Plugins

Cerebro DeepSeek + transcripción automática de imágenes: adjunta imágenes en la GUI y cada una se transcribe mediante el modelo oficial deepseek-v4-flash-vision-exp por defecto (un cerebro V4-Pro puramente textual puede ver imágenes), con cualquier VLM compatible con OpenAI u Ollama local como alternativas.

Panel de saldos y uso de API multiplataforma para la GUI web de DSH: saldos de DeepSeek, Zhipu GLM, Kimi, StepFun, SiliconFlow, MiniMax, OpenRouter, Novita y xAI bajo el compositor, coste estimado por sesión y por subagente con precios pico/valle de DeepSeek, descubrimiento automático de relés configurados en los ajustes de DSH, y un widget de ballena arrastrable opcional.

Empareja tus modelos y presupuestos de tokens con cada rol, y luego deja que DSH delegue subagentes especializados según el tipo de tarea. Cubre análisis de arquitectura, UI/UX, implementación de código, exploración de la base de código e investigación de documentación, con configuración automática más esfuerzo de razonamiento y permisos de herramientas por rol.

Recuperación tras reinicio para DeepSeek Harness web: tras un fallo o reinicio, un turno de agente interrumpido continúa automáticamente (listener agent/created en el host, sin carreras de temporización del navegador).

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.

Preset modo experto DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): coordinador jefe + 17 subagentes con delegación automática. Funciones: taskboard (estados pending/ready/running/done/failed, DAG dependencias, reclamación atómica, reintento, recuperación), puertas calidad (pipeline 5 etapas: requisitos, implementación, verificación, revisión, integración; 2 reelaboraciones), Five-Anchor (revisión/convergencia/anti-deriva/colaboración/recursos), Near-distance (plantilla identidad/tarea/salida), divulgación progresiva (~28% ahorro tokens), persistencia, bus P2P, revisión cruzada, pool experiencia, vía rápida, auto-reintento. 17 expertos: datos, redacción, legal, PM, frontend, UI/UX, arquitecto, social, growth, fin. cuant., backend, DevOps, BD, QA, seguridad.

Añade un modelo de visión configurable a los modelos principales solo de texto: una herramienta vision_read_image, un selector de modelo de visión en la barra del compositor, y conversión automática de imagen a texto para rutas solo de texto.

Plugin de DeepSeek Harness que convierte los juicios de Jev en tres acciones automáticas — podar la salida de herramientas sobredimensionada a los segmentos relevantes para la solicitud, filtrar las páginas obtenidas en busca de instrucciones dirigidas al modelo y elegir qué skill encaja con el siguiente paso — además de las herramientas jev_ask y jev_gate, un libro de juicios que sobrevive a los reinicios y un informe /jev-status. Requiere una clave de API de TypeSafe; sin ella queda inerte y no envía nada.

Aprobación automática basada en reglas para las escaladas de sandbox de DeepSeek Harness, con un revisor LLM opcional y respaldo humano nativo.

Una barra de plegado mejorada: pliega automáticamente llamadas a herramientas y segmentos Think en barras de plegado por pasos, y contrae cada turno finalizado en una cabecera de turno única con métricas en vivo (duración, TTFT, tokens, tok/s, acierto de caché): solo queda visible el resumen final; iconos principales personalizables con cartas de póker animadas integradas (animación de cartas con ciclos de palos en ejecución, una baraja al plegarse, un abanico al expandirse), una fila de ajustes para el modo de plegado oficial, compatible con versiones nuevas y antiguas de DSH. Cero intrusión en el código fuente de DSH.

Facturación de caché por llamada dentro del popover del medidor de contexto: totales del paso, la ronda y la sesión actuales, con tokens y cantidades de aciertos / fallos / salida; precios automáticos de hora punta y valle en Pekín, tarifas por modelo y facturación también de relés de terceros.

Uso del ordenador mediante un dispositivo USB HID externo: nombra un objetivo en lenguaje natural, un modelo de visión lo localiza en una captura recortada de la ventana, y una Raspberry Pi Pico 2 mueve el ratón real y escribe en el teclado real. 7 herramientas. Windows incluye listado de ventanas, recorte por ventana y elevación automática de ventanas; macOS necesita pyobjc y no ofrece ninguna de las dos; Linux no es compatible.

Del chat al lienzo y a la obra: impulsa ComfyUI como IDE visual de flujos dentro de DSH. Incrusta ComfyUI (local o nube) como lienzo en pantalla dividida en DSH Web: el agente escribe prompts y scripts en el chat, los aplica en vivo y produce imágenes, música, vídeo y 3D. Operaciones: componer pipelines, leer/escribir flujos, editar nodos, cablear enlaces, ejecutar, ajustar y depurar. Producción: barridos de parámetros por lotes (batch_run) y recuperación automática de salidas al chat (get_outputs). Mantenimiento: lanzamiento y actualización con un clic de ComfyUI, su núcleo y los nodos personalizados. Este paquete es el plugin del lado DSH e incluye el nodo puente del lado ComfyUI.

Adaptador LLM de GitHub Copilot: inicio de sesión con flujo de dispositivo OAuth, descubrimiento de modelos en vivo desde la API de Copilot, soporte de visión para modelos con capacidad de imagen (gpt-4.1, gpt-4o), y dos protocolos de comunicación (Chat Completions y Responses API) con enrutamiento automático de endpoints por modelo.

Revisión de cambios pendientes para DeepSeek Harness: cada cambio de edit, write y str_replace_editor se recopila automáticamente en la lista de archivos, donde se puede conservar o revertir un bloque de cambio, los bloques de una selección o el archivo completo, con soporte de deshacer/rehacer. Importa los cambios de control de versiones del espacio de trabajo, muestra el diff en una sola columna o lado a lado y ofrece una vista previa Markdown en la que también se pueden conservar o revertir cambios, búsqueda en el archivo, salto de bloques y referencias de línea copiables; los datos del diff se guardan de forma persistente, así que la revisión continúa tras reiniciar.

Conecta una cuenta de ChatGPT a modelos Codex en DeepSeek Harness mediante PKCE de navegador u OAuth de código de dispositivo, con renovación automática de tokens e inicio de sesión web o sin cabeza.

Analiza el uso entre modelos, proveedores, espacios y periodos, con fechas personalizadas sobre todo el historial, cache-hit visible y desgloses por modelo y proveedor. Incluye tendencias horarias/diarias, mapa de calor de 53 semanas estilo GitHub, rachas, anillos de tokens por modelo y espacio (tokens, coste, %), filtros combinables, eficiencia de caché, saldo DeepSeek, alias de espacios, exportación CSV, y un libro mayor duradero que conserva el uso tras eliminar la sesión o el espacio (fila Deleted) y se reconstruye de forma incremental. El registro de espacios se refresca vía sonda DSH domain/changed; solo se cuentan espacios registrados. Contabilidad separada de entrada, caché y razonamiento. Chino: hora local; inglés: UTC; API solo loopback.

Mercado de plugins en Configuración dirigido a cualquier perfil local, no solo al que está en ejecución: instala, actualiza y elimina en perfiles web, headless y otros, con advertencias de scripts de instalación, una vista de instalados que también cubre dependencias de perfil fuera del catálogo, y un reinicio automático de DSH cuando cambia el perfil actual.

Bucle de auto-refinamiento continuo: memoria persistente, revisión y refinamiento periódico, conocimiento compartido entre sesiones y reversión automática mediante la herramienta harness_refine invocable por el modelo.

Mejora la visualización de datos en DeepSeek Harness seleccionando automáticamente tipos de gráficos a partir de la entrada del usuario y generando imágenes para tendencias, comparaciones, proporciones, relaciones y flujos.

Tarjeta de ajustes para el motor de reintento automático de DSH LLM: ajusta en vivo desde Settings -> General el número de reintentos, el backoff y el jitter, con chips configurables de retryableCodes; los valores predeterminados añaden INVALID_REQUEST para que los errores HTTP 400 tipo OpenAI de reasoning_text en modo thinking se reintenten automáticamente.

Dirige automática e inteligentemente cada tarea delegada al mejor modelo configurado usando alias, etiquetas de capacidad y guía de uso, manteniendo el trabajo rutinario rápido y económico mientras envía el trabajo complejo a especialistas más potentes. Configura tu equipo de modelos en la Web UI o con una configuración guiada, ejecuta especialistas en paralelo con una unión de resultados fiable y ve el modelo elegido de un vistazo en las vistas de subagentes y dentro del árbol de Tasks de Better Sidebar.

Hable con Excel en DeepSeek Harness: cree, edite, repare y verifique hojas de cálculo mediante conversación, con comprobaciones automáticas de salud de fórmulas después de cada edición.