Plugins

Selecciona cualquier texto en una conversación y pulsa el botón Explain para obtener una burbuja de explicación en Markdown en streaming, con preguntas de seguimiento recursivas.

Ramificación de conversaciones al estilo Git que refleja cómo colaboran los programadores reales: una rama raíz de secretario asigna tareas a ramas hijas con sus propios contextos, fusionando de vuelta solo resúmenes comprimidos mediante squash o rebase; incluye comandos /branch, una pestaña de ramas, mensajería entre ramas y una base de gobernanza que empareja cada rama de sesión con un worktree de git.

Canal IM de Feishu/Lark para agentes de DeepSeek Harness con mensajes nativos del proceso de pensamiento, tarjetas de aprobación, tarjetas vivas de objetivos y tareas pendientes, líneas de fan-out de flujo de trabajo, búsqueda de texto de sesión y avisos de trabajos en segundo plano y liquidación de subagentes. El acceso queda limitado por el propio alcance de visibilidad de la app de Feishu por diseño — cualquiera que la app admita puede controlar el agente y responder a sus aprobaciones salvo que se rellenen las listas opcionales de remitentes, grupos y aprobadores permitidos.

Plugin de memoria entre sesiones para DSH (v0.6.1, npm @asherliner/dsh-memory-connect): extracción automática, indexación SQLite FTS5, recuperación semántica RRF inyectada en el prompt del sistema en cada turno, mantenimiento programado, consolidación LLM vía ctx.llm, prevención de explosión de contexto, identidad Soul global vía ~/.dsh/soul.md. v0.5.0: grafo de contexto temporal, modelo de confianza, resumen al final del turno. v0.6.0: incrustaciones semánticas locales (BAAI/bge-small-zh-v1.5), sin llamadas a la nube. v0.6.1: corregida la expansión de ~ en la config de rutas. Instalación sin configuración.

Plugin Context Assembler para DeepSeek Harness: ensamblaje de contexto por bloques temáticos, división de temas por presión hídrica, traza/reescritura de herramientas, inyección de recuerdo de realidad y planificación de traspaso.

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

Exporta eventos de turno, modelo, herramienta, aprobación, reintento y error de DSH (solo metadatos) a Tuning Engines para trazas gobernadas, evaluación de políticas, análisis de costos y revisión de Work Session, con una cola de reintentos respaldada en disco.

Localización al chino de DeepSeek Harness: traduce en tiempo de ejecución todos los prompts del sistema, descripciones de herramientas y contextos de ejecución al chino mediante la cascada system-prompt/assemble (1788 entradas, sin modificar el código fuente, al desinstalar se restaura el inglés).

Puente de memoria Honcho: sincroniza automáticamente cada turno de conversación con un servicio Honcho autoalojado, con herramientas de recall/search/remember/context/status, inyección de contexto al iniciar sesión y un panel de configuración visual.

Base de conocimientos de propósito general para DSH: importación de md/txt/json/yml/docx/pdf, gestión de carpetas, búsqueda de texto completo FTS5 (BM25) y una interfaz de administración web.

Proveedor LLM NewAPI (pasarela compatible con OpenAI): registra una ruta `newapi` con descubrimiento de modelos solo de chat, autocompleta los parámetros del modelo (ventana de contexto, esfuerzo de razonamiento) desde models.dev y añade una sección de configuración web para la URL base y la clave de API.

Adaptador de chat nativo de Ollama Cloud: traducción NDJSON directa del formato de cable /api/chat de Ollama, descubrimiento de modelos con ventanas de contexto y capacidades, y proveedores de búsqueda/obtención web bajo el id ollama-cloud, además de una tarjeta de ajustes Web.

Tema web DSH neumórfico con paletas clara y oscura, iluminación ambiental, sombras de material, textura de grano, superficies de cristal esmerilado y microinteracciones.

Área de marca personalizable para la Web UI: reemplaza el logo de la ballena y la marca denominativa DeepSeek con imágenes locales, y edita el texto de la insignia HARNESS (doble clic para cambiar, clic derecho para restablecer).

Vista previa de modelo 3D PBR para arte de juegos: GLB/GLTF con texturas, iluminación de entorno IBL, controles orbitales, y un inspector de canal de material (baseColor/normal/roughness/metallic/AO/emissive/wireframe); canales escalares mostrados en escala de grises según la especificación PBR, mediante la valla pbr3d y la herramienta pbr_render.

Plugin de DSH que entrega imágenes y archivos a modelos de solo texto como rutas del espacio de trabajo: las imágenes conservan la experiencia de adjuntos nativa, otros archivos se muestran como chips cuadrados en la barra, y las rutas se añaden al enviar; combina bien con dsh-vision-toolkit.

Plugin gestor de servidores MCP para DeepSeek Harness: página Ajustes → MCP, autenticación OAuth (PKCE + registro dinámico de clientes) o por token estático, herramientas registradas como mcp__<nombre>__*

Instalador y verificador de servidores MCP para DeepSeek Harness: la init interactiva escribe entradas de parche reales en un perfil, list y validate las inspeccionan, y un verificador forzado por CI se conecta a todos los servidores curados.

Chatea con tus agentes de DSH, monitoréalos y apruébalos desde WeChat mediante la pasarela iLink: mensajes en ambos sentidos, selección de sesión, latidos de resumen y avisos de aprobación numerados.

Ayudante de selección de texto estilo ChatGPT para DeepSeek Harness: selecciona texto en una conversación y aparece un botón flotante 「询问 DeepSeek」; al pulsarlo, la selección se cita en el compositor.

Sustituye el resumidor de compactación integrado de DSH por un resumen de traspaso de cinco secciones y mantiene legible cada mensaje ocultado en un directorio de segmentos.

Lee las conversaciones de DSH en voz alta utilizando la lectura en voz alta integrada de la página web de DeepSeek, controlada por una pequeña extensión del navegador.

Tablero Kanban de tareas para sesiones de DeepSeek Harness: el agente principal despacha tareas de programación a subagentes worker/verifier de un solo uso, con planificación de dependencias, niveles de pipeline, manejo de escalado e inyección de contexto de archivos/notas.

Fallback de OCR local para rutas solo de texto: cuando el modelo de sesión declara que no puede aceptar imágenes, la imagen adjunta se almacena en caché localmente y se inyecta su ruta para que el modelo pueda llamar a ocr_image — PP-OCRv5 + ONNX Runtime en CPU, sin clave de API, las imágenes nunca salen de la máquina. Silencioso cuando el modelo puede ver imágenes.