Plugins

Descarga vídeos de Bilibili con yt-dlp, extrae fotogramas clave y transcribe: usa subtítulos del sitio o faster-whisper local si no hay. Registra la skill de resumen; se activa solo si el mensaje del usuario contiene únicamente el enlace. Requiere yt-dlp y ffmpeg en PATH; faster-whisper si faltan subtítulos.

Proyector read-only de session logs DSH (drsc): escanea ~/.dsh/sessions/**, decodifica zstd/tiled-frame con leaf decoder incluido y escribe proyecciones por sesión en SQLite propio (node:sqlite; segments/replaces + FTS5). Una ruta HTTP fenced expone surface ledger, pares recall/compression y búsqueda full-text en chino. Usa tokenizer/fórmula DeepSeek-V4 de CCI verify; sin assets, fallback marcado chars/4. Nunca modifica session files; salida solo en su data directory. Sirve context-compression-improved (surface marking/recall reconciliation), session-steward (selector search-corpus) y prime-memory (historical anchor backfill). Enum engines.dsh exacto de 17 tags para 0.1.0-rc.2 .. 0.2.1-rc.2. npm: dsh-reference-session-collector.

Añade inicio y cierre de sesión web por device code para el provider GitHub Copilot integrado en DSH, preconfigura una ruta Copilot lista para usar y guarda credenciales en el almacén integrado. El catálogo de modelos sirve de fallback al primer login y nunca sobrescribe entradas personalizadas.

Mantiene fijado el modelo predeterminado compartido: cambiar el modelo en un chat ya no modifica el predeterminado global ni reduce su esfuerzo de razonamiento.

Refinamiento de prompts en un clic para el composer DSH: botón ✦ junto a Send, modos Standard o Light, Revert y Retry. Si falta información, pregunta mediante una tarjeta. Comprueba que sobrevivan rutas, identificadores, números, URL, código inline y @mentions; reincorpora lo omitido. Usa el modelo de conversación o uno dedicado elegido en Plugins.

Doctor de presets de agente: analiza declaraciones `cordis.patch.yml` de home/profile y carpetas heredadas `.agent-presets/` entre hosts 0.1.0→0.2.0. Muestra cada preset en una tarjeta estilo oficial (badges source/era, borde rojo si está roto, hallazgos detallados y catálogo de eras con versión DSH actual). Sincroniza a la sintaxis actual solo por tarjeta y tras confirmación explícita, con copia `.bak` y escritura atómica; nunca escribe hallazgos del informe. Los análisis de inicio solo informan. npm: `dsh-preset-doctor`.

Herramientas de archivo web DeepSeek de solo lectura para DSH: listar, descargar y buscar sesiones, share-list y digest que comprime 100 sesiones en una página de alta densidad con barras de actividad y grupos temáticos. No expone escrituras intencionadamente por los límites de velocidad del cliente web. Requiere el cliente Python deepseek-ops aparte (github.com/Panniantong/deepseek-ops, de otro autor), con acceso QR; configura `scriptDir` con su ruta.

Mejora de prompts en el composer de DeepSeek Harness: el botón junto al selector de modelo reescribe el borrador con una llamada auxiliar a LLM y lo coloca en el mismo sitio, conservando undo. El comando `/prompt-enhance` devuelve el prompt reescrito como línea de resultado sin tocar el borrador. La llamada puede fijarse a un provider/modelo rápido propio en el profile patch. La política conserva intención, idioma e información, mantiene literalmente código, comandos y rutas, y no inventa ni añade placeholders.

Reproductor de música local: busca archivos de audio y vídeo en una carpeta, los reproduce en la pestaña Music con crossfade, EQ de 10 bandas y ReplayGain, y puede escribir etiquetas, carátulas y nombres coincidentes en los archivos mediante reemplazo atómico.

Gestor de Skills para DSH con sistema de packs versionados: nunca sobrescribe archivos editados; las actualizaciones omiten tus cambios y los informan. Incluye 6 skills integradas, ajustes agrupados por problema y herramientas para que el agente lea y escriba la biblioteca durante la conversación.

Whalesong Studio (鲸歌工坊): escribe una novela larga con un equipo de agentes IA y publícala como sitio web ilustrado. Plugin para DeepSeek Harness.

Completa parámetros de modelo ausentes desde models.dev, importa modelos de proveedores configurados y guarda overrides por campo para modelos integrados. Los precios en USD o CNY nativo pueden definirse como tarifas manuales o precio de referencia por multiplicador.

Reescribe borradores con una llamada al modelo o predice la siguiente respuesta si el composer está vacío; tareas independientes, reemplazo seguro del borrador, vista previa y recuperación del texto original.

Optimizador de prompts para el composer: un botón en la fila de herramientas reescribe el borrador mediante un canal de modelo ya configurado y transmite el resultado en un panel flotante sobre el composer, sin alterar el diseño. El borrador solo cambia al pulsar Accept, que se rechaza mientras llega la respuesta para no aplicar texto incompleto. Pregunta antes si hay referencias @ o adjuntos, pues reemplazar todo los aplanaría como texto. Sin atajos globales; la API key nunca llega al navegador, la llamada la hace el host.

Ledger de proyecto por IA. Active ledger: estado actual; turn journal: append-only; decisiones/objetivos/lecciones: una tarjeta por archivo con índice multidimensional. Solo el usuario cambia principios. Un modo de compactación separa conservar/reinyectar literal, guardar en _stash/ o descartar. En workspace container con varios proyectos se fija uno; el lock persiste en el home del plugin sin marca en el proyecto. Log de 5 niveles: L4 guarda palabras del usuario literalmente, nunca se inyecta y se consulta a demanda. Antes de compactar, cápsula literal de citas, errores y archivos cambiados con fuentes se guarda en disco y sobrevive reinicios. Handoff permite retomar en otro chat. Local, sin deps runtime. 21 herramientas, 12 subcomandos, 39 ajustes; prioridad panel/manifest configurable.

Coste por turno terminado en CNY; clic desglosa tokens por categoría, tarifa, regla e instante de facturación. Settings: tarifas por modelo, 4 categorías, reglas punta/valle semanales con multiplicadores libres y promos de intervalos absolutos que las sustituyen. v0.2.3 lee saldo/cuota de 14 proveedores (DeepSeek, OpenRouter, Zhipu GLM, Moonshot, MiniMax, Kimi Coding, relays OpenAI, etc.) y gasto de hoy/mes/sesión. Ledger local con escritura atómica, libro por API key, retención 1–24 meses, JSON export; calendario editable incluso sin saldo observado, nota opcional. Uso/tarifas calculados localmente; saldo consultado directamente a la API con tu key. Nada se envía a terceros.

Lee y escribe en una bóveda Bitwarden/Vaultwarden autoalojada desde cualquier sesión: once herramientas bitwarden_*, sincronización WebSocket en tiempo real con polling de respaldo y modos readonly, ask y auto write en Settings. El enmascarado local es opcional: activo, las contraseñas aparecen como marcadores estables salvo que se revele cada campo por separado; también limpia secretos bitwarden de los logs de sesión en disco. El enmascarado y la limpieza de logs tienen interruptores independientes.

Plataforma de pruebas automatizadas dirigida por agentes IA para DeepSeek Harness (dsh): usa sesiones largas y multirronda para escribir y ejecutar casos Markdown, informar errores, corregir código y verificar el arreglo. Incluye cola serial por proyecto, tablero de desarrollo y pruebas de carga integradas.

Muestra una insignia de ocupación del contexto (cálculo al pasar el cursor). Desde el 45 % redacta HANDOVER.md con archivos cambiados, gasto y turnos recientes; al 60 % recuerda cerrar una sola vez. Al compactar registra la lectura numérica de ocupación justo anterior, para consultarla después. Sin llamadas al modelo ni añadidos a la conversación; no impide la compactación automática.

Muestra franjas de ocupación del contexto, el umbral de compactación por sesión calculado a partir de la ventana del modelo, el coste por paso según las tarifas de lectura y escritura de caché, aciertos de caché, saldo de DeepSeek con tarifa punta/fuera de punta y transferencia con un clic. No llama a modelos ni consume tokens.

Inspector de Skills solo lectura para DeepSeek Harness. Separa cargas reales (solo evidencia observada) de Skills detectables y declaración de ejecución. Estados declared/observed/unavailable: sin evidencia = «no observado», nunca «no ejecutado/activado»; no atribuye resultados a la Skill. Validación y evaluación separadas; compara casos repetibles sin puntuarlos. Prueba should-trigger/should-not-trigger en sesión nueva real y distingue llamada del modelo/petición explícita (/name no es trigger natural). skill_review read-only devuelve paquete estructurado e indica omisiones. Cálculo local desde definiciones/recibos. Chino usa modelo host solo a petición, conserva fences/rutas/frontmatter y se guarda localmente. Clonar no modifica origen ni ejecuta scripts.

Mejora visual de Markdown y espacio de trabajo del Composer DSH: sintaxis en vivo con revelado del código de la fila del cursor, marcadores inactivos ocultables/atenuables, completado local determinista y continuación de listas/citas con renumeración al saltar de línea. Los pegados largos se pliegan en chips persistentes y se envían como contexto o file mode (`@path` para 50+ extensiones). Reescritura LLM lateral con detener/diff/undo/redo; mapa de contexto, medidor y desglose de tokens, gráfica por turno, `/compact`, bifurcación y Context Doctor (resumen, diagnóstico, análisis y feedback).

Panel de anotación y revisión de elementos para el cliente web de DeepSeek Harness: selecciona elementos de la interfaz en una vista previa en vivo de la aplicación, escribe notas y envíalas a la conversación como un único bloque estructurado

Añade Explain a la tarjeta de aprobación: una llamada al modelo devuelve exactamente tres líneas sobre la operación pendiente, los archivos o estado que lee/escribe/modifica/ejecuta y un veredicto riesgo/atención/seguro con una frase de justificación. También muestra detalles de llamadas write y edit, que el renderizador deja vacíos al leer solo el campo command.