Plugins

Panel de anotación y revisión de elementos para el cliente web de DeepSeek Harness: selecciona elementos de la interfaz en una vista previa en vivo de la aplicación, escribe notas y envíalas a la conversación como un único bloque estructurado

Envía cada prompt de dsh al pipeline local de memoria de feedback agent-feedback-loop: captura la insatisfacción, la revisa offline convirtiéndola en reflexiones y adjunta al turno el contexto compilado de reglas de recurrencia, sin bloquear nunca un prompt. Requiere el runtime de agent-feedback-loop; ejecutar después `agent-feedback-loop install` conecta automáticamente los perfiles de dsh existentes.

Tema de Kinich y Ajaw para DeepSeek Harness Web, con tres estilos visuales, señales del estado de sesión, interacciones con el compañero y efectos ambientales configurables.

Memoria de sesión → Plugin de sedimentación de conocimiento OKF: sistema de memoria con autoaprendizaje neuronal impulsado por predicción. Sedimenta el contenido de alto valor de las sesiones como memoria de largo plazo según la especificación OKF v0.1 y lo evoca automáticamente entre sesiones. Plugin de memoria de sesión a OKF con autoaprendizaje neuronal (recuperación predictiva, captura impulsada por la incertidumbre, retroalimentación por refuerzo).

Genera wireframes de UI y maquetas de alta fidelidad en DeepSeek Harness con proveedores de imágenes DashScope y Volcengine seleccionables.

Comentarios por captura de pantalla para DeepSeek Harness: deja que tu agente de programación VEA lo que construye.

Motor de transformación y ensamblaje de capacidades (marco de cibernética/sistemas de Qian Xuesen): la capa residente estática gestiona los registros de skill/MCP/plugin, absorbe automáticamente skills y métricas de herramientas, e impulsa un bucle de evolución con retroalimentación negativa (escanea Sick/Weak → muta → selecciona promover/rechazar → reversión en 30 s); incluye un panel Web UI y un puente a la tienda GitHub dsh-plugin.

Usa Jev para ajustar el razonamiento del chat principal sin cambiar de modelo, elegir/aplicar aparte capacidad y esfuerzo de subagentes e inspeccionar decisiones con feedback de asignación por respuesta.

Convierte un objetivo del usuario en un plan de plugins usando catálogos comunitarios y documentación de autores, y continúa con la instalación y la ejecución de tareas en un mismo espacio de trabajo, guardando historial y comentarios.

Comparación de CSV/XLSX de solo lectura por claves de negocio, con decisiones de revisión offline, comentarios y transferencias de feedback verificadas contra la fuente.

Interfaz de feedback con pulgar arriba/abajo en un clic que inyecta resúmenes de valoración en el contexto del modelo.

Compila una persona en seis dimensiones (identidad, tono, hábitos creativos, feedback, límites y parámetros de ejecución) e inserta el texto al final del prompt del sistema. Incluye 6 plantillas y admite una carpeta de plantillas. Crea borradores desde mensajes propios anteriores mediante recuento de patrones o lectura del modelo actual con justificación. Panel junto al compositor y /persona.

Clínica de solo lectura para logs de sesión DSH: 22 diagnósticos con nombre (desperdicio de tokens, ciclos de reintentos/fallos, exceso de contexto, amnesia entre sesiones, MCP servers y skills inactivos). Cada hallazgo incluye un localizador de evidencia reproducible como `session.v4.jsonl.zstd#L101-L110` y una prescripción ejecutable: fragmento YAML para profile-patch o comando con valores actual→propuesto, riesgo, verificación y fuente. Un comando de feedback retira una prescripción rechazada y el informe indica que se eliminó por ese feedback. Cero dependencias, cero egreso por defecto y nunca escribe los archivos de sesión.

Selecciona elementos en las vistas previas DSH, dibuja flechas o enmarca zonas, envía comentarios visuales al chat y compara capturas de antes y después.

Mejora visual de Markdown y espacio de trabajo del Composer DSH: sintaxis en vivo con revelado del código de la fila del cursor, marcadores inactivos ocultables/atenuables, completado local determinista y continuación de listas/citas con renumeración al saltar de línea. Los pegados largos se pliegan en chips persistentes y se envían como contexto o file mode (`@path` para 50+ extensiones). Reescritura LLM lateral con detener/diff/undo/redo; mapa de contexto, medidor y desglose de tokens, gráfica por turno, `/compact`, bifurcación y Context Doctor (resumen, diagnóstico, análisis y feedback).

Memoria a largo plazo entre sesiones para DeepSeek Harness: canal de extracción y consolidación en dos fases sobre un espacio de memoria basado en archivos, inyección de recuerdos, ciclo de feedback de citas y semántica de trabajos basada en leases. Incluye página Settings y panel de estado en la barra lateral.

Conecta DeepSeek Harness con FitMeet mediante OAuth por usuario y 17 herramientas para buscar personas, reuniones, notificaciones, elementos personales, comentarios sobre conexiones, publicar en Hall y enviar mensajes directos; las acciones de escritura requieren vista previa y confirmación.

Convierte conversaciones de DSH en comentarios comunitarios revisables y, tras la confirmación, los envía a DeepSeek Harness Discussions oficial.

Motor de estado Guardian para DeepSeek Harness: recuento de aserciones, cola de revisión de ediciones y monitorización de bucles de retroalimentación sobre eventos de sesión.

Revisor incremental de diffs para DSH: tras aprobar un lote, solo se muestran los cambios nuevos desde el checkpoint, con un panel de revisión web y comando `/review` que inyecta feedback de vuelta al agente.

Delivery workflow preset for DeepSeek Harness: an agent protocol plus seven tools that keep user requests verbatim, record feedback decisions, plan tasks with acceptance criteria, log real verification commands and exit codes, and write completion summaries as per-project JSONL files.

Memoria a largo plazo en SQLite local: inyección automática por proyecto con filtro de ruido, extracción basada en reglas o asistida por modelo desde turnos recientes, deduplicación al escribir y ranking ponderado por feedback. El puente Python usa $NEXUS_PYTHON o el intérprete incluido en DSH en `<DSH home>/dsh-runtimes/dsh-primary-runtime/dependencies/python/` (Python 3.8+).

Compañero de estudio para tus materiales: práctica guiada, comentarios fundamentados en evidencias, repaso espaciado Leitner, 18 herramientas docentes y panel de estudiante chino/inglés con el modelo de la sesión DSH actual. Requiere DSH >=0.2.1-rc.2 <0.3.0-0, Python 3.11+ y dependencias del runtime Python.

Panel de escritura de solo lectura para proyectos con workspace `.writing-anything/`: tarjetas generales por trabajo, árbol de unidades, artefactos YAML como tarjetas semánticas o fuente resaltada, lista de fuentes y colas de decisión/revisión. La revisión en panel devuelve comentarios mediante wa-cli.