Plugins

Control de navegador sin dependencias: conduce un Edge/Chrome headless real sobre CDP con 8 herramientas `pilot_*` (navigate/click/type/keys/eval/screenshot) más un panel de cabina arrastrable en vivo en la GUI web: instantáneas primero en texto para modelos solo de texto, sin Playwright, sin clave de API.

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.

Convierte documentos locales en markdown y texto en una base de conocimiento consultable con búsqueda híbrida semántica y por palabras clave, verificación de citas e inyección de fuentes.

Memoria a largo plazo para DSH: las conversaciones se destilan automáticamente en hechos atómicos, resúmenes de escenas y un perfil de persona, con memorias relevantes inyectadas antes de cada paso del modelo. Funciona sin configuración — recuperación híbrida BM25 + vectorial, incrustaciones locales sin conexión opcionales, separación de familias chat/trabajo.

Plugin de control de evaluación DSH en el host: inyecta variables, límites de presupuesto, raíz de sesión y linaje de forks de cada prueba en el proceso del agente; enruta llamadas al modelo mediante un host broker bajo gateway lease y escribe un bundle descriptor con versión de esquema para atribuir evidencias.

OMK — Observe. Measure. Know. Cambios de conocimiento respaldados por evidencia para aplicaciones de IA.

Compresión automática de contexto para DeepSeek Harness: comprime las salidas de herramientas antes de que lleguen al modelo y mantiene cada compresión con pérdida reversible mediante herramientas de recuperación CCR.

Recuperación semántica, gestión de recursos, autorrecuperación (espacios duales de usuario + agente) y memoria de sesión para DeepSeek Harness: memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob sobre URIs viking://, gestión de recursos memadd/memremove, estado de observador memqueue, captura de sesión memcommit y generación de guías de habilidades memlearn.

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.

Arnés de evaluación para plugins de DSH: los casos en YAML impulsan ejecuciones reales del agente en modo headless, verifican llamadas a herramientas, argumentos, resultados y uso de tokens, con una puerta de referencia para regresiones en CI.

RAG de base de conocimiento de literatura local para DSH: recuperación híbrida BM25 + vectorial sobre un índice SQLite, reordenación con cross-encoder, respuestas citadas con procedencia a nivel de sección y página, actualización solo de metadatos e ingesta en segundo plano con sondeo de progreso.

Capa de integración nativa DSH para el motor de memoria Minta: compone la fila oficial dsh-mcp-client, registra la skill minta-memory-governance más un precalentamiento de memoria al inicio de la sesión, e incluye un preset de agente Minta; requiere el motor Minta desplegado por separado (Python/Docker) para proporcionar las 19 herramientas MCP — no utilizable sin él.

Memoria de equipo autoevolutiva como Markdown plano en git: un plugin nativo de Cordis que registra 38 herramientas de memoria de nombre simple más una sección de señales de prompt reevaluada en cada ensamblaje, con refuerzo RPE, decaimiento y consolidación durante el sueño; comparte un repositorio de datos con sus hosts Claude Code (MCP) y OpenClaw; verificado con DSH 0.1.0-rc.6.

Un motor de escritura de novelas web para DeepSeek Harness: redacción paralela, esquematización y lluvia de ideas con una clave de DeepSeek independiente, gestión de trasfondo y presagios, recuperación vectorial semántica, una biblioteca de corpus, libro mayor de uso, corrección mecánica y un plan de serialización local.

Memoria entre sesiones basada en archivos: archivos de memoria en Markdown plano con inyección automática de recuperación, compatible con el formato de CLAUDE.md y archivos de memoria de Claude Code, por lo que migrar es una copia manual de archivos.

Busca plugins DSH en catálogos comunitarios y GitHub/npm; los ordena por relevancia, confianza, actualidad y popularidad limitada, no solo por estrellas.

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.

Memoria de equipo autoevolutiva como Markdown plano en git: un complemento Cordis nativo que registra 38 herramientas de memoria con nombre simple más una sección de señales de prompt reevaluada en cada ensamblaje, con refuerzo RPE, decaimiento y consolidación durante el sueño; comparte un único repositorio de datos con sus hosts Claude Code (MCP) y OpenClaw; verificado con DSH 0.1.0-rc.6.

Evaluador seguro de expresiones matemáticas, con un parser de descenso recursivo sin dependencias.

Controlador de autoevolución con prioridad en la evidencia: generación acotada de candidatos Cordis, admisión de Loader real de un solo intento, evaluación Harbor y un linaje con registro reanudable tras fallos.

Conecta DeepSeek Harness a 3Chat mediante OAuth para buscar clientes y conversaciones, recuperar contexto, enviar mensajes con confirmación y hacer seguimiento de envíos por lotes.

Motor de persona para DeepSeek Harness: un config.json rige el nombre propio de la IA (por modelo y nivel), cómo te llama, su postura relacional, el texto de carácter, contratos de trabajo por ítem con interruptores, el idioma de la cadena de pensamiento y el tono de respuesta, y memoria a largo plazo condicionada a confirmación humana: la IA solo añade candidatos, una línea de confirmación los activa, y el registro solo admite añadidos y es reproducible. Las entradas confirmadas se inyectan como bloque citado de datos, no de instrucciones; las etiquetadas con un kind van a archivos arbitrarios y no llegan al prompt. El prompt se reevalúa desde disco en cada ensamblado: las ediciones aplican sin reiniciar. Presets: instantáneas JSON compartibles. Sin dependencias, red ni shell.

Una ventana de Chrome visible por sesión de DSH: 16 herramientas chrome_* (open/status/close/navigate/tabs/snapshot/screenshot/click/click_at/fill/type/press_key/hover/scroll/evaluate/wait), una pestaña de Chrome en la GUI web con vista de screencast en vivo (fallback de heartbeat por captura para páginas inactivas), gestión de pestañas, controles de ventana e historial de capturas.

Captura automática sin LLM y un índice simbólico \[ENGRAM\] con divulgación progresiva, un protocolo de tareas/evidencias ESR-lite (esr_task / esr_node / esr_close / esr_link) y telemetría de uso por workspace con un benchmark de recuerdo sin conexión (npm run eval).