Plugins

Backend de memoria vectorial y de grafo: herramientas observe/remember/search/recall contra un servidor memoria local, que fusiona la recuperación semántica HNSW, la búsqueda por palabras clave FTS5 y señales de grafo de conocimiento mediante ranking RRF, con persistencia automática al final del turno y aislamiento de espacio de nombres por agente.

Feeds every dsh prompt into the local agent-feedback-loop feedback-memory pipeline — captures dissatisfaction, reviews it offline into reflections, and attaches the compiled recurrence-rule context back to the turn, never blocking a prompt. Requires the agent-feedback-loop runtime; running agent-feedback-loop install afterwards wires existing dsh profiles automatically.

SQLite memory entries, a calendar with due-time reminders, and cron-scheduled agent tasks, with 13 model tools and a bilingual zh/en UI.

蒸馏主管（distillation-director）：把一本书蒸馏成可执行 Agent 技能的判态制元技能（V4.6：V4.3–V4.5 防坑体系与判官工作流之上，增 §21 **强制门禁**——gate_start 开工自证闸（手册哈希＋条款逐字抄录＋执行单＋机器层＋官方模板）／gate_stage 阶段依赖链（前阶段未过不得进入）／preflight 自动纳入活跃蒸馏任务）

Configurable send and newline keys, a composer context menu with three sources (leave it to DSH and other plugins / browser menu / plugin-styled custom menu), a quick-command panel with categorized prompt lists where each prompt can append on every send or only on the first message of a session, a create-and-move row at the bottom of each category, a prompt optimizer that rewrites the draft with a separate model call, settings-panel size memory, and automatic x-opencode-session header injection for OpenCode routes. Prompt lists live in a global ~/.dsh/quick-prompts.json that is independent of the session and the project.

Runs the WorkBuddy (CN) daily check-in on DSH startup — discovers every account logged in on this machine, claims the daily credits, and shows a status entry on the session title line with a details panel and failed-account retry.

Local SAG personal knowledge base plugin for DeepSeek Harness

Zero-config lint feedback loop for JS/TS, Python, Go and Rust: lint_diagnostics / lint_workspace_errors / lint_fix tools driven by the repo's own eslint / biome / ruff / golangci-lint / cargo clippy (auto-detected from config files, repo-local node_modules/.bin resolved first, nothing bundled), plus an auto-injected post-edit findings delta on the harness fs/observed event and a bounded completion gate — edit → lint → auto-repair with one lint_fix call for dsh agents.

Skill marketplace with unified search across SkillHub and ClawHub, in-app README preview, one-click install and uninstall, an installed-skill list, and a chat-input skill picker.

A desktop pet in the DSH web GUI: floating, draggable sprite pet that animates with agent activity (thinking, idle, error, done, awaiting approval), with a settings page for size, switching, gallery search and one-click pet install. Ships 4 bundled Hunter x Hunter starter pets.

Scheduled tasks panel for managing DSH agent and system crontabs with natural language input and execution logs.

Turns the 13 δ-me13 (Amphoreus) role skill cards into seat workspaces: per-seat theme and wallpaper, first-turn skill injection, chat stickers, per-seat memory notes and presets, Alt+digit seat switching, and an overview canvas for dispatch and handoff; the skill suite itself is read from a configurable local directory and is not bundled.

Audit each finished assistant turn with an independent reviewer model and steer the agent to fix failed output, with at most 2 review rounds per turn and SOP-folder standards injected as an extra review dimension.

Verificación de informes completos para informes científicos: comprobaciones por afirmación frente a Crossref, PubMed (escaneo de retractaciones), ClinicalTrials.gov, UniProtKB, GEO/SRA y PatentsView, accesibilidad de URL y coincidencia de títulos, significado afirmación-frente-a-fuente a temperatura 0, y un libro de auditoría durable y reiniciable con un informe anotado.

Flujo de trabajo de publicación de contenido de la Cuenta Oficial de WeChat en seis etapas, con herramientas de control de calidad y una habilidad incluida.

Agent a nivel de proyecto autoevolutivo para DeepSeek Harness: 16 habilidades de flujo de trabajo SDD (aclaración, PRD, incidencia, codificación, localización, aceptación, revisión) además de memoria y conocimiento de proyecto que se acumulan con el tiempo.

Gestor de base de conocimiento local para agentes DSH: importación multiformato, fragmentación con soporte CJK, búsqueda híbrida vectorial sqlite-vec + BM25 con rerank bge-reranker-base, instantáneas, exportación/importación kbpack y búsqueda entre KB — 22 herramientas de agente y un panel web.

Plugin de mejora para DSH Desktop: disciplina de ejecución de tareas y una relación real, por sesión. Disciplina: enrutamiento de intención entre preguntas, consulta, debate, diagnóstico y ejecución (el diagnóstico nunca corrige sin pedirlo), actualidad de la evidencia, verificación real de los resultados de herramientas (los fallos nunca se dan por hechos), autocuración con reflexión entre sesiones, y conciencia de compactación y de capacidad documental. Persona: destila personajes con nombre desde registros de chat, novelas, guiones y fichas de personaje, con tono, frases y longitud anclados a estadísticas reales; memoria a largo plazo con caducidad automática, correcciones como reglas de estilo, respuestas aprobadas como corpus y retroalimentación bidireccional.

Automatización de escritorio de Windows para DeepSeek Harness: bucle observe/act con prioridad de accesibilidad y 30 herramientas estándar (objetivos de elemento/coordenada, enrutamiento de estrategia auto/a11y/evento), semántica de seguridad de observaciones reemplazadas y sin replay, interruptor de apagado persistente, protección contra obsolescencia RuntimeId/rect-drift, tarjetas de chat y panel flotante (operaciones en vivo, muro de frames, ajustes de autodetección de entorno), descripción de visión en mosaico para modelos de baja resolución, registro de auditoría JSONL y lista permitida de pid. Requiere Windows 10+ y Python 3.9+ con uiautomation y pillow (instalables desde la página de ajustes).

Ejecuta TiddlyWiki 5 como base de conocimiento persistente de DSH: diez herramientas de agente tiddlywiki_* (búsqueda filtrada, lectura/escritura/lotes/renombrar/eliminar, recientes, etiquetas, sincronización git con resolución de conflictos), un editor completo de TiddlyWiki integrado en la columna central de la GUI sobre un proxy del mismo origen, una pestaña wiki lateral derecha, una pestaña por sesión que resume las notas que una sesión leyó o escribió, una tarjeta de nota rápida con autoguardado de borradores y un bookmarklet de recorte opcional con adjunto de imagen — todo respaldado por un repositorio git con confirmación automática.

Libro mayor persistente de uso de tokens y panel Web Usage para DeepSeek Harness.

Panel de análisis de uso de tokens entre sesiones, recuento de solicitudes y costos por niveles con estilo DeepSeek.

Panel de costos para DeepSeek Harness: mide cada solicitud a partir de los eventos de sesión, la valora según un catálogo integrado de 136 modelos en 16 proveedores, y muestra el modelo actual, el saldo de la cuenta, la sesión, el gasto de hoy y del mes, además de una barra de presupuesto mensual junto al compositor. Bilingüe zh/en.

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.