Plugins

Flujo de trabajo de contratación con IA para RR. HH. y cazatalentos: definición de estándares del puesto, búsqueda y preselección inicial a través de dos canales (Boss Zhipin y Liepin), mapeo de talento del mercado, evaluación de currículums, programación de entrevistas, registro de candidatos e informes diarios. Se puede instalar como plugin de Claude Code o de DeepSeek Harness (dsh); este último incluye un panel de «Navegador de Contratación» listo para usar. También funciona con cualquier asistente de codificación con IA que lea AGENTS.md.

Búsqueda académica AI4Scholar: 38 herramientas sobre Semantic Scholar, PubMed, Google Scholar, arXiv, bioRxiv/medRxiv y resolución de DOI (búsqueda, grafo de citas, autores, recomendaciones, texto completo de PDF en fragmentos, autocitado, figuras científicas), una búsqueda unificada multiplataforma con deduplicación, una tarjeta de clave API en Configuración, y contabilidad de créditos por llamada con una tarjeta de saldo `/ai4scholar`.

Panel flotante para administrar servidores MCP y skills en la interfaz web de DSH: la carga diferida de herramientas por servidor (ToolSearch, desactivada de forma predeterminada) excluye sus herramientas del contexto de cada turno; el prompt solo enumera sus nombres y el esquema completo entra cuando el modelo las encuentra con tool_search integrado, para no pagar contexto por esquemas que no usa. Los servidores MCP pueden ser globales o usar el .dsh/mcp.json de un proyecto; admite activar/desactivar por servidor, un catálogo de 47 servicios e importación desde otros diez clientes. Las skills se descubren automáticamente en sus ámbitos reales con reglas de precedencia; cada una puede usar invocación automática del modelo o solo invocación manual.

Genera títulos de sesión deterministas y configurables para DeepSeek Harness a partir de campos semánticos del prompt y plantillas.

Añade una vista de Worktree a DSH Web UI que agrupa las sesiones por worktree de Git manteniendo DSH como fuente de verdad.

Deja que tus ideas fluyan — Tydora es un editor de Markdown de escritorio moderno que combina edición WYSIWYG, enlaces bidireccionales, mapas mentales y un lienzo infinito, potenciando el pensamiento profundo y la expresión sin esfuerzo.

Memoria de proyecto solo local sin dependencias de runtime incluidas ni servicios externos: JSON como fuente de verdad más un PROJECT_MEMORY.md generado, Hot Memory congelada por sesión y acotada por tokens para la estabilidad de la caché de prefijos de prompt, recuperación BM25 entre proyectos con caché, procedencia confiable de sesión/turno, gobernanza explicable de duplicados/conflictos antes de escribir, ciclo de vida editable de importancia/pin/etiquetas/sustitución/archivo, destilación configurable al final del turno de nivel superior, y una GUI web bilingüe para búsqueda, inspección, diagnóstico y ajustes en vivo.

"Lectura" de imágenes para modelos de solo texto: reduce la escala + reduce la profundidad de color + convierte huellas de estructura/color en cuadrículas de texto que se devuelven a la conversación, permitiendo que el modelo haga zoom, muestreo y OCR de forma autónoma como un modelo multimodal; totalmente local y sin dependencia de modelos externos, incluye una skill de metodología de lectura de imágenes y PaddleOCR opcional.

Selector de habilidades al estilo WorkBuddy: un botón junto al compositor abre una lista buscable de habilidades instaladas; al elegir una se inserta el gesto oficial /skill-name, de modo que la habilidad se carga con tu mensaje.

Plugin de autoevolución reflexiva para Qwen3.8 27B/3.8 Flash local y APIs en línea: un controlador de convergencia del bucle de código reduce la reflexión repetitiva de verificación profunda de Qwen3.8 27B/Flash para converger antes y reducir el tiempo de razonamiento; una protección de entrega de cinco estados detecta y corrige turnos atascados y bucles infinitos. Lógica de host independiente del modelo, mayormente compatible con APIs en línea; mejora continua en cada uso con autocomprobaciones de contraargumentos, escalado al crítico, recuperación de memoria por índice invertido, control de convergencia y protección de cinco estados.

Entrada de voz para la interfaz web: pulsa Alt (o Alt+Space) para iniciar/detener el dictado, Web Speech del navegador (sin configuración) o ASR en la nube compatible con OpenAI, pulido opcional mediante el LLM configurado en DSH, interfaz de ajustes.

Lectura profunda y resumen para DSH: convierte libros, artículos, vídeos y webs en notas estructuradas de Obsidian mediante parsers de plugins, subagentes paralelos MapReduce de lectura profunda, salidas JSON Schema y caché idempotente.

Elimina permanentemente conversaciones de DSH, con opción de borrar recursivamente las sesiones bifurcadas y de subagentes.

Skills y herramientas de desarrollo de Minecraft para DeepSeek Harness: 8 skills que cubren plugins de Paper/Spigot, mods de Fabric, Forge y NeoForge, desarrollo de addons para los principales mods y configuración de compilación con Gradle/JDK desde Minecraft 1.7.10 hasta 26.x; el generador de proyectos mc_scaffold y el ejecutor Gradle mc_gradle; una skill de intake que pregunta por los detalles de versión/plataforma que falten antes de empezar; cuatro subagentes integrados; y un segundo preset Minecraft Architect cuyo tool mc_codex ejecuta el propio Codex CLI del usuario mediante el protocolo codex app-server para redactar el esqueleto, tras lo cual DSH rellena los cuerpos de método marcados y verifica la compilación.

El sistema operativo de marketing para agentes de IA: primero piensa como un experto en marketing y entrega tácticas como resultado.

Canal de bot oficial de QQ para DeepSeek Harness (fork con muchas funciones de tencent-connect/dsh-qqbot): chat de grupo y privado con el agente completo, biblioteca de stickers con etiquetado automático y respuestas de memes con IA, gestión de grupos (aprobación de ingresos y silencio), eventos de tarjetas interactivas botplay con catálogos paginados, registro de extensiones de usuario (comandos slash personalizados y herramientas de QQ), despertares programados, aprobaciones remotas por QQ y una interfaz web de dock flotante.

Adelgazamiento reversible del contexto para DeepSeek Harness: recodificación tabular sin pérdida estilo TOON de arrays JSON uniformes, ventanas de tablas muestreadas por stride con números de línea y deduplicación entre turnos para salidas repetidas de herramientas; cada reemplazo pasa por una compuerta de bytes+tokens (≤72% de bytes, estrictamente menos tokens estimados) y el original se vuelca a disco detrás de un aviso `[save-token #id]`, recuperable en una sola llamada mediante la herramienta `save_token_expand`, con medición de tokens facturados y ahorrados en un panel de configuración.

Superficie de acciones LSP para DSH: diagnósticos, formateo, autocompletado, acciones de código, símbolos, ayuda de firmas, sugerencias en línea y renombrado, todo respaldado por servidores de lenguaje reales.

Centro de habilidades en GUI para DeepSeek Harness: explore, busque, alterne, inspeccione, diagnostique y andamiele habilidades locales desde el registro oficial ctx.skills, además de un mercado de habilidades con sincronización de fuentes rastreada y actualización de todo con un solo clic.

Adapter de terceros que registra el servidor MCP upstream REA (Reverse Engineer Anything) en DeepSeek Harness como herramientas mcp__rea__*. 2.x instala su propio runtime (Node, REA CLI, JDK, Ghidra) en <DSH_HOME>/plugins/rea-bundle y lanza REA mediante un shim; tras una configuración inicial funciona aunque nada estuviera instalado. 1.x (branch v1, npm 1.0.6) solo configura y requiere REA y Ghidra ya instalados. El análisis es del upstream: binarios nativos (Hopper/Ghidra/IDA), apps JavaScript/Electron, ensamblados .NET, sitios web, Android APK y dispositivos adb, firmware y capturas de procesos.

Puerta de enlace de seguridad remota y móvil: acceso Tailscale/LAN sin modificaciones con emparejamiento por QR, cifrado RSA, defensa contra fuerza bruta y fragmentos al estilo móvil; cede automáticamente el servicio de emparejamiento compartido a otros plugins remotos para que la coexistencia nunca provoque fallos de arranque.

OpenCues para DeepSeek Harness — alternativas de palabras generadas por LLM y autocompletados activados con «_» en el compositor de dsh.

Permite que el modelo principal pida a un modelo revisor independiente que revise una decisión ya tomada, con modos off, shadow y advisory. Requiere tu propio servicio que implemente POST /v1/decision.

Clasifica las llamadas a herramientas pendientes con Jev (el modelo de decisión no generativo de TypeSafe AI) en tools/pre-execute: las llamadas de alto riesgo con alta confianza se deniegan y las ambiguas se escalan a aprobación; además autoaprueba en approval/request las llamadas reversibles claramente autorizadas tras un filtrado por evidencia de argumentos. También hereda del resolutor de referencias de sesión para que las instantáneas conserven los mensajes puntuados por Jev en lugar de descartar los más antiguos. Se degrada al comportamiento original ante cualquier fallo del proveedor; modo sombra con un comando /jev-stats; endpoints de TypeSafe u OpenRouter; 64 pruebas.