Plugins

Hace que el modelo vea realmente un vídeo: ffmpeg local extrae imágenes fijas con marcas de tiempo y faster-whisper transcribe el audio, para que el agente lea píxeles reales fotograma a fotograma en vez de confiar en un resumen textual. Todo es local y no se sube nada; indica claramente si el audio no contiene voz. Solo Windows; requiere Python 3.10+ y ffmpeg. La primera ejecución de video_eyes_setup descarga unos 700 MB (faster-whisper y su modelo).

Registro de entregables para DeepSeek Harness: los agentes registran artefactos finales (reports, pages, documents, sheets, images, datasets) en una sección de ajustes y una página de gestión. Guarda solo rutas, nunca copias, y permite borrar con recuperación. Una CLI independiente (add/list/stats/check/remove/restore) lee y audita el mismo registro fuera de la app.

Requiere JDK 11+, el controlador DM JDBC y acceso SSH a la instancia de destino. Inspecciona instancias de base de datos Dameng, evalúa seguridad y recuperación, y genera informes filtrables con evidencias compartidas.

Requiere tener Claude Code instalado e iniciado en esta máquina. Delega tareas de programación al agente Claude Code local mediante Claude Agent SDK, informa de los archivos modificados, permite revertir con un comando y añade un interruptor Claude Mode al compositor.

Convierte una partida guardada de Minecraft Java en portada o animación de Blender. Busca terreno llano en los archivos de región .mca, exporta el terreno a OBJ y ejecuta Blender headless con materiales MCprep, rig de personaje BPS e iluminación de tres puntos. Tras cada render, OpenCV revisa orientación, contacto con el suelo, exposición, iluminación y composición; si falla una comprobación, vuelve a renderizar con parámetros ajustados. Requiere Blender 4.2 LTS o posterior y Python 3.10+ con opencv-python y numpy; la primera ejecución prepara los recursos de Minecraft con el comando incluido.

Diagnóstico de cierres de juegos en Windows con Event Log, informes WER y dumps, mediante diagnose_game_crash y notificador opcional en segundo plano.

Lee plugins, servidores MCP y skills instalados, los agrupa por capacidad e indica el preset adecuado; puede registrar un preset por categoría si se solicita.

Lee, edita, exporta y verifica proyectos Excel VBA mediante una instancia real de Excel COM: módulos, código UserForm, procedimientos y archivos .frm/.frx. Solo Windows; requiere Excel de escritorio, Python 3.10+, pywin32 y AccessVBOM=1.

Gate de lanzamiento para calidad de respuestas IA. Dos vías: reproducir un archivo VeriScope existente con el gate Python original o aplicar solo con Node un umbral a una exportación Ragas por fila, sin VeriScope, Python ni pandas. Devuelve PASS/FAIL/REVIEW con evidencia y recibo verificable; admite umbrales por fila y comparación decimal exacta. No reevalúa ni llama al modelo; REVIEW nunca pasa a PASS.

Base local-first para DeepSeek Harness: importa Word/PPT/Excel/PDF (texto o escaneado), EPUB y MOBI/AZW3; crea Markdown con anclas, calidad/confianza OCR y orden PDF por columnas. Wiki mantenida por LLM (reglas schema.md, index.md automático, log.md solo de anexado y notas tipadas con fuentes/backlinks), confianza high/medium/low para ranking y alertas low; búsqueda clasificada y entre KB, lectura/edición precisa y exportación md/jsonl/zip. MOBI/AZW3 requiere Calibre; .doc/.ppt antiguos, Word/PowerPoint en Windows o LibreOffice en Linux. El OCR de escaneos descarga modelos al primer uso.

Añade Eliminar permanentemente. La confirmación muestra tamaño del log, turnos activos, subagents, trabajos en segundo plano y recordatorios vinculados. Después libera el ID de registros activos, archivados y del workspace para que no reaparezca al actualizar.

Goal Map muestra en solo lectura la ruta objetivo→plan, el mapa mental y los pasos según el progreso informado; no inicia tareas ni llama al modelo. Beta.2 admite DSH Web 0.2.0-rc.2 o 0.2.1-rc.2 y Node.js >=24.

Añade la pestaña Insight junto a conversación y trajectory en DSH: llama a un modelo para interpretar las llamadas a herramientas turno a turno y admite un prompt personalizado.

Muestra en la barra lateral DSH el saldo por canal de Our Free Model. Una tarjeta permanente cubre los canales compatibles y oculta los no configurados; plegada muestra el canal de la conversación actual y expandida una fila por canal con barra e importe restante. La visibilidad de cada canal se configura en los detalles del plugin.

Reduce los JSON Schemas MCP de herramientas demasiado grandes por agente sin cambiar el dispatch; muestra uso de tokens, aciertos de caché y composición del contexto en una página de ajustes.

Importa presets de IA de SillyTavern como capas de prompt editables y conmutables. Conserva el JSON original, permite editar el orden y parámetros de muestreo, previsualiza el System Prompt inyectado y exporta JSON compatible con SillyTavern. Archivar o borrar permanentemente requiere confirmación. Aplica temperature y tokens máximos de salida a solicitudes Harness; los demás campos se conservan y exportan, pero no se aplican.

Vincula directorios de proyectos locales desde el menú contextual del proyecto, con búsqueda acotada, lectura de fuentes y sincronización explícita de snapshots por sesión. Solo admite DSH 0.2.1-alpha.4 y 0.2.1-rc.2.

Convierte el selector de modelos del compositor de DeepSeek Harness en una cuadrícula adaptable de tarjetas agrupadas por proveedor. Solo para el host: inyecta una stylesheet mediante webserver/index-inject sin reconstruir el bundle cliente y admite el selector estándar y el menú dsh-peakrate.

Navegación global atrás/adelante en la interfaz web de DeepSeek Harness: recuerda todas las sesiones y paneles de página completa visitados, muestra una tira configurable de 1 a 7 entradas que puedes pulsar y admite atajos de navegador y botones laterales del ratón.

Abre archivos .blend en la vista previa de documentos de la barra lateral derecha. Blender headless exporta un GLB en caché con estadísticas de la escena, que se muestra en una ventana WebGL sin dependencias. Requiere Blender 3.6+ en PATH o configurar blenderPath.

Juego de deducción social contra tus propias configuraciones de modelos. La mesa tiene N asientos (seis por defecto, uno es el tuyo); algunos de los demás los ocupan agentes con distintos ajustes de proveedor, modelo, temperatura, system prompt y disfraz. Los interrogas y contrastas respuestas para descubrir qué asientos no son humanos. La identidad de cada asiento y la configuración del modelo permanecen ocultas en host state hasta emitir el juicio; entonces se revelan los parámetros de disfraz. Cada ronda exporta un JSONL de conversación por asiento y el registro del juicio. La misma seed y el mismo script de movimientos se reproducen de forma idéntica byte a byte, para comparar ejecuciones con modelos o disfraces distintos.

Exporta el profile del plugin junto con archivos seleccionados de $DSH_HOME y browser localStorage a un JSON. Permite importar tras previsualizar cada archivo y ejecutar pnpm install para reinstalar los plugins listados. Formato intercambiable con la copia de profile de dsh-market.

Mantiene actualizado el grafo de conocimiento de Codebase Memory: compara head_sha del nodo Branch con git rev-parse HEAD e informa el behindBy exacto. Reconstruye solo proyectos obsoletos mediante la CLI codebase-memory-mcp, evitando el límite de 60 segundos de la herramienta MCP. Vigila cambios en cada proyecto y refleja el mismo estado en una tarjeta de ajustes y una interfaz REST.

Importa como herramientas dsh mcp-client los servidores MCP declarados por Codex y Claude Code. Enlaza skills de 22 directorios conocidos en ~/.dsh/skills mediante symlinks, sin copiarlos. Settings lista montajes, permite activarlos y cambiar el origen ante conflictos de nombre.