCP que busca en el Roblox DevForum y en la documentación oficial para creadores, de modo que los agentes de codificación de IA depuren juegos de Roblox con conocimiento real de la comunidad y del motor.

Un navegador de conversaciones estilo Codex para la GUI Web de DeepSeek Harness.

Eliminación por mensaje para DeepSeek Harness — un icono de papelera junto al botón de copiar en cada mensaje del chat que elimina ese mensaje del contexto del modelo derivado (y de la transcripción visible) mediante el contrato oficial surface-replace.

Gestor de contexto para DeepSeek Harness: resume automáticamente cada turno en registros ordenados por prioridad, los inyecta junto con notas fijadas entre sesiones y texto personalizado en cada petición al modelo, y pliega en resúmenes rangos de conversación real de cualquier tamaño para ahorrar tokens. Persistente y seguro frente a reinicios. NOTA: instalación manual en varios pasos — copia las tres carpetas del paquete en profiles/node_modules y añade las filas proporcionadas de cordis.patch.yml, luego reinicia DSH; no es una instalación estándar de un solo comando.

Memoria local de tres capas para DeepSeek Harness: L1 memoria instantánea (MEMORY.md/USER.md) leída a demanda con las herramientas memory_* + L2 base de conocimiento buscable (hechos + SQLite FTS5, búsqueda en chino por tokenización de ventana deslizante) + L3 importación desde Hermes/Claude Code/Codex/WorkBuddy y desde documentos aprobados de Agent Hub (memory/global, memory/projects, decisiones aceptadas) con deduplicación por hash de contenido. La v0.2.0 eliminó toda inyección automática: la memoria entra en el contexto solo cuando el modelo llama a una de las 12 herramientas memory_*, y los datos permanecen en el disco local.

Memoria a largo plazo de proyecto y global para la GUI web de dsh: endpoints POST /items separados, contexto de llamadas a herramientas fusionado en elementos de memoria como resúmenes compactos, con deduplicación y persistencia acotada a la sesión.

Herramientas Sentry de solo lectura: listado de proyectos, búsqueda de incidencias a escala de organización o de proyecto, detalle de una incidencia y el evento más reciente o uno concreto con una traza recortada. Las variables locales, las cabeceras y los cuerpos de las peticiones, las cadenas de consulta, los paquetes y las etiquetas que parecen secretos se eliminan antes de que el evento llegue al modelo, y los eventos demasiado grandes se degradan por contexto de código, migas de pan y marcos en lugar de fallar.

Inspecciona y simula el consumo de contexto de DSH con vistas de trayectoria e inventario, y crea, inyecta, importa o repara de forma segura mensajes de sesión mediante el Message Forge integrado.

Chat nativo en paralelo junto a la conversación principal: una sesión DSH archivada independiente con interfaz nativa completa, recuperación de contexto padre bajo demanda, citas de selección y ciclo de vida de conservar o eliminar.

Inspecciona, mide, busca y compara el contexto exacto, neutral respecto al proveedor, que ensambla DeepSeek Harness.

Convierte el contexto de la sesión en un juego de holgazanear (moyu) en el fondo del mar dentro de una ventana flotante: tu mano se hunde a medida que crece el contexto, toca un pez y los dados tirados en el servidor deciden la acuñación de una carta coleccionable holográfica a través de cinco océanos, con un estanque de peces y una clasificación vinculada a GitHub.

Guarda de inyección de prompts consciente del origen para DSH: rastrea contexto de turno no confiable, detecta señales de inyección, puntúa destinos sensibles y bloquea llamadas de herramientas de alto riesgo con registros de auditoría explicables.

Selector de contexto de UI de escritorio de Windows para Codex, DeepSeek Harness y clientes MCP: selecciona ventanas, elementos de UI o regiones de pantalla con resaltado al pasar el ratón, UI Automation, capturas de pantalla y OCR local, y luego revisa y aprueba el contexto Markdown/JSON antes de la salida.

Panel de gestión de atención de tokens para DeepSeek Harness: seguimiento de uso y coste de tokens por tarea/día/semana/mes (aciertos/fallos de entrada, salida, razonamiento), precios punta/valle de DeepSeek, reconocimiento del tipo de tarea y consejos sobre cuándo cambiar de sesión, escribir un traspaso o compactar el contexto.

Resumen diario de noticias de 46 fuentes RSS seleccionadas, editado por el modelo ya configurado en dsh, entregado a tu IM vía webhook y difundido en el chat como una respuesta normal del modelo con coste de contexto cero.

Complemento de DeepSeek Harness: el CLI `self` de Superself como herramientas orientadas al modelo más un comando /self — estado del proyecto entre sesiones y proyectos para los agentes.

Puente MCP de Context7: ofrece al modelo documentación de bibliotecas actualizada y específica por versión y ejemplos de código a través del servidor MCP de Context7, sin clave por defecto.

Preset de agente mínimo para Windows en DeepSeek Harness: persona fija de una línea, tres herramientas, sin contexto de tiempo de ejecución.

Pulido de borradores para el compositor de DSH: pulido con IA del borrador de entrada con un clic (botón de destellos junto a enviar), con contexto de conversación opcional y un canal de modelo configurable.

Deshacer conversaciones y espacios de trabajo: usa la cronología /undo, la acción del encabezado de sesión o el icono de mensaje para volver atrás antes de cualquier prompt enviado; las instantáneas privadas de Shadow Git restauran archivos, los turnos revertidos quedan fuera del contexto del modelo y Undo Rollback puede recuperar errores. Incluye gestión de sesiones archivadas y tarjetas de colores por herramienta.

Adaptador LLM LongCat-2.0: contexto de 1M, modo de pensamiento binario, llamada a herramientas y streaming a través del endpoint compatible con OpenAI.