Plugins

Automatización de interfaz con IA mediante Midscene: herramientas android_ui y web_ui que pulsan, escriben, consultan y verifican en un dispositivo Android real o en un Chrome ya en ejecución a través de la unión ctx.midscene.

Añade una sección Store nativa a los ajustes de DSH para búsqueda en el catálogo, filtrado por etiquetas, ordenación, instalación y gestión de plugins instalados.

Skin inspirado en Claude Code para la GUI web de DeepSeek Harness

Compañero de aprendizaje de hilos de citas duradero para conversaciones de DeepSeek Harness

Integración de Pencil con reconocimiento de sesión para DeepSeek Harness con herramientas MCP oficiales y un lienzo de navegador bajo demanda.

Registra `list_profiles` y `export_profile`, para que el agente pueda mostrar las configuraciones existentes y devolver un perfil completo —orden de paquetes, versiones de plugins y parche— como un único archivo portátil para compartir. Solo lectura.

Agrega contratos de ejecución persistentes, grafos de trabajo recursivos, aclaración crítica y compuertas de evidencia para tareas largas o poco especificadas de Harness.

Herramientas Docker para agentes: ps/images/logs/inspect/exec/manage/health con salida JSON, ruta de CLI configurable por env, exec con aprobación obligatoria y sin dependencias en tiempo de ejecución.

Herramienta local para la interfaz web de DSH: 35 herramientas puramente cliente (texto, codificación, hash, extracción, conversión, tablas de referencia) en una vista lateral, además del comando /toolbox y la exposición de herramientas del agente impulsada por configuración.

Valores predeterminados mejorados de autocompactación para los preajustes de agente de DeepSeek Harness: aplica con un solo comando umbrales y presupuestos de retención ajustados, además de políticas por modelo, de forma idempotente y con copias de seguridad y reversión.

Añade los niveles de razonamiento de models.dev a modelos de DeepSeek Harness de terceros no configurados.

Muestra el saldo de la cuenta de DeepSeek API y las ventanas de cuota del Volcengine Ark Coding/Agent Plan (5h/semanal/mensual con cuentas regresivas de reinicio) en el panel de configuración, el dock del compositor y un botón flotante de actualización arrastrable.

Superpowers (obra/superpowers) para DeepSeek Harness: las skills de metodología de desarrollo de software junto con su arranque de sesión, como plugin de dsh

Copia de seguridad, restauración y actualización del ecosistema del espacio de trabajo entre dispositivos, mediante la CLI de uagent-sync.

Adds a launcher button in the DSH web UI that opens the Windows DeepSeek Harness Manager, or its download page when the app is not installed.

Windows-only local encrypted credential vault (DPAPI-wrapped AES-256-GCM) plus a headless-Chrome login keeper: 31 agent tools log a site in once, keep the session on disk, and fetch login-walled pages (Tieba, NGA, Pixiv, one book site) with per-floor post extraction. The live page mirrors into a draggable, collapsible right-edge dock where clicks, typing and scrolling replay over CDP, so a captcha can be solved without a separate browser window. Edge/Chrome saved passwords can be migrated: the plugin reads the browser's Login Data store, decrypts v10/v11 entries in-process, and copies the store and its key blobs into its own controlled profile so the browser can autofill them (v20 app-bound entries can only be autofilled, not decrypted offline). Ships a one-command installer that repairs the DSH profile registration and a built-in self-test.

Vista previa para Windows del desarrollo de personajes QQ en DeepSeek Harness, con inyección de persona y panel de control local. La configuración completa requiere servicios complementarios.

Plugin DSH en vista previa de desarrollo para importar grabaciones de tarjetas grabadoras BLE compatibles, con transcripción opcional y archivos vinculados a huellas de identificación. Requiere el hardware de grabación, Bluetooth del Host y dependencias de Python.

Permite explorar, instalar, inspeccionar, actualizar y quitar conexiones a servidores MCP dentro de DeepSeek Harness, con catálogo en línea y compatibilidad nativa con Streamable HTTP/stdio.

Usa hosts SSH y distribuciones WSL como espacios de trabajo DSH remotos, con configuración del entorno, traslado de ajustes de modelos e interfaz remota integrada localmente.

Bundle de DeepSeek Harness adaptado de whatcccup/cece_legal_skills (MIT) para ocultar datos sensibles localmente en DOCX, PDF, TXT y Markdown con revisión humana, enmascarado de PDF, historial local y edición opcional de reglas de Agent. Requiere Python 3.9+ y descargar dependencias al primer uso. El acceso al modelo solo hace falta para generar reglas; 1.3.0 es una versión preliminar de desarrollo y la validación en Windows está pendiente. El upstream es una herramienta offline independiente/skill de SkillHub, no un plugin DSH, así que no puede instalarse junto a este bundle.

Controla modelos del menú: interruptores por modelo/proveedor, grupos y filtros; los ocultos salen salvo el activo. Busca nombre/ID; filtra capacidades y contexto mínimo 128K/256K/512K/1M. Muestra tipo, razonamiento/niveles del adaptador, contexto y entradas. Prioridad: ajustes manuales > documento de ajustes > adaptador > GET /models del relay > pi-ai / models.dev > nombre > correcciones del proveedor; origen al pasar el puntero, inferencias con borde discontinuo. Edita estos datos fuera del perfil y permite guardarlos en el proveedor. Recarga forzada vacía cachés y consulta adaptador/relays. Activado por defecto: imágenes en memoria en rutas solo texto, sin modificar archivos. Ocultos en parche de perfil y copia en $DSH_HOME.

Fondos dinámicos y skins de interfaz para DeepSeek Harness. Incluye skins animadas nativas personalizables y fondos animados descargables desde el mercado. Se basa en Open Sea Skin (d-dev0101/open-sea-skin): no instales ambos plugins a la vez.

Plugin DSH: llama a interfaces HTTP del backend según la configuración, inicia, detiene o reinicia servicios locales de desarrollo y lee los registros de forma incremental hasta detectar patrones, para que el modelo pueda “modificar y verificar por sí mismo”.