Plugins

Entrega trabajos puntuales a la CLI de Cursor con sesión iniciada en la misma máquina, con diagnósticos de preparación de la CLI y de proxy, ajustes de modelo hijo y una prueba de conectividad de solo lectura.

Paquete de un solo comando con los tres plugins de AgentFrame: memory-director, compaction y aura-scheduler juntos.

Gestiona y organiza las skills de tu agente por categoría, etiquetas y colecciones en DeepSeek Harness, con un panel de ajustes y un selector de carpetas por comando de barra.

Capa de ejecución autorreparable: un bucle de control de recursos con cambio de estrategia y escalada de reparación, información sobre tormentas de errores y fallos de fibras, traspaso de conocimiento entre sesiones, un panel de autorreparación y 7 herramientas.

Perfilador de ejecución centrado en metadatos para agentes DSH: trazas de turnos/pasos, líneas de tiempo de tiempo real de modelos y herramientas, uso por proveedor, reintentos, errores y sesiones en vivo o históricas.

Registra una herramienta `config_doctor` que revisa la configuración del propio harness en busca de problemas que fallan en silencio al arrancar: campos que un reemplazo completo de la configuración descartó, parches dirigidos a ids de entrada inexistentes y colisiones de nombres de herramientas. Solo lectura.

Panel en tiempo real de etapa, ETA y coste para tareas headless de dsh: convierte el flujo de eventos de sesión opaco en una cuadrícula multitarea en vivo (plugin cordis + panel local independiente, sin llamadas a API).

Notificaciones nativas del sistema cuando termina una tarea o necesita tu confirmación: toasts de Windows, osascript de macOS y notify-send de Linux.

Canal de IM de DingTalk mediante WebSocket en modo Stream: cada chat impulsa su propio agente con herramientas; las respuestas vuelven como mensajes en streaming, sin URL de callback pública.

Comprueba cada hora en npm si hay versiones más nuevas de los plugins instalados y pregunta cuáles actualizar.

Notificaciones de sistema a nivel de SO para la GUI web de dsh: avisos cuando termina un turno o el agente necesita tu aprobación, respuesta o revisión de plan mientras la página está en segundo plano.

Controla tu agente dsh desde WeChat a través de la pasarela iLink: transferencia bidireccional de medios cifrada (bandeja de entrada con descifrado automático + /send), herramienta proactiva weixin_send, notificaciones de finalización, cambio entre varias sesiones y un panel de estado con registro en archivo.

Notificaciones de finalización de conversación para DeepSeek Harness: tostada de Windows + sonido al terminar un turno, error o meta, además de alertas de pregunta y aprobación — solo en segundo plano, con una campana de volumen ajustable en la cabecera de la conversación.

Informa del estado de Git relativo al repositorio y acotado como datos estructurados, sin preparar, confirmar ni cambiar de rama.

Capacidad de CI/CD neutral respecto al proveedor para DeepSeek Harness, con soporte de GitHub Actions, evidencia de fallo acotada, diagnósticos conscientes del origen y controles de reejecución/cancelación con aprobación.

Instala dos Agent Presets seleccionables: un agente de propósito general con shell restringido y un agente de programación centrado en el repositorio.

Meta-skill que empareja tareas con skills, con una escalera de pereza para una carga mínima, una tabla de enrutado editable por el usuario y un flujo de instalación con cuarentena, escaneo SkillSpector y aprobación humana.

Analiza un código base y genera documentación de arquitectura: responsabilidades de los módulos, dependencias, puntos de entrada y métodos de ejecución.

Recordatorios sonoros con salto de un clic para sesiones concurrentes: la sesión actual recibe tonos nítidos dang/dang-dang, las demás un suave ding/ding-ding más una tarjeta arriba a la derecha que salta directamente a la conversación que responde.

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.

Herramienta image_describe (识图) orientada al modelo sobre la API compatible con OpenAI de DashScope (qwen3.7-flash), más un puente de pegado: en sesiones solo texto, las imágenes pegadas se convierten automáticamente en rutas de archivo al enviar y se vuelven a renderizar en la transcripción, para que nunca tropiecen con la admisión de imágenes. Trae tu propia DASHSCOPE_API_KEY; endpoint/modelo/presupuestos configurables, cliente HTTP a prueba de redirecciones y funciona en todos los agent presets.

Puente de visión con autodescubrimiento para agentes DeepSeek Harness solo de texto: encuentra automáticamente un modelo capaz de procesar imágenes entre tus proveedores configurados y devuelve descripciones de las imágenes como texto plano mediante una herramienta de visión.

Visión estructurada local-first para agentes solo de texto: las imágenes van a un VLM local compatible con OpenAI y vuelven como evidencia JSON (resumen, OCR literal, regiones de diseño, entidades/relaciones, colores, incertidumbre explícita), con respaldo anti-alucinación y un puente opcional de pegado/subida; coste en la nube cero, las imágenes nunca salen de la máquina.

Codificador de sinestesia para DSH: un modelo de visión traduce las imágenes a texto espacial estructurado y compacto (lienzo/elementos/coordenadas en porcentaje), dando a los LLM solo de texto comprensión de imagen a nivel de píxel mediante la herramienta `mm_vision`.