Plugins

Limpieza de la interfaz oficial de DeepSeek Harness Web UI: acceso directo a Settings en lugar del menú «More» de la barra lateral, elimina la tarjeta inutilizable del proveedor oficial DeepSeek y deja desactivada la carga de Session-log para modelos oficiales.

Proveedor de Ollama Cloud para DeepSeek Harness, con transportes nativo y compatible con OpenAI.

Página de ajustes del instalador MCP para DeepSeek Harness: pega o importa una configuración, revisa los riesgos de seguridad y luego escribe los servidores en cordis.patch.yml del perfil actual.

Revisión de manuscritos Markdown basada en anotaciones, con propuestas y criterios de revisión humana.

Elephant Memory: memoria continua para el agente DeepSeek. Conserva todos los chats de un proyecto y los vuelve a leer en cada turno mediante un conjunto fijo de líneas de resumen.

Permite leer libros y artículos en DSH: añade una barra de lectura a la vista previa oficial de PDF que recuerda página y zoom, y herramientas PDF para el modelo (mapa de páginas, búsqueda de texto completo, texto e imágenes de cada página).

Mejora Markdown en el chat web de DSH sin reemplazar el renderer del host. Los bloques de código pasan a tarjetas con etiqueta de lenguaje y botones solo con iconos para ajustar línea y copiar; código largo, tablas y Mermaid se pliegan. Los bloques Mermaid alternan diagrama SVG y código; visor a pantalla completa con zoom de rueda, arrastre, ajuste con doble clic y exportación SVG/PNG. Las tablas tienen encabezado fijo y copian CSV/Markdown. Ajustes: paleta de diagramas, tamaño de fuente de código, vista predeterminada y tres umbrales de plegado.

Proveedor de OpenCode Console y OpenCode Go para DeepSeek Harness.

Plugin de DeepSeek Harness para conectar MATLAB y Simulink mediante el servidor MCP oficial de MathWorks, insertar las skills de MATLAB/Simulink Agentic Toolkit y configurar todo con un clic.

Plugin de iniciación a la programación infantil: un paquete incluye una tarjeta 🐵 «Pequeña aula · ejecutar código» (ejecuta Python/Turtle de verdad) y cinco tools del modelo (kid_run / kid_explain / kid_practice / kid_review / kid_steps). Sin dependencias de terceros ni pasos de compilación.

Proveedor de sandbox para DeepSeek Harness basado en MXC (Microsoft eXecution Containers): envuelve argv de ctx.sandbox.confine() como `wxc-exec --config-base64 <policy> -- <command>` en el backend BaseContainer. Tiene una dependencia de runtime: @microsoft/mxc-sdk.

Devin CLI dentro de DeepSeek Harness: herramienta de delegación `devin`, comando `/devin` y ruta de proveedor LLM `devin`, todo mediante el puente ctx.subprocess.

Controla DeepSeek Harness desde Telegram y Feishu (Lark): un mensaje de progreso en vivo por turno, aprobaciones/preguntas como botones, archivos/voz, entrega que sobrevive a cortes y reinicios, configuración Feishu por QR y roles por persona.

Panel Jujutsu (jj) para la GUI web DSH: pestaña con grafo jj log, detalles, archivos/diffs, campo revset y edición del historial jj (arrastrar para rebase, separar por archivo, describe, squash, abandon, undo, push). Lee jj directamente, no mediante git. Cada comando va como argv por un servicio host con lista permitida, confirmaciones, tiempos límite y salida limitada.

Estudio de IA para responsables de DeepSeek Harness: roles de proyecto, aceptación de tareas, ejecuciones de agentes basadas en worktree, verificación Host, revisión independiente, registros de decisiones y merges activados por una persona.

Pestaña Automations de solo lectura en la conversación. Agrega tareas programadas por otros plugins: última y próxima ejecución y estimación aproximada de coste en tokens, además del gasto total de hoy y el saldo restante. No posee tareas ni inicia ninguna.

Port de Ponytail: preset de agente DeepSeek Harness para completar tareas con el mínimo de tokens, en niveles lite/full/ultra.

Genera imágenes y vídeos, edita imágenes, quita fondos, amplía imágenes, sube medios de referencia y consulta créditos de Fotor.

Recupera la capacidad vision que se pierde en el paso «fetch models» de DSH, evita que los modelos con imágenes se declaren text-only y los marca en el nombre del modelo.

Un vocabulario versionado de conceptos de negocio del proyecto, un análisis de desviaciones de solo lectura y las mismas reglas de nombres en todos los prompts de agentes.

Panel 护航 en la cabecera de sesión para activar/desactivar el watchdog local dsh-guard y ver si el escaneo está habilitado, si el guard está activo y cuándo escaneó por última vez. El watchdog Python se despliega aparte y se localiza con DSH_GUARD_ROOT. Ruta predeterminada Windows: D:\AI\Projects\dsh-guard; configura la variable para otra ubicación.

Compañero de estudio para tus materiales: práctica guiada, comentarios fundamentados en evidencias, repaso espaciado Leitner, 18 herramientas docentes y panel de estudiante chino/inglés con el modelo de la sesión DSH actual. Requiere DSH >=0.2.1-rc.2 <0.3.0-0, Python 3.11+ y dependencias del runtime Python.

Herramienta Enter-plan-mode: ofrece al modelo `dsh_enter_plan_mode_enter_plan_mode` para cambiar la sesión actual al modo plan, junto con el `exit_plan_mode` integrado para revisar después del plan.

Añade una consola de escritura sobre el campo de entrada con cuatro niveles de estilo (T1-T4) y cinco de rigor (L1-L5), elegibles manualmente o de forma automática. Guarda términos del proyecto y expresiones prohibidas en `.mem/config.md`, con una sección humana de solo lectura. La herramienta `whale_polish` reescribe la expresión sin cambiar los hechos.