Plugins

Codex-style auto-hiding right-edge turn rail: edge-peek show/hide, per-turn tooltip, in-rail search, and a scrolling 30-turn window for long sessions.

Automatically folds tool calls into Think-segment groups and collapses each finished turn into a single header showing duration, token, throughput, and cache-hit metrics.

Right-hand widget rail for the DSH Web UI: live session stats (turns, LLM/tool time, TTFT, speed, cache, tokens) and OpenCode Go quota via a same-origin host proxy; extensible widget registry for more platform usage widgets, visuals, utility actions and external integrations.

Windows one-click launcher with a borderless WPF startup animation (stroke-by-stroke HARNESS lettering) that starts dsh web in the background and fades into the GUI once ready, plus a desktop_launch tool.

Relevo de contexto asíncrono y resumido por LLM entre sesiones de DSH y Agent Team Rooms autorizadas, con instantáneas inmediatas y resúmenes programados.

Revisor incremental de diffs: cola basada en checkpoints desde la última revisión, con un panel en la Web UI, el comando /review e inyección de retroalimentación en el agente.

Agentic Control Plane para DeepSeek Harness: comprueba cada llamada a herramienta contra tus políticas antes de que se ejecute, y mantiene un registro duradero de qué se permitió y por qué.

Familia de herramientas de Git estructuradas y seguras para DeepSeek Harness: status/diff/log/branch/stage/commit/stash/show/fetch/pull/remote/checkout, con protección contra comandos destructivos.

Plugin de modelo de visión externo para DeepSeek Harness: inspect_image envía imágenes locales o URLs http(s) de imágenes a cualquier endpoint compatible con OpenAI, y la respuesta textual del modelo de visión se devuelve directamente a la conversación; incluye panel de ajustes en la Web UI.

Memoria de preferencias de usuario para DeepSeek Harness: perfil de usuario persistente con herramientas memory_get/memory_update e inyección en el system prompt

Un plugin de meta-agente nativo del modelo para DeepSeek Harness: el modelo sintetiza en tiempo de ejecución flujos de trabajo específicos para cada tarea a partir de cinco patrones de flujo agentivo (encadenamiento de prompts, workers paralelos, router, supervisor, bucle de evaluación) y coordina herramientas y subagent

Extensión de asistente de aprendizaje para DeepSeek Harness (dsh): tutoría DeepTutor para tu agente — explicaciones detalladas, preguntas de autoevaluación, rutas de aprendizaje, búsqueda en una base de conocimiento personal (RAG) y archivado de notas (prioriza HTTP/WS con alternativa CLI; se adapta automáticamente a local/r

Pasa el cursor sobre las fórmulas LaTeX en la Web UI de DeepSeek Harness para copiar el código fuente TeX o exportar la fórmula como un SVG independiente.

Añade herramientas de Git con aprobación obligatoria para status, diff, log, commit, branch, y checkpoints opcionales.

Revisión interactiva nativa de diffs de Git para DeepSeek Harness, con anotaciones estructuradas enviadas de vuelta a la sesión actual del agente.

Backend de telemetría que exporta turnos, pasos del modelo y llamadas a herramientas a yiTrace.

Analiza skills y configuraciones MCP en busca de inyección de prompts, homóglifos, Unicode oculto, comandos de shell peligrosos y fugas de credenciales.

Herramientas de Git de primera clase para el modelo: status / diff / log / commit / branch con mensajes y rutas validados, sin llamadas directas a git por shell.

Herramientas de solo lectura de información de dispositivos Windows: una herramienta de agente por cada categoría de dispositivo Win32 (hora, sistema, cpu, memoria, disco, gpu, red, batería, procesos, usb, audio, impresoras) vía colectores WMI/CIM y del módulo os de Node.

Renderiza Markdown en una página HTML autónoma e independiente: una herramienta `md_html_render` que funciona en un perfil headless, más un panel web para explorar, previsualizar, editar y exportar archivos `.md` locales; ambos comparten un único renderizador, sin dependencias en tiempo de ejecución.

Anulaciones por llamada de modelo, proveedor, persona y toolFilter para la delegación en subagentes, con referencias @preset: e identificadores compuestos de proveedor/modelo.

Descubrimiento de herramientas bajo demanda por agente y divulgación progresiva de esquemas.

Memoria entre sesiones con alcance de proyecto: se inyecta una instantánea de PROJECT.md en el primer mensaje del usuario, incluye una herramienta memory_remember y autorreflexión tras las tareas ReAct; cada proyecto mantiene su propio archivo de memoria.

Shell de escritorio en la bandeja del sistema de Windows para DSH: instala automáticamente el ejecutable desde GitHub Releases, crea un acceso directo en el escritorio y añade una herramienta desktop_launch para iniciarlo desde el chat.