Plugins

Estudio de pixel art estilo Aseprite: la IA dibuja sprites trazo a trazo con selecciones, capas, frames de animación, gradientes, simetría y capas de referencia, cada paso renderizado en vivo como frames ANSI de terminal.

Mercado alternativo de plugins para DSH: catálogo curado más navegación en vivo por GitHub, búsqueda entre idiomas zh/en, auditoría de seguridad estática pre-instalación fail-closed con bloqueo de hook de instalación, y visualización de README por plugin con reparación de codificación corrupta.

Empaquetador de configuración del agente para DeepSeek Harness: empaqueta los activos locales del agente (habilidades/sesiones/perfiles/ajustes/memoria) en un zip para migración o uso compartido, con escaneo de privacidad, restauración basada en diff, gestión de packs e interfaz de ajustes; la memoria se envía como un espejo Markdown de solo lectura, no como la base de datos activa.

Escribe listas de modelos de proveedores en vivo en los ajustes de DSH y muestra ventanas de plan 5h/7d o saldo medido para el modelo de la sesión actual.

Plugin de DeepSeek Harness (DSH): coste de la conversación en vivo y saldo de la cuenta DeepSeek en la fila de estadísticas del compositor; en RMB en la UI en chino, en USD en la UI en inglés

Entrada de voz por micrófono para el editor: transcripción en vivo mediante la Web Speech API del navegador, deduplicación/continuación automática, puntuación inteligente, y ajustes de idioma y envío automático.

Sincroniza inventarios de plugins entre equipos mediante un GitHub Gist secreto y actualiza los plugins instalados a la versión más reciente de npm o GitHub Releases. Antes de hacer push muestra un diff: los conflictos de versión se resuelven por defecto con la versión más nueva, las entradas exclusivas del Gist se conservan y las exclusivas del equipo local se envían. Cada actualización permite elegir canal npm o GitHub; todas las instalaciones pasan por el gestor de plugins con registro en vivo.

Lleva conversaciones y tareas de Harness a un personaje Live2D en el escritorio de Windows, con memoria basada en un cajón. La app de escritorio incluye a la chica-ballena 哦鲸鲸 como personaje predeterminado. Su diseño modular permite añadir componentes de voz opcionales para conversar por voz y voces de personaje personalizadas.

Fork de dsh-livestream (MIT): instálalo en lugar del plugin original, nunca junto a él. Permite a DSH retransmitir en Bilibili, responder al chat y a los regalos, poner en cola peticiones de vídeo de espectadores en un escenario personalizable, usar voz Doubao TTS y configurar automáticamente la emisión en OBS/Bilibili. Requiere OBS Studio 28+ y una sala en directo de Bilibili. La voz permanece silenciada hasta añadir una clave API de Doubao TTS. Python y faster-whisper son opcionales para transcribir vídeos sin subtítulos.

Busca y corrige etiquetas Low integrity, ACE de sandbox S-1-4 no heredadas y ACE de denegación Everyone relacionadas en espacios DSH de Windows. Detecta los espacios DSH activos, funciona en modo de solo lectura de forma predeterminada, repara tras la confirmación, verifica el resultado y conserva un único registro ACL reemplazable para revertir cada espacio.

Medidor de tokens en la barra lateral para DeepSeek Harness: dial de velocidad de salida en tiempo real, totales de la sesión actual y del día, gasto estimado según los precios de lista de DeepSeek (mitad de precio fuera de horas punta) y dial de aciertos de caché del 70–100 %. Incluye diseños de uno o dos medidores y cuatro skins.

Añade una pestaña Artifacts a la barra lateral de DSH que enumera los archivos generados por el agente y permite previsualizarlos en el sitio con recarga en vivo. Incluye herramientas de plantillas de artefactos para agentes.

Skill de construcciones GeoGebra y CLI de entrega verificada para DeepSeek Harness.

Chat en directo de Bilibili para DSH: lee el chat, solo envía mensajes tras confirmación explícita y permanece en la sala en segundo plano. Opcionalmente, el modelo decide si responder y el audio de la emisión se transcribe a texto. No entiende el vídeo. Requiere entorno virtual Python 3, requirements incluidos y cookies de Bilibili; la transcripción también necesita ffmpeg y un motor Whisper.

Explora desde los ajustes de DSH el catálogo awesome-claude-video-skills (373 entradas) e instala la skill elegida en ~/.claude/skills o ~/.dsh/skills. Descarga el archivo de GitHub del repositorio y copia la carpeta de la skill; no ejecuta código del repositorio. Las instalaciones son tareas en segundo plano con progreso en vivo (bytes descargados, archivos copiados) y cancelación. Solo desinstala skills instaladas por el plugin; no toca carpetas sin su marcador. Las filas muestran el tamaño aproximado del repositorio indicado por GitHub. Herramientas para agentes: video_skill_search, video_skill_install y video_skill_uninstall.

Memoria que el asistente escribe y mantiene: diario, índice, autodescripción y valor emocional actual, reinyectados al inicio de cada sesión. Lee solo las secciones indicadas y nunca resume; completa archivos starter ausentes y añade in situ la fecha de inicio a un anchor sin fecha. Salvo esa única edición aditiva, no modifica archivos existentes. La parte de escritura se distribuye como skills.

Reintenta en el turno fallos del modelo (caídas, timeouts, límites de tasa, 5xx). Configura intentos, pausas, backoff y fallback; el rate limit tiene tope y jitter y respeta indicaciones del servidor. retry-until-success es opcional, con límite temporal. En config/panel se ajustan intentos, demora inicial/máxima, factor/jitter, espera rate-limit, límite temporal, disparador/tope de fallback, TTL de blacklist y archivo de log. Tras fallos repetidos, pasa a ruta alternativa fijada, filtrada por allowlist o del catálogo. Auth failure, suscripción expirada y billing la bloquean 30 min.; stale-assembly mantiene los reintentos en la ruta nueva. Panel con estado en vivo, rutas e incidentes; UI zh/en; logs solo en memoria por defecto.

Terminal Windows acoplado dentro de la GUI web de DSH. Ocupa el espacio shell.bottom incluido: al mostrarlo divide la pantalla y reduce las columnas en vez de cubrirlas; al ocultarlo devuelve el espacio y mantiene viva la sesión PTY. Cada sesión es un proceso ConPTY local hijo creado con node-pty y se renderiza con xterm.js sobre WebSocket limitado a loopback (backpressure y redimensionamiento con debounce). Otros plugins pueden añadir vistas de terminal o DOM mediante la API host registerView y un canal window CustomEvent.

Biblioteca de prompts junto al composer: un botón abre un selector con chips de grupo y búsqueda AND por palabras separadas para los fragmentos guardados; permite insertarlos o agregarlos al borrador y completar {{variables}} antes de insertar. Incluye 13 plantillas. Los fragmentos viven en un único JSON local con bloqueo rev y copia por guardado; importa/exporta toda la biblioteca en JSON. La página de ajustes permite editar, agrupar, fijar y deshacer una eliminación durante 6 s.

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.

Muestra bajo el composer el costo CNY en vivo de la sesión actual. Cada mensaje del assistant se calcula según el modelo que lo generó y la tarifa pico o valle correspondiente a su propia marca de tiempo. En Settings se editan las seis tarifas de cada modelo; los modelos sin tabla de tarifas llevan una tilde inicial porque se calculan con las tarifas Flash.

Asistente autónomo y colaboración multiagente para DSH: debate objetivos, planifica en segundo plano, coordina varios Workers para ejecutar y revisar, permite pausar/reanudar, recuperarse de interrupciones, conservar historial y entregables y crear memoria de trabajo y skills. Ofrece modo local estándar y colaboración experimental opcional con Git privado.

Conecta un DSH Agent a servidores Minecraft Java con Mineflayer: vista del juego en directo junto al razonamiento y tools nativos, personas configurables, cuadernos por servidor y recuperación opcional local de conocimiento de supervivencia. Reutiliza el modelo del host; instalarlo no conecta al juego ni inicia inferencia.

Estudio de modelado sólido NURBS BRep con entrada en lenguaje natural, viewport 3D en vivo (medir/wireframe/ajustar), exportación STEP y herramientas agent que ejecutan NVIDIA usd-brep en un venv CPython gestionado. Requiere CPython 3.12; las wheels usd-brep cubren solo Windows y Linux de 64 bits.