Plugins

Gestiona conversaciones de DSH con una tabla entre espacios de trabajo, archivado por lotes, búsqueda en el texto de mensajes y eliminación reversible en la papelera.

Documentos del proyecto y memoria a largo plazo como Markdown plano en una bóveda dedicada de Obsidian: seis herramientas mem_* (search, read, write, log, brief, admin), una inyección de recuerdo con presupuesto en el primer paso de una sesión y destilación automática de los turnos completados. Obsidian no necesita estar en ejecución y la bóveda sigue siendo legible con el plugin desinstalado.

Descubrimiento progresivo de herramientas estable en caché: una superficie fija de tool_search y tool_dispatch en cada solicitud, búsqueda de catálogo en memoria, despacho anidado a través del pipeline del Harness y una lista nativa de herramientas estable byte a byte a través del descubrimiento.

Auth de DeepSeek Harness Web UI: protege páginas, /api, /plugins y WebSocket. PBKDF2/salt por usuario, cookies HttpOnly SameSite, bloqueo IP, invitaciones, TOTP/passkeys (WebAuthn) y step-up antes de cambiar factores. Usuarios gestionan perfil y factores propios; admins, cuentas, invitaciones y contraseñas. Los ajustes privados de modelo/API por usuario se cifran con clave derivada de su contraseña y son ilegibles para admins. Admins comparten con usuarios elegidos: uso permitido, saldo visible, clave oculta, revocación inmediata. Sin configuración, el usuario queda bloqueado, sin fallback. REST/listas y WS aislados por usuario; sesiones persisten tras reinicio; auditoría JSONL; fail-closed. DSH 0.2.0 requerido (transporte 0.1.1-rc.2 retirado en 0.7.0). Passkeys: HTTPS/localhost.

Añade una herramienta generate_image respaldada por la cola de FAL, cualquier API de imágenes compatible con OpenAI o una suscripción de ChatGPT/Grok, y muestra el resultado en línea en la conversación.

Control por ronda del nivel de pensamiento (reasoning_effort) para DeepSeek Harness: Auto programa low/high/max según el historial reciente de tool calls, o permite fijar manualmente un wire level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max), con mapeo wire personalizado, guard de capacidades por modelo y presets de ventana de contexto (64K–1M); su capability card se combina con [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (instalable desde dsh-market) para probar reasoning en gateways compatibles con OpenAI (vLLM / LM Studio / autoalojados). La card escribe capacidades llm-pi-ai, el adapter conduce el wire (compat.thinkingFormat) y el plugin mantiene la lista de takeover.

Niveles de uso y tarjetas de estadísticas compartibles: 🐟→🐳 clasificaciones por consumo mensual de tokens con percentil estimado calculado localmente, precios precisos para 46 modelos de 6 proveedores (incluidos precios chinos por nivel de tamaño), relleno de sesiones preinstalación y comparación antiguo vs. nuevo tras el cambio de tarifas del 2026-08-17. Solo local, sin telemetría.

Añade un modelo de visión configurable a los modelos principales solo de texto: una herramienta vision_read_image, un selector de modelo de visión en la barra del compositor, y conversión automática de imagen a texto para rutas solo de texto.

Estilos de salida del modelo conmutables en tiempo de ejecución con paridad outputStyles de Claude Code, además del protocolo de presentación output.render.*: un comando /style, persistencia por sesión, inyección de systemPrompt, seis estilos integrados, un selector web y un registro de renderizadores con reglas por sesión/herramienta y /export.

Gestor del banco de skills en la barra lateral de Ajustes: activar/desactivar, importación por lotes de carpetas con avisos de conflicto de nombres, comprobación y autocorrección de la especificación DSH con un clic, y etiquetas de ámbito sistema/proyecto.

Registra en DeepSeek Harness la skill bootstrap de RainSkills para desplegar, solucionar problemas y verificar aplicaciones en Rainbond.

Portero de redacción de patentes para dsh: primero criba la idea frente al estado de la técnica chino, luego realiza entrevistas de alineación entre cinco partes, redacción de divulgación en ocho capítulos, figuras y ejecuciones de simulación, revisión en siete dimensiones y exportación a docx/PDF. Las skills funcionan de inmediato; las herramientas de búsqueda, exportación y experimentación provienen de un servicio MCP de Python incluido que se entrega desactivado: una línea en ~/.dsh/patent-services.yaml lo habilita y uvx descarga el wheel desde PyPI.

Motor de persona para DeepSeek Harness: un config.json rige el nombre propio de la IA (por modelo y nivel), cómo te llama, su postura relacional, el texto de carácter, contratos de trabajo por ítem con interruptores, el idioma de la cadena de pensamiento y el tono de respuesta, y memoria a largo plazo condicionada a confirmación humana: la IA solo añade candidatos, una línea de confirmación los activa, y el registro solo admite añadidos y es reproducible. Las entradas confirmadas se inyectan como bloque citado de datos, no de instrucciones; las etiquetadas con un kind van a archivos arbitrarios y no llegan al prompt. El prompt se reevalúa desde disco en cada ensamblado: las ediciones aplican sin reiniciar. Presets: instantáneas JSON compartibles. Sin dependencias, red ni shell.

Capa de integración nativa DSH para el motor de memoria Minta: compone la fila oficial dsh-mcp-client, registra la skill minta-memory-governance más un precalentamiento de memoria al inicio de la sesión, e incluye un preset de agente Minta; requiere el motor Minta desplegado por separado (Python/Docker) para proporcionar las 19 herramientas MCP — no utilizable sin él.

Tarjeta de ajustes para el motor de reintento automático de DSH LLM: ajusta en vivo desde Settings -> General el número de reintentos, el backoff y el jitter, con chips configurables de retryableCodes; los valores predeterminados añaden INVALID_REQUEST para que los errores HTTP 400 tipo OpenAI de reasoning_text en modo thinking se reintenten automáticamente.

Entrada de voz para la interfaz web: dictado segmentado por pausas y mensajes de voz, cada uno con su propia cadena de respaldo de proveedores (Deepgram, Groq, HuggingFace, whisper.cpp local o un endpoint compatible con OpenAI).

Modelo predeterminado configurable para delegaciones a subagentes mediante settings.yaml, con estrategias de modelo único y multimodelo por turnos rotatorios o aleatorios.

Un modo de enrutamiento inteligente ligero y seleccionable para DeepSeek Harness.

Gestor de complementos con centro de rescate: activación/desactivación agrupada por necesidad, múltiples fuentes de actualización (npm / dshfind market / GitHub), descargas con prioridad para el navegador y carpeta de instalación automática, respaldo P2P, autocomprobación previa al arranque y cuarentena de paquetes rotos.

Añade una persona humanizada de doncella ballena-girl configurable con juego de rol inmersivo, modos de habla y una memoria ligera en capas con recuperación activada por consultas.

Adaptador LLM de GitHub Copilot: inicio de sesión con flujo de dispositivo OAuth, descubrimiento de modelos en vivo desde la API de Copilot, soporte de visión para modelos con capacidad de imagen (gpt-4.1, gpt-4o), y dos protocolos de comunicación (Chat Completions y Responses API) con enrutamiento automático de endpoints por modelo.

Reproduce en vivo el stream de difusión (denoising) de Inception Mercury en la burbuja de respuesta de la Web UI de DSH. En las rutas compatibles reenvía la solicitud con `diffusing: true` y reproduce los frames reales desde el ruido hasta el texto final; solo la respuesta convergida llega al registro de sesión. Un probe por proveedor/modelo detecta compatibilidad y se rechaza antes de generar tokens. Un interruptor por modelo lo activa; adjuntos, llamadas auxiliares o rutas no compatibles vuelven al adapter original. Mientras está activo sustituye el renderer de mensajes del asistente para todos los modelos.

Tema de terminal CRT de fósforo rojo para la Web GUI de DeepSeek Harness: fondo negro, texto rojo fosforescente, lluvia de datos animada y scanlines. Incluye cuatro presets de departamento (Party Affairs, State Council, Central Military Commission y State Security), cada uno con emblema, paleta y patrón de fondo propios.

Paquete ascendente no oficial para DeepSeek Harness. Incluye una pasarela CodeBuddy con catálogo de modelos sincronizado en ejecución, reasoning effort por modelo, búsqueda/obtención web, generación de imágenes y puente de credenciales en streaming; además, canales de suscripción TraeWork CN y Qoder CN mediante pasarelas locales de traducción y un registro de proveedores compatibles con OpenAI según el tipo de clave. Se gestiona desde una tarjeta de ajustes plegable.