Plugins

Relevo de contexto asíncrono y resumido por LLM entre sesiones de DSH y Agent Team Rooms autorizadas, con instantáneas inmediatas y resúmenes programados.

Revisor incremental de diffs: cola basada en checkpoints desde la última revisión, con un panel en la Web UI, el comando /review e inyección de retroalimentación en el agente.

Plugin de DeepSeek Harness (DSH): un selector de «idioma de razonamiento» en Ajustes → General que indica al modelo en qué idioma razonar (cadena de pensamiento) mediante una sección del system prompt. Sin llamadas adicionales, sin latencia extra, 12 idiomas.

Agentic Control Plane para DeepSeek Harness: comprueba cada llamada a herramienta contra tus políticas antes de que se ejecute, y mantiene un registro duradero de qué se permitió y por qué.

Expone las capacidades del agente de DeepSeek Harness como un servidor MCP, para que un cliente MCP externo (por ejemplo, Hermes) pueda dirigir a Harness en la ejecución de tareas de programación. Hermes = cerebro, Harness = brazos.

Proveedor OAuth de OpenAI Codex e interfaz de ajustes nativa para DeepSeek Harness

Plugin de proveedor opcional para dsh-skill-pack-security: registra la edición skills/ (zh) o skills-en/ (en) del pack en ctx.skills. Incluye ambas ediciones integradas en pack/.

Conecta agentes de DeepSeek Harness a sesiones autenticadas de Codex App Server

Ejecuta extensiones de Pi como plugins de DeepSeek Harness con alcance de agente

Plugin web de DeepSeek Harness (dsh): widget de barra lateral con saldo de API y gasto del día, ruta /api/dsh-usage, contabilidad de llamadas de visión externas (registro de uso en JSONL), además de un panel completo de uso por sesión (registro de llamadas, estadísticas por modelo, tasa de caché, exportación a CSV) a través del usa

Sistema de memoria estructurada a largo plazo para DeepSeek Harness: pares breve/completo por unidad, con inyección automática

Plugin ClawBot de WeChat personal para DeepSeek Harness (DSH): OpenClaw gestiona el canal de WeChat (inicio de sesión por QR, envío y recepción de mensajes), DSH actúa como el cerebro, y ambos se conectan mediante un protocolo compatible con OpenAI.

Plugin de modelo de visión externo para DeepSeek Harness: inspect_image envía imágenes locales o URLs http(s) de imágenes a cualquier endpoint compatible con OpenAI, y la respuesta textual del modelo de visión se devuelve directamente a la conversación; incluye panel de ajustes en la Web UI.

Adaptación de TencentDB Agent Memory para DeepSeek Harness: captura de conversación L0 → extracción de memoria estructurada L1 → escenarios L2/perfiles L3, con recuperación e inyección automáticas más herramientas de búsqueda de memoria/conversación; reutiliza los datos existentes en ~/.memory-tencentdb/memory-tdai; incluye panel de ajustes en la Web UI.

Un orquestador de tareas multi-proveedor y panel compatible con Symphony para DeepSeek Harness

Un plugin de meta-agente nativo del modelo para DeepSeek Harness: el modelo sintetiza en tiempo de ejecución flujos de trabajo específicos para cada tarea a partir de cinco patrones de flujo agentivo (encadenamiento de prompts, workers paralelos, router, supervisor, bucle de evaluación) y coordina herramientas y subagent

Conecta la memoria, las skills y la configuración de OpenAI Codex con DeepSeek Harness

Observabilidad de Langfuse para DeepSeek Harness: exporta los registros de sesión como trazas de OpenTelemetry (convenciones semánticas de GenAI) al endpoint OTLP de Langfuse

Generación de PPTX estable y editable para agentes de IA: entra una representación intermedia semántica, sale DrawingML nativo

Tonos de finalización por espacio de trabajo, además de sonidos de atención para eventos de aprobación, pregunta, revisión de plan, objetivo bloqueado y fallo de tarea, con síntesis integrada, voz (TTS) y audio personalizado.

Tareas programadas configurables desde ajustes que se ejecutan a una hora fija o durante las horas de menor demanda de DeepSeek, con programaciones únicas y diarias respaldadas por un estado de tarea duradero.

Analiza skills y configuraciones MCP en busca de inyección de prompts, homóglifos, Unicode oculto, comandos de shell peligrosos y fugas de credenciales.

Renderiza Markdown en una página HTML autónoma e independiente: una herramienta `md_html_render` que funciona en un perfil headless, más un panel web para explorar, previsualizar, editar y exportar archivos `.md` locales; ambos comparten un único renderizador, sin dependencias en tiempo de ejecución.

Deep-collaboration writing agent for DSH: per-user writing-style learning from edit pairs, clarify→outline→section-writing→red-team→reader-gallery flow, project-to-report synthesis (lab report / product intro / survey / README), 41 MCP tools, and web selection-improve UI with in-app file preview.