Plugins

Mascota flotante de escritorio DSH con 12 animaciones de estado creadas para solicitudes, herramientas, compaction, archivo y mejora de prompts; ocupación de contexto en vivo; un Ledger Vitalicio persistente entre sesiones; totales por proveedor/modelo, tendencias por hora y vistas de 7/30 días; cambio de tema oscuro/claro; estimaciones de coste opcionales (desactivadas por defecto) con editor visual de precios y alerta de presupuesto mensual; importación ZIP de skins del lado del cliente; exportación de uso en JSON/CSV; lecturas de panel solo con instantáneas con indexación incremental en segundo plano; y mejora de prompts opt-in con vista previa editable y envío al compositor DSH.

Canal de bot Lark/Feishu para DeepSeek Harness: cada chat impulsa su propio agente, y las aprobaciones de herramientas, preguntas del modelo y revisiones de plan se devuelven como tarjetas que se responden con un botón o una respuesta. Cambia de espacio de trabajo y modelo desde el chat (`/cd`, `/model`, `/new`), y ejecuta varios bots que mantienen sesiones separadas y pueden cederse turnos entre sí en un mismo grupo.

Mantiene un servidor local de modelos TinyTitan accesible desde el harness: actualiza la ruta llm-pi-ai a partir de los modelos instalados y monta un backend de compactación que no razona.

Lista de verificación de componentes del paquete compartido de Semi Design usado por los plugins de DSH de tnnevol, que se abre desde un botón `Semi UI` en el encabezado de una conversación: 35 componentes más una página de casos multicuenta, organizados en siete grupos de la barra lateral que van de entradas, formularios, selectores y árboles a tablas, tarjetas, superposiciones y retroalimentación, cada uno renderizado en vivo con una descripción de una línea y un esquema de página, con vista previa en claro, oscuro y según el sistema. Se instala desde npm con `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-semi-ui-showcase`.

Proveedor de modelos Tencent CodeBuddy para DeepSeek Harness que inicia sesión con OAuth del navegador en lugar de una clave de API: lista el catálogo de modelos de CodeBuddy con las capacidades de contexto, salida, tool-calling, reasoning e imagen de cada modelo, mantiene varias cuentas con conmutación automática a la siguiente utilizable, muestra la cuota restante en el compositor con un panel de uso de token y créditos, y completa por cuenta las tareas de crecimiento de CodeBuddy automatizables, con un registro de ejecución. Se instala desde npm con `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-codebuddy`.

Resumen diario de noticias RSS/Atom para DSH: canales integrados más un catálogo seleccionado awesome-rsshub-routes y feeds personalizados (validados al guardar), agregados en un único resumen Markdown "今日值得读" cada día e inyectados en el prompt del sistema; tarjeta de configuración en la GUI web y lector en la barra lateral.

Lista en la barra lateral de DSH los documentos Markdown, imágenes y vídeos existentes en el workspace de la sesión, por relevancia para la conversación: los mensajes recientes se comparan localmente con título, resumen y cuerpo del documento con ponderación IDF, sin llamadas a modelos ni red. Como se escanea desde el workspace y no se recuerda, reiniciar DSH o abrir otra sesión no la vacía. Imágenes y vídeos se previsualizan en el lugar, con rutas relativas resueltas y vídeo por HTTP Range. Una barra de referencias bajo el encabezado muestra qué documentos citan el previsualizado y a cuáles cita este, con un clic para saltar entre ellos. El mismo orden se expone al agente como herramienta knit_docs, que devuelve los documentos más relevantes y el pasaje coincidente de cada uno, si hay.

Configuración por modelo de reasoning-effort y modalidad de entrada para proveedores de terceros: sugerencias fusionadas desde una base de conocimiento de modelos y evidencia cruda del endpoint /models con etiquetas de confianza, editadas dentro de la tarjeta oficial de la página Models.

Ejecutor de lotes en horas valle para DeepSeek Harness: los usuarios definen tareas durante las horas punta (prompt, estrategia, prioridad, workspace, archivos bloqueados) y las liberan manualmente; luego el plugin ejecuta el lote automáticamente dentro de ventanas valle definidas por el usuario. Cada ejecución pasa cinco comprobaciones previas (workspace, git HEAD, sha256 de archivos bloqueados, ajuste de ventana, presupuesto diario), admite cuatro estrategias de ejecución (única / iterativa / muestreo / revisión) y tres niveles de autonomía (L1 por tarea, L2 lote, L3 totalmente automático), y cierra el ciclo con un informe matutino con diffs, gasto real y ahorros desde un libro mayor diario alineado con la tarificación oficial pico/valle.

Banco de trabajo de investigación al estilo Claude Science: motor de bucle de investigación ReAct (herramientas research_*), artefactos versionados con procedencia (herramientas artifact_*), y 10 skills científicas para genómica, patógenos y bioinformática.

Banco de trabajo de investigación de acciones A local-first para DeepSeek Harness: paneles de mercado, listas de seguimiento, valoración, cuatro agentes inversores, informes versionados y chat continuo posterior al informe.

Conecta WeChat, WeCom, DingTalk, Feishu, Lark, QQ y Telegram a un agente local de DeepSeek Harness, con cada chat IM como un canal de workspace separado.

Superposición de mascota de escritorio Live2D para la Web GUI de DSH: refleja el estado del agente (pensando, inactivo, error, terminado, esperando aprobación) con animaciones y burbujas de diálogo, reacciones táctiles por parte, arrastrar para acoplar, personas intercambiables y modelos personalizados mediante URL o ruta local.

Monitor en vivo de ejecución de subagentes para la interfaz web: un disparador en el pie de la barra lateral más un panel de tarjeta fijo en la esquina superior derecha que muestra cada subagente de la sesión actual en tiempo real (en ejecución/tiempo transcurrido, resultados finales, sangría de árbol), con salto de un clic a la conversación hija y un botón de retorno; sobrevive a las actualizaciones y está oculto en móvil por defecto.

Proveedor de búsqueda web respaldado por TinyFish para la herramienta web_search integrada: cada búsqueda es una sola solicitud GET a la API de TinyFish Search, sin llamada al modelo.

Empareja un segundo modelo que revisa cada turno de forma pasiva e inyecta notas.

Compañera Live2D de chica ballena para la UI Web de DeepSeek Harness: el modelo permanece en pantalla y reacciona a lo que el agente hace realmente (pensar, llamadas a herramientas, texto en streaming, errores, fin de turno); haz clic en ella para enviarle un mensaje al agente y ver la respuesta llegar a un bocadillo; el clic derecho abre un menú de expresiones, objetos de vestuario, escenas de escritorio y animaciones de un solo uso, cada acción mapeada desde la hoja de atajos del autor del modelo original para que nada se solape y todo expire solo. Recursos del modelo no comerciales (CC BY-NC-SA 4.0), código MIT, por Andersen216 (https://github.com/Andersen216).

Reacciones con stickers bidireccionales entre el usuario y el agente.

Panel de cajón para la interfaz web de DSH con una lista paginada de LLMs gratuitos; escribe cada uno como custom model provider en Settings con un clic o por lotes, además de un rotation proxy multi-key local.

Lluvia de ideas visual por ramas que crea una sesión aislada para cada dirección, automatiza las transferencias (handoffs) de padre, hermano, punto de control y retorno, y ofrece una pestaña de árbol completa con una vista opcional Better Sidebar.

Un segundo modelo revisa pasivamente cada turno e inyecta notas.

Acompañante multi-mascota para la GUI web dsh: una mascota flotante dirigida por un registro que reacciona a la actividad del modelo.

Gestión de servidores MCP (stdio / streamable-http) para dsh web; las herramientas solo se alcanzan a través de cuatro herramientas de middleware. Gestor MCP de DSH: entrada «MCP» en la barra lateral web y panel que muestra los servidores MCP por estado (en ejecución / conectando / configurado / fallido), con alta rápida (formulario stdio / streamable-http) e importación pegando el JSON de mcpServers. Las herramientas de los servidores conectados pasan siempre por herramientas de capa intermedia (ws_mcp_

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