Plugins

Memoria para chats largos de RP y companion: tres capas con decaimiento, recuperación por turno, etiquetas de origen, límites de personajes y mundo, grafo de relaciones, imágenes adjuntas y WebUI.

Muestra en la barra lateral el coste por turno y sesión, el desglose por provider/modelo, el uso de la subscription y el saldo de la cuenta DeepSeek iniciada.

show_page crea páginas interactivas en chat. 8 plantillas (report/compare/checklist/dashboard/timeline/flashcards/quiz/flow): modelo aporta contenido; plugin gestiona diseño/interacción/guardado y admite páginas completas. CSS @layer base; prevalece el CSS propio. Bajo la respuesta, tema claro/oscuro. localStorage por página en DSH persiste entre aperturas/versiones y sincroniza chat/sidebar; cada edición crea versión reversible. Chrome/Edge local oculto comprueba errores de script, overflow horizontal y tema oscuro tras guardar; devuelve fallos al modelo. Panel: vista completa, versiones, galería, export PNG/PDF/HTML. Frame sandbox de origen separado/CSP estricta: sin datos DSH ni fetch/XHR/WebSocket. Móvil con dsh-mobile.

Plugin de DSH basado en el CLI oficial de Lark para acceder al asistente de DeepSeek Harness desde Feishu / Lark.

Añade un botón Restart a la barra de título de DeepSeek Harness para aplicar plugins recién instalados. El primer clic arma el botón; el segundo cierra la instancia de escritorio actual y vuelve a iniciar el ejecutable. El reinicio se ejecuta en un script PowerShell creado mediante WMI, fuera del objeto de trabajo de la aplicación y sin ventana de consola. Cada paso queda en $DSH_HOME/logs/dsh-restart-plugin.log. Solo para la aplicación de escritorio de Windows.

Memoria por capas para DeepSeek Harness: cada turno inyecta marco persona e índice relevante; las transcripciones completas quedan en disco y se amplían bajo demanda para no saturar el contexto. Hechos por atributo: todo nuevo valor retira el anterior. El modelo deriva el marco de persona de la memoria. Tres filtros descartan charla de desarrollo, bloquean ecos de lo inyectado y fusionan reformulaciones por palabras comunes. La consolidación une casi duplicados, resume temas largos y archiva con etiquetas entradas antiguas poco útiles; nunca borra el original. El almacén de solo anexado se compacta in situ (medición: 4,7 MB → 355 KB). Sin dependencias externas ni compilación. Inyectar por turno reduce inevitablemente los aciertos de la caché de prompts; no se recomienda para trabajar.

Busca y ve videos Bilibili; da like/coin, envía danmaku/comentarios, responde y sigue las respuestas. Usa subtítulos AI o transcribe audio localmente si faltan antes de comentar o elegir destinatario. Extrae estilo humano sin copiar frases. Omite videos vistos y deduplica por hilo; tras muchas rondas con alguien en una sección, evalúa el contenido: si parecen elogios entre bots, deja una última línea y para. Comprueba visibilidad pública o solo propia; escanea última hora/día/3 días/todo, lista los invisibles y avisa de respuestas plegadas. Los seis tabs de Settings se aplican al instante, sin reinicio. El manual se encola tras el listener de fondo, no se rechaza. El self-check indica qué instalar; requiere Python 3 y lista paquetes ausentes.

Crea presentaciones controlando por UNO el LibreOffice instalado, en vez de escribir OOXML en JavaScript. lo_build abre un documento Impress real a partir de diapositivas estructuradas y exporta PPTX/ODP editables, PDF y PNG por diapositiva; lo_render vuelve a renderizar PPTX/PPT/ODP existentes; lo_convert convierte formatos Office; lo_probe informa la ruta de soffice detectada, versión y puente UNO; lo_config edita los ajustes guardados. Verificado con LibreOffice 26.8.1.1. Usa el Python incluido, no requiere Python del sistema y mantiene un proceso soffice activo entre llamadas. La verificación completa es solo en Windows; en Linux usa system python3 y requiere python3-uno.

Plugin local de desarrollo remoto para DSH: registro de hosts, túneles SSH, descubrimiento de espacios de trabajo y sesiones remotas, superficie RPC Connection autenticada, herramientas de agente y página de Ajustes.

Conecta sesiones DeepSeek Harness a equipos Cherry Studio por LAN: QR, 14 herramientas `cherry_*` para agentes/sesiones/historial/interacciones y ajustes de dispositivos y alcance por workspace.

Ocho skills académicas en un paquete de instalación con un comando: figuras listas para publicar diseñadas a partir de datos reales y revisadas visualmente, humanización de texto de IA, edición y reescritura de artículos, verificación de citas de PubMed (conciliación DOI/PMID), comprobaciones de citas chinas y referencias de libros médicos, y estructuración de artículos médicos para WeChat. Tres skills funcionan completamente en local; cinco llaman a servicios externos solo al usarse (NCBI E-utilities, resolutores DOI y plataformas editoriales), declarados por skill. Sin telemetría ni scripts durante la instalación. Requiere Python local 3.8+; academic-figures también necesita instalar sus dependencias pip.

Evidencias de medios locales (vídeo/audio/imagen): cronología, transcripción y regiones. Fallback por medio en meta.attempts, no silencioso: multimodal host→OpenAI compatible/rotación de claves→ffmpeg/ASR local→metadatos. Cooldown solo auth/cuota; candidato retenido al final, no descartado. Enmascara errores antes de cortar; detecta magic bytes, no extensión. vision-bridge opcional; registro multimodal/AV inline (video_url/input_audio) requiere peers opcionales dsh-thinking-levels y dsh-llm-openai-completions; si faltan, degrada sin error. Predeterminado remoto; strictLocalOnly mantiene local. ffmpeg/ffprobe y ASR CLI local no incluidos, solo para fallback local; si faltan, degrada a metadatos. Hosts 0.1.7/0.2.0/0.2.1 (6 rc, enum engines.dsh); npm dsh-media-lens.

Panel de selección múltiple y búsqueda de conversaciones de DSH agrupadas por espacio de trabajo. Permite borrar, archivar y fijar en bloque, con selección por rango mediante Shift y adición mediante Ctrl.

Integra modelos WorkBuddy gratuitos y de pago (nacionales e internacionales) en DSH sin la app de escritorio. Es un fork mantenido de Faide-cyber/dsh-workbuddy, publicado como @bushizhanghan/dsh-workmate; la versión original ya aparece en este catálogo. No instales ambos: registran el mismo provider id, "workbuddy-ai", y entran en conflicto. v1.2.7 coloca los prompts de sistema demasiado largos después del clasificador de riesgo del canal de la pasarela nacional, cambia el texto de marca DSH y añade un volcado de depuración. Compatible con dsh 0.2.0-rc.2 a 0.2.1, incluidas las versiones preliminares.

Renderiza diagramas y gráficos interactivos, además de visualizaciones didácticas por etapas junto a la prosa nativa de DeepSeek Harness.

Hace que el agente narre su proceso: al inicio de cada turno explica cómo interpreta el mensaje y qué hará primero; entre lotes de llamadas a herramientas añade notas breves. Ajustes en la app para estilo, límite de frases e interruptores.

Memoria DSH en Markdown. Registra a diario intercambios reales usuario/assistant sin llamar al modelo; luego un LLM los resume en el prompt de sistema de cada turno. Búsqueda local CJK bigram + BM25, 3 niveles (índice/resumen/texto completo), recupera solo el detalle pedido. P0 y entradas del usuario nunca cambian automáticamente; olvidar marca stale, no elimina; status.md conserva la auditoría. Seis herramientas: recall/write/status/extract/feedback y biblioteca de skills. Una tarjeta señala grupos aptos para skill; un clic crea SKILL.md, cuya instalación requiere aprobación. Aprendizaje activo por defecto, usa el modelo de conversación. El control principal detiene el LLM, no la captura. Errores en prompt y status.md. JavaScript puro, sin dependencias runtime fuera de Harness.

Ofrece tres habilidades de aprendizaje para crear apuntes de cursos, explicar conceptos y redactar capítulos didácticos autónomos. Incluye materiales de referencia y scripts auxiliares para cursos.

Herramienta de búsqueda y análisis de proyectos de GitHub. Describe tu idea en una frase y el agente busca proyectos relacionados, los ordena por relevancia ponderada por estrellas y devuelve una tarjeta con última actualización, relevancia, estrellas, puntuación ponderada, lenguaje y descripción de una línea. Elige algunos repositorios y leerá su README, manifiesto de dependencias, árbol de directorios y archivos clave para describir su arquitectura. Así puedes aprovechar proyectos previos antes de empezar.

Fuente de modelos OpenCode Go para DSH: lee el catálogo opencode-go de Models.dev y lo ofrece en una ruta opencode-go-live separada, conservando la ruta opencode-go integrada. La instantánea del catálogo se guarda en caché bajo el directorio de DSH y, si falla la actualización, se mantiene la última versión correcta. Su propia tarjeta de Models permite editar la clave de ruta y mostrar el uso de la suscripción OpenCode Go.

Recupera un mensaje ya enviado: el registro de sesión sigue siendo append-only y nada se elimina, pero los turnos recuperados salen del contexto del modelo y del transcript, y el texto vuelve al composer. Los archivos modificados por esos turnos pasan a una cuarentena que puedes revisar y vaciar desde su propia página de ajustes.

Ofrece un único endpoint autenticado compatible con OpenAI, basado en CLIProxyAPI, para DSH y otras herramientas. Agrupa WorkBuddy, OpenCode Zen, Ollama/LM Studio locales y suscripciones CLI como Codex y Kimi. Inicia sesión desde la página de DSH sin instalar sus CLI y sincroniza los modelos elegidos agrupados por origen. La configuración incluye un interruptor por origen, etiquetas gratis/de pago, uso del plan, estadísticas de 24 horas de claves API, selección de modelos y actualización/desinstalación. Funciona en macOS, Linux (también junto a dsh-vps) y Windows.

Registra en un perfil DSH un servidor MCP de URL a texto con navegador real. `fetch_url` y `fetch_urls` renderizan páginas chinas con JavaScript y protección antibots (Zhihu, CSDN, Juejin, cnblogs) y devuelven texto limpio en JSON con diagnósticos por nivel. `crawler_status` indica si el navegador está disponible. Tras instalar, requiere configurar una vez las dependencias Python.

Publica los planes Go / GOAT / Pro / Max de Command Code como perfiles de rutas `llm-pi-ai`, no como adaptador. Combina `/provider/v1/models` activo con el catálogo de capacidades y asigna cada modelo a una ruta OpenAI Chat, OpenAI Responses o Anthropic Messages compatible con el gateway. Al cambiar de plan elimina solo las rutas generadas por el anterior. Las mismas credenciales habilitan ventanas de uso de cinco horas y semanales, saldo de créditos y búsqueda web.