Plugins

Activaciones proactivas a nivel de host para DeepSeek Harness: el modelo programa sus propias alarmas (una vez, intervalo o cron, con jitter opcional), las sesiones frías se despiertan puntualmente vía session resume, los seguimientos del modelo se limitan con horas de silencio y un presupuesto diario, y los turnos silenciosos terminan con proactive_reclaim y salen del contexto como lápidas. Los archivos de programación declarados sincronizan por glob sus JSON con las alarmas del host; min_idle_seconds aplaza las activaciones hasta que la sesión destino se calme, y un panel web gestiona alarmas e historial — el motor de latido para compañeros de IA y personajes de rol con rutinas propias.

Estación de trabajo omnimodal para DSH: analyze_image sobre una cadena ordenada de conmutación por error VLM de varias tarjetas, un conjunto de seis herramientas de visión (zoom, muestreo de color, diferencia de píxeles, OCR, detección de elementos y visualización en línea) que comparten el mismo resolutor de imágenes, generate_image mediante los protocolos OpenAI/DashScope/ComfyUI, generate_video asíncrono con varias tarjetas y un constructor /build-video-tool, y speak/clone_voice TTS en siete proveedores, todo gobernado por una única página de ajustes con autoguardado.

Mejora de prompts con un clic para el compositor de DSH: pulsa el botón de destello para reescribir el borrador como un prompt listo para el agente, reemplazado en el mismo lugar y reversible, con una comprobación de fidelidad determinista que conserva textualmente cada ruta, identificador, número, URL y token entre acentos graves, además de un techo de longitud que bloquea la inflación.

Proveedor de web-fetch Moli (navegador sin interfaz en Rust) ultraligero para DeepSeek Harness: renderiza SPA complejas, microfrontends y páginas dinámicas con ~60MB de memoria.

Elimina los prompts de sistema de prefijo y sufijo inyectados por el harness para que el agente funcione solo con el prompt nativo del preset, para simulación de personaje chica gato tipo soft-jailbreak: incluye un plugin empaquetado que despliega de forma idempotente el preset 猫娘 Yuike en ~/.dsh/.agent-presets/yuike/ y nunca sobrescribe un preset editado.

Un plugin de DeepSeek Harness (DSH) que permite controlar brazos robóticos colaborativos de Universal Robots (UR) directamente desde lenguaje natural, desarrollado por Suzhou Nonead Robot Technology Co., Ltd. basándose en la misma lógica que el servidor nUR MCP propio de la empresa. (Suzhou Nonead Robot Technology Co., Ltd.)

Cita texto seleccionado de la conversación en el compositor Web como chips de referencia nativos para turnos de seguimiento focalizados.

Mejorador de prompts para la interfaz web de DSH con modos basic/standard/expert: los modos standard y expert reescriben borradores con el contexto del proyecto y el historial reciente de la sesión, reintentan con elegancia cuando las pasarelas rechazan los ajustes de reasoning-effort y muestran una revisión antes/después con deshacer.

Plugin de gestión de comportamiento para DeepSeek Harness: sección de prompt para disciplina en llamadas a herramientas, convergencia de paralelismo disparada por fallos (el grupo baja a 1 y se restaura automáticamente), intervención del usuario tras fallos consecutivos. Complementa dsh-token-optimizer; funciona de forma autónoma.

Compañero de personaje arrastrable para el perfil web de DeepSeek Harness, con seis niveles visuales y de expresión, cuatro modos de tarea, chat de la sesión actual, resúmenes públicos del razonamiento y síntesis de voz del navegador.

Despacha subagentes con perfiles nombrados (modelo, esfuerzo de razonamiento y alcance de herramientas por tarea), comprobaciones de seguridad, estimación de costos con comparación de ahorro y un registro completo de decisiones de despacho.

Plugin para DSH Desktop: inyecta restricciones solo cuando son relevantes, por capas —texto estable en el prompt del sistema, volátil al final— sin invalidar la caché del prompt. Por turno (pregunta / investigación / discusión / diagnóstico / ejecución) limita: no editar archivos en pregunta, arreglos no pedidos en diagnóstico, citar código no abierto, hablar de símbolos no vistos o disfrazar «no lo comprobé» de «espero tu decisión»; explica en palabras simples código, campo o id. Memoria: avisos al 75%/90% de contexto, resumen de sesión exportable y conocimiento del proyecto por directorio. Artefactos: contrato de tarea, registro de cambios, hipótesis con puerta de evidencia y decisiones de diseño. Panel: lume-metrics.jsonl vía lume_metrics; personas destiladas de chats o novelas.

Tema aqua de glassmorphism para la interfaz web de DeepSeek Harness: modos mica y de compatibilidad con desenfoque y escarcha ajustables, fondo fluido o de imagen, brillo del fondo, acento de ballena de partículas y un interruptor maestro que restaura la interfaz original.

Plugin de DeepSeek Harness que ahorra tokens de forma agresiva sin afectar la calidad: truncado sin pérdida de cabeza/cola de resultados de herramientas (por defecto), plegado de resultados de grep, delegación a dsh-compaction-basic activada por presión y una subclase CompactionEngine con resumen LLM para el modo agresivo. Ahorra el 97.6% de los tokens de entrada en una suite sintética de 8 escenarios, y todas las reducciones pasan por el flujo de eventos de dsh para que modelo-visible = registrado se mantenga.

Mejora de prompts para el compositor: el botón «✨ Enhance» reescribe el borrador con una versión más clara y estructurada, aplicando el pensamiento de primeros principios y basándose en el contexto de la sesión, la memoria y la conversación reciente; hace preguntas de aclaración en una tarjeta cuando falta información clave y muestra una vista previa antes de aplicarlo al campo de entrada.

Revisión de trayectoria de solo lectura en una barra lateral de conversación redimensionable, con análisis de reglas, explicaciones opcionales del modelo, navegación por evidencias y comparación de ejecuciones del mismo rango.

Math Agent Framework para DeepSeek Harness: motor de derivación simbólica (CES / formas cuadráticas / ODE / PDE), verificación con SymPy, demostraciones formales verificadas por el compilador de Lean 4 y verificación adversarial multiagente estilo QED, expuesto como herramientas DSH nativas mediante un shell TS que sirve de puente a un motor Python. Requiere clonar el repositorio math-agent-framework y ejecutar `pip install -r requirements.txt`, con MATH_AGENT_HOME apuntando a la raíz del repositorio. Cada resultado incluye procedencia (versiones del motor, semilla, tolerancias) y se marca como datos no confiables.

Recuperación, edición y reenvío y regeneración, además de versionado dentro de la conversación: una línea de tiempo de cada rebobinado, reversión de artefactos (primero git, con copia de instantánea como respaldo), un mapa de bifurcación de las rutas exploradas, linaje de sesión y un vigilante en tiempo real que toma una instantánea del registro ante el primer indicio de escrituras concurrentes. Las ediciones detienen automáticamente el agente en ejecución (cancel/whenIdle oficiales) para que los rebobinados nunca corrompan el registro persistente ni rompan /compact.

Proporciona la herramienta see_image para DSH: envía un archivo de imagen a un modelo de visión compatible con OpenAI configurable y transmite su descripción de vuelta a un modelo de solo texto.

Reproduce diferentes sonidos configurables para cinco eventos de conversación en la GUI web de DeepSeek Harness: finalización normal, interrupción, error, espera de aprobación y éxito de reintento automático; cada evento tiene su propia configuración de audio y predeterminado incluido, con reintento automático tras errores usando una espera configurable (10-300 s), además de una biblioteca de sonidos de la comunidad. Compatible con DSH 0.1.5-rc.2.

Añade un botón de Compactar contexto y otro de Nueva sesión al panel del medidor de contexto; compactar envía /compact por el mismo canal de comandos y nueva sesión inicia una sesión nueva en el mismo espacio de trabajo.

Notificaciones del sistema Windows y personalizadas de escritorio para eventos de DeepSeek Harness: tarea completada, fallida, en ejecución, esperando aprobación y esperando respuesta. Haz clic para saltar a la sesión.

Kit unificado para identidad de sesión, prompts globales y de workspace con archivos referenciados, reanudación automática de sesión, reinicio web sin UAC y mensajería entre sesiones pares.

Tras cada turno del agente completado, una llamada LLM auxiliar acotada escribe un prompt siguiente sugerido en el log de sesión; el composer web lo renderiza como texto ghost placeholder, y se adopta con Tab.