Plugins

Suite de agentes de investigación: control de objetivos a largo plazo con cadenas de evidencia auditables, programación cron, equipos multiagente de expertos, memoria de investigación autoevolutiva (FTS5 + RRF) y una UI de espacio de trabajo personalizada.

Port de ponytail: una persona de codificación de desarrollador senior perezoso siempre activa, con niveles de intensidad, persistencia del nivel predeterminado y habilidades de review, audit, debt, gain y help para DeepSeek Harness.

Herramientas de uso del ordenador de escritorio en Windows (click, type, key, screenshot) con comprobaciones de frescura, control de aprobación, verificación de identidad del proceso en cada acción y un registro de auditoría saneado.

Guardarraíles de escritura de novelas: 20 herramientas novel_* aplican la coherencia del libro de hechos, las puertas de fase y capítulo, la auditoría automática con métricas deterministas y revisiones de propuesta únicamente; un banco de trabajo del panel derecho cubre lectura, reproducción TTS, pulido, corrección, comprobaciones de continuidad y redacción por lotes, y un motor de derivación ejecuta pasos internos fuera de la conversación principal.

Barandilla causal de caja blanca para dsh: cada llamada a una herramienta se evalúa antes de ejecutarse mediante una cadena lógica causal determinista — bloquea operaciones destructivas y sobre archivos de credenciales, escala las violaciones repetidas de límites, corta los eslabones que fallan hasta que se verifiquen y se corrijan, y emite dictámenes de riesgo sobre ejecuciones no auditables; funciona totalmente en local, sin coste de API, más 6 herramientas de autoverificación de caja blanca.

Auditoría de seguridad local: configuración, orígenes de plugins, sesiones, exposición de red; informe de riesgo redactado y de solo lectura.

Plugin de memoria DSH de creación propia: almacenamiento persistente SQLite + guardia de auditoría a nivel de base de datos (enforceAudit) + registro de auditoría. Captura conocimiento automáticamente tras las conversaciones, los agentes recuerdan vía memory_recall y admite compartir entre agentes de Claude Code/Codex/Cursor. Cero dependencias externas.

Memoria a largo plazo entre sesiones bajo la metáfora del «palacio de la memoria»: almacenes SQLite de doble ámbito (usuario + proyecto por origen de git), recuperación híbrida de FTS5 y vectores locales con fusión RRF y refuerzo de clasificación por recencia y pruebas, captura automática desde el registro de la sesión (incluido el último turno), cadenas de auditoría de procedencia, destilación por consolidación y olvido por decaimiento, y un panel Memory Library en la página de ajustes con topología de pasillos, mayordomo de visitas y lista de renovaciones.

Port de DietrichGebert/ponytail v4.9.0: modo sénior perezoso siempre activo con una escalera de 7 peldaños (YAGNI hasta código mínimo), 6 habilidades para revisión, auditoría, deuda, ganancia y ayuda, sin herramientas vacías.

Reproduce sesiones en una línea temporal reproducible con uso de tokens por paso, audita operaciones sensibles, estima costes, visualiza linaje de bifurcaciones, compara sesiones y exporta repeticiones HTML autónomas.

Pipeline de investigación y búsqueda profunda multiplataforma: harvest_scout para descubrimiento en paralelo por GitHub, Web, Twitter, Reddit, Xiaohongshu, Bilibili y YouTube; harvest_deep_research para informes de investigación completos automatizados; además de extracción, verificación entre fuentes y auditoría de credibilidad.

Bóveda local cifrada de credenciales para el Harness: una página de ajustes web y herramientas vault_* para almacenar, buscar y copiar contraseñas, claves API, secretos TOTP y datos de tarjetas, con auditorías de salud, rotación por expiración, importaciones/exportaciones y modos de acceso de solo lectura/solicitar.

Aprobación automática asistida por LLM con fallback de cuenta atrás para el preajuste de permisos Auto: reglas estáticas, niveles de riesgo, disyuntor y auditoría de archivos.

Paquete de skills modulares de investigación/ingeniería de IA, instalable mediante dsh plugin add: registra 27 skills (auditoría de seguridad, lectura/escritura de artículos, dibujo de figuras, flujo de trabajo de desarrollo, análisis de almacenamiento) en ctx.skills.

Escáner de seguridad para plugins de DSH: análisis estático y semántico del código fuente del plugin, reglas de superficie de ataque específicas de DSH, npm audit, escaneo por lotes e informe HTML con gravedad y evidencia por hallazgo.

Plataforma empresarial de recursos de IA como paquete cordis de 22 plugins: IAM de organización/cuenta/rol, proveedor OIDC y SSO de aplicaciones, gestión de servidores MCP con la propia plataforma expuesta como servidor MCP, almacenamiento de activos NAS, centro de habilidades, registros de agentes y aplicaciones, gestión de conectores SaaS, canal de datos del portal empresarial, panel de banco de trabajo de agentes departamentales, puente de grupos DingTalk para envío de mensajes y aprobaciones, inscripción remota de dsh con un clic y proxy de herramientas, medición de uso, facturación de cartera, gateway de modelos, auditoría con alertas, autoactualización y marketplace revisado de plugins de terceros — más de 70 herramientas operativas pasan a ser invocables por el agente dsh.

Scripts de búsqueda, descubrimiento y auditoría de GitHub empaquetados como un paquete SKILL.md en torno a la gh CLI: búsqueda de repos, exploración multieje, tendencias, resúmenes de repos, proyectos similares, búsqueda de código, búsqueda de issues/PR y auditorías de organizaciones; se distribuye como bundle de dsh (y en npm).

Compañero de escritorio de ballena en pixel art con 29 estados auditados por fotogramas: golpea el cristal y parpadea el título de la pestaña cuando hay una aprobación esperando, dice un informe de finalización cuando termina un turno y añade una paleta de comandos de barra diagonal al cliente web.

Complemento en etapa temprana que conecta DeepSeek Harness con un servidor OwnDsh autohospedado desplegado por separado para identidad de equipo, control de acceso a modelos, cuotas y auditoría de uso.

Cue Omni Reader para DeepSeek Harness: registra el servidor MCP audited omni-reader-mcp para que sus herramientas de parseo de URL/archivo aparezcan como mcp__omni__ (parse, get_parse_status, read_result, read_outline, save_result, discard_result, cancel_parse).

Flujo de trabajo de investigación Descubrimiento Guiado por Preguntas para DeepSeek Harness con un Preset de Agente QDD, ejecuciones duraderas Manuales y Automáticas, y un panel de investigación auditable.

El paquete DeepSeek Harness registra una habilidad que convierte producción larga (artículos académicos, análisis sectorial, comentarios empresariales) en pipeline de 9 roles: scouts T1 literatura / T2 datos / T3 casos en paralelo, T4 analista, T5 redactor, T6 compañero crítico, T7 auditor, T8 finalizador, T9 revisor par ejecutados por el coordinador. A través de 6 fases con verificación triangular de evidencias, M-gate de 23 comprobaciones, auditoría G0-G14 incluido gate de rastro IA chino, puntuación peer-review con matching de revistas, y 4 checkpoints humanos. Instala con `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch más lib/index.js); envía tarjetas de rol T1-T9, plantillas y 11 scripts de verificación sin dependencias, con READMEs en cinco idiomas.

Puerta de autenticación para la interfaz web de DeepSeek Harness: cubre páginas, /api, /plugins y upgrades WebSocket, con hash PBKDF2, cookies de sesión HttpOnly SameSite y bloqueo de login por IP; registro por código de invitación; 2FA con TOTP o passkeys (varias claves por cuenta, alta del móvil por QR, acceso sin nombre de usuario y step-up antes de añadir o quitar factores); panel de gestión de usuarios (perfil propio, TOTP y passkeys, alta y baja de usuarios, reseteo de contraseñas, invitaciones y limpieza de passkeys de dispositivos perdidos); protección de modelos y claves API solo para administradores; aislamiento por usuario en las API REST/list y en los flujos de eventos WebSocket; sesiones persistentes tras reinicios; registro de auditoría JSONL y pasarela fail-closed.

Un enjambre gobernado de seis agentes DSH especializados — orquestador, planificador, puente de base de conocimiento, desarrollador y dos revisores — convierte un requisito en una canalización estricta por fases donde cada entrega debe demostrar su validez con evidencia estructurada antes de que pueda empezar la siguiente fase; los revisores son solo lectura, los merges de código solo ocurren tras una revisión, y un registro de eventos de solo anexado ofrece reproducción completa y auditoría en un tablero kanban en vivo. Su diseño se inspira en el kanban de Hermes Agent.