Plugins

Plugin de DeepSeek Harness (dsh) que conecta la plataforma de escritorio local 'Screen Automation Helper' (Windows/macOS) al sistema de herramientas del Agent. Expone estado, capacidades, listado/ejecución/parada de flujos de trabajo, gestión de ejecuciones, captura de pantalla y primitivas de reconocimiento local

Aplica diffs unificados estructurados (formato git) al sistema de archivos real: análisis de múltiples archivos/hunks, ubicación difusa de hunks con corrección de desplazamiento de línea, aplicación de todo o nada con informes de conflictos tipados, registro de deshacer de parches inversos y dry-run: cuatro herramientas dsh patch_* más una CLI.

Infraestructura como código: plan/apply con control de acceso, inspección de estado y de salida, y validación de configuración mediante el CLI de terraform.

Panel de gestión de MCP para DeepSeek Harness — estado de conexión en vivo por servidor (punto verde), actualizaciones de pip/npx con un clic para servidores stdio locales con manejo de bloqueos de archivos en Windows, pausar/reanudar/eliminar, un formulario para añadir servidores que escribe cordis.patch.yml, sondas reales de handshake initialize, y ayuda de uso apta para principiantes.

Herramientas de humano en el bucle (`human_task` / `human_task_ready_check`): pausan el agente hasta que el usuario realice una acción en el mundo real o devuelva una observación (operación de GUI, prueba de juego, verificación visual, comprobaciones de hardware), sujetas al consentimiento de la sesión y a una comprobación de presencia AFK, devolviendo un resultado JSON estructurado a través de un diálogo de tarea web.

Puente en la nube de Browser Use para dsh: ejecuta tareas web reales — abrir páginas, hacer clic, escribir, completar formularios y extraer datos — a través de la API de Browser Use.

Notificaciones sonoras multiplataforma de espera de usuario y finalización para la interfaz web de DeepSeek Harness.

Plugin de bioinformática de «análisis por deseo»: cobertura completa de BioPython (ejecutor de código arbitrario bio_python + 14 skills de dominio) + herramientas semánticas de alta frecuencia + entorno Python autónomo sin dependencias (uv + venv + biopython descargado automáticamente al directorio privado del plugin). El usuario descarga e instala y puede hacer análisis por deseo.

Plugin de e-stim DG-LAB Coyote controlado por agente y GUI: ocho herramientas `coyote_*` más un panel web DSH detrás de un único envolvente de seguridad (límites suaves, limitador de velocidad asimétrico, enfriamiento de sesión, límites de reproducción, a prueba de fallos por desconexión); capa opcional de auto-estimulación que mapea eventos del agente (llamadas a herramientas, errores, fin de turno) a pulsos acotados; protocolo oficial de socket V3 con emparejamiento QR, formas de onda programables. Solo para adultos.

Protocolo de colaboración multiagente independiente del proyecto para DeepSeek Harness: guardas de bucle que detienen bucles descontrolados, un formato de traspaso de seis campos, enrutado de revisión por niveles de riesgo y una secuencia fija verify→commit→push→review→close. Una skill en lugar de las mismas reglas copiadas en las instrucciones de cada agente.

Registra la skill commercial-ui-ux para DSH: diseño, revisión, reparación e implementación de UI/UX/GUI comercial según la tarea (SaaS, paneles, backoffices, formularios, tablas, sistemas de diseño) con un sistema de documentos de referencia y puertas de calidad.

Herramienta `describe_image`: un puente de visión que envía imágenes a mimo-v2.5 mediante la API opencode Zen (credencial `OPENCODE_GO_API_KEY`, ruta gratuita primero con respaldo de pago) y devuelve descripciones de texto para modelos solo de texto, con paso nativo y transcodificación ImageMagick de formatos SVG/TIFF/HEIC.

Ejecuta análisis bioinformáticos de OmicVerse/OmicOS en un kernel de Python persistente, con búsqueda en el catálogo de capacidades, inspección del kernel y una pestaña de cuenta.

Un port ligero de Headroom: comprime la salida de herramientas y recorta hasta un 20% del contexto sin afectar la caché de contexto del modelo ni el rendimiento del agente.

Panel de cuota de la API de DeepSeek contraído en un tirador del borde izquierdo para la interfaz web: al hacer clic se expande el saldo, el consumo oficial de hoy (con token de plataforma) y el coste en vivo de la conversación; fork de dsh-deepseek-quota.

Skill de revisión de código estructurada para DeepSeek Harness: errores, seguridad, rendimiento, estilo

Soporte de sandbox multiplataforma de Microsoft.

Herramientas de solo lectura de información de dispositivos Windows: una herramienta de agente por cada categoría de dispositivo Win32 (hora, sistema, cpu, memoria, disco, gpu, red, batería, procesos, usb, audio, impresoras) vía colectores WMI/CIM y del módulo os de Node.

Higiene de texto como plugin de dsh: sanea texto no confiable, detecta caracteres invisibles, limpia el formato generado por LLM y escapa la inyección de fórmulas CSV.

国家自然科学基金申请书形式审查与匿名化提示（依据《国家自然科学基金条例》与申请人导入的当年指南，仅提示差异，不作出定性结论）

Agent skill and tool for querying multi-platform model account balances: DeepSeek, Doubao / Volcengine, Qwen / Alibaba Cloud, Hunyuan / Tencent Cloud, and custom HTTP endpoints. Read-only, with 60s cache.

Knowledge-point notebook for DeepSeek Harness: turns a Markdown notes folder into a card canvas — folder = chapter, file = section, body = knowledge points — with masked-answer questions for self-testing, KaTeX formulas, Mermaid flowcharts, a mind map view and in-panel editing.

Video editing toolset for DSH: probe, trim, concat, audio handling, subtitle burn-in, transform, transcode and frame grabbing, powered by ffmpeg downloaded on first use.

Export the current session to clean Markdown from a button in the session header, through the native save dialog, with a CLI and an HTTP route over the same renderer; reads session logs directly (formats v0, v3 and v4) and declares no @deepseek-ai peer dependencies.