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Plugin cognitivo inspirado en el cerebro: memoria episódica, semántica, procedimental y emocional con señales de aprendizaje por refuerzo; una pila de objetivos con activadores temporales; investigación web autónoma impulsada por la curiosidad e iniciativas proactivas.

Guardia de hardening para mcp__omni__parse en DeepSeek Harness: un listener tools/pre-execute que deniega URLs de hosts privados/reservados (SSRF), aplica una allow-list o ask (consentimiento), y es fail-closed cuando allowedRoots está vacío.

Concurrencia de generación por proveedor/modelo, con una tarjeta de ajustes: un tope de cuántas sesiones pueden hacer streaming a la vez, aplicado en el stream y de nuevo al lanzar subagentes, donde un fan-out por encima del tope espera en una cola FIFO en lugar de fallar.

Suite de disciplina de ejecución para DSH con intercepción de reintentos idénticos, reflexión forzada, cumplimiento de tareas pendientes, deduplicación de memoria y promoción de experiencia a habilidad (11 complementos + 6 habilidades).

Traslada a DSH el flujo ejecutor/asesor de pi-advisor-flow. El ejecutor llama a ask_advisor en decisiones clave, tras fallos repetidos y antes de terminar. Las llamadas equivalentes repetidas se interceptan antes de ejecutarse; el asesor decide proceed/revise/blocked (continuar, revisar o bloquear). hard mode fuerza una revisión antes de cerrar cada turno. Incluye registro de tokens y coste por llamada, consulta /advisor status, niveles de privacidad para contexto del repositorio y archivos, ocultación de seis tipos de secretos y tarjeta web de ajustes. Los fallos del asesor no detienen el ciclo principal.

Expone la GUI web de DSH solo a un rango CIDR elegido (Tailscale de forma predeterminada), en lugar de enlazarse a 0.0.0.0: el proxy escucha en direcciones de ese rango y rechaza los pares externos. Admite clientes mediante una URL con token o un código de acceso alfanumérico de 4 a 12 caracteres. Las páginas remotas pueden forzarse al diseño de teléfono sin cambiar la interfaz local; la apariencia oficial, el tamaño de fuente, la vista del historial de conversación, la vista de código y los ajustes de rendimiento pueden guardarse en la configuración del plugin y volver a aplicarse al cargar cada página remota.

Controla el umbral de compactación en todos los motores montados: fija headroomTokens en -1e6 para que ratio sea el único término del disparador, mantiene la retención por debajo de ese umbral en cada ruta de escritura y redirige la llamada de compactación al modelo elegido. Añade un panel con botón de compactación en un clic y registro por sesión.

Panel de bases de datos para DeepSeek Harness: conecta SQLite, MySQL/MariaDB, PostgreSQL, SQL Server, MongoDB, ClickHouse, Redis, Elasticsearch y Qdrant. Permite explorar esquemas y datos, editar celdas, insertar filas, crear/eliminar tablas, ejecutar SQL, importar/exportar CSV/JSON/SQL/Markdown y dibujar diagramas E-R editables. Las conexiones de solo lectura aplican listas permitidas por sentencia; las herramientas de agente son de solo lectura por defecto y escribir requiere activarlo explícitamente. Registra toda escritura, incluso intentos rechazados, en un log auditable. Incluye servidor MCP stdio para clientes externos con las mismas conexiones.

Compresión de contexto basada en AST, filtrado de registros de pruebas y guarda de presupuesto de tokens para DeepSeek Harness: elimina sintaxis redundante, poda líneas de registro ruidosas y aplica un techo de tokens para que la ventana de contexto nunca se desborde.

Skill para informes de investigación industrial y tecnológica de China, con pipeline DOCX offline `build_docx.py`. Aplica 9 capítulos, cronología en lenguaje claro (Section 2.1), criterios de cuellos de botella técnicos en 5 dimensiones y compensaciones de coste Make-vs-Buy. Se valida con `check_threads.py` y genera `.docx` con índice automático de 3 niveles. Requiere Python 3.9+ y lxml.

Descubre archivos de reglas de todas las convenciones compatibles con OMP y los inyecta en el prompt del sistema como capa de aplicación permanente e índice del reglamento. Reglas de flujo pueden abortar una salida infractora durante el turno, denegar una llamada de herramienta, añadir un recordatorio al resultado o consultar un modelo juez sobre la respuesta final. La misma herramienta permite al modelo crear reglas; un panel de auditoría en Plugins explica por qué se aplica cada una.

Guardia de disciplina del agente para DeepSeek Harness: cuatro puertas aplicadas en el límite del harness — disyuntor de bucle, fusible de costo de tokens, advertencia de cambio de ruta, aprobación de plan — donde los recordatorios a nivel de prompt no llegan, para que un agente ya no pueda quemar una cuota semanal en minutos; chip 🛡 de un clic, umbrales recargables en caliente y preajustes de invisible-pero-blindado a solo advertencia.

Plugin de DeepSeek Harness que detecta el gestor de paquetes incorrecto para el repositorio (npm install en un proyecto pnpm, pip install en uno uv/poetry, etc.) y proporciona al modelo el comando correcto.

Busca, previsualiza e instala Agent Skills públicos desde la web de DSH. Reúne cinco fuentes: claudeskills.info, skillsmp.com, el listado awesome-claude-skills, el repositorio oficial anthropics/skills y los paquetes incluidos en plugins DSH instalados. Fija cada instalación a un commit, no a una rama, para instalar la versión vista; muestra procedencia, comprueba actualizaciones de todo el árbol y ofrece papelera en vez de borrar. Antes de escribir valida nombre y frontmatter según las reglas internas de Harness, avisa de archivos citados por SKILL.md que no se descargaron y de descargas parciales. Si el nombre ya existe, ofrece overwrite/rename/skip.

Agrupa el selector de modelos de DSH por proveedor y muestra fuentes y cantidades. El modo predeterminado abre el panel lateral al pasar el cursor; el modo panel lo abre al hacer clic. Un doble clic en el título alterna hover → panel → inline (desplegado bajo el título); el modelo activo permanece visible. Es una mejora de DOM: monta el panel propio en body y selecciona mediante los botones reales del menú, sin mover ni quitar nodos de React. Usa tokens --dsw-* oficiales, fondo opaco, contraste suficiente y tamaños/colores comunes en ambos niveles. Sin red ni telemetría. Para DSH kernel 2.0.15-next.

Caja de herramientas de conversión de unidades que cubre 20 categorías: longitud, masa, temperatura, área, volumen (incl. unidades de cocina de EE. UU.), velocidad, tiempo, tamaños de datos (MB decimal vs MiB binario), tasas de transferencia (Mbps vs MB/s), aceleración incl. fuerza g, iluminación (lux / foot-candle), presión, energía, ángulo, frecuencia, potencia incl. tres definiciones de caballo de vapor, fuerza, par, tipografía (px/pt/em/rem) y consumo de combustible (mpg ↔ L/100km). Dos herramientas — convert_unit y list_units — sin dependencias en ejecución, pura aritmética; cada resultado incluye la fórmula aplicada.

Conecta DeepSeek Harness con una app de escritorio local SiYuan (思源笔记): registra sus herramientas de notas como mcp__siyuan__<tool>, expone la IA configurada en SiYuan junto con su bucle de agente como una herramienta más, incluye una skill de notas y aplica un perfil readonly/authoring/full en cada llamada, manteniendo la lista de herramientas disponible con la app cerrada.

Ejecuta pipelines de AItelier desde DSH sobre MCP: 39 herramientas (22 de lectura, 17 de escritura) para generar, ejecutar, inspeccionar, editar, exportar e importar pipelines SkillFlow multi-paso. Los pasos se ejecutan en AItelier en lugar de en la sesión DSH y se sondean por run_id, pausan en checkpoints impuestos por el motor respondidos con answer_checkpoint, y dejan rastros por paso y salidas de paso para leer después; add_provider / map_model / edit_role apuntan un rol individual a un endpoint local o más barato. Agrupa una habilidad aitelier-pipelines.

Task control para DeepSeek Harness: parada de emergencia con un clic y terminación forzada de downloads y tool calls atascados, progreso de descarga, detección de atascos, monitoreo de actividad pwsh, y añadir-condición / pausa / reanudación con recuperación invisible.

Añade controles de sesión, proyecto y globales en la interfaz web de DSH para habilidades, servidores MCP, herramientas, inyecciones de prompt, escalado de aprobaciones y guardas de seguridad; la aplicación se limita al agente actual.

Barreras de seguridad aplicadas por el motor para enjambres de agentes de DeepSeek Harness: las puertas de calidad rechazan trabajos a medias y los checkpoints a prueba de fallos reanudan en el mismo punto; mantiene a los equipos de IA sin romperse, no solo funcionando.

Canal de confianza de plugins para DeepSeek Harness: análisis estático determinista con veredictos, protección de ejecución opcional con señuelos honeypot, skill de protocolo de auditoría para agentes y luz de estado de escudo del navegador. Solo alerta; nunca impone acciones.

Fork de j62268781-alt/dsh-skills-mcp-manager (MIT), muy modificado desde la base 0.5.6; usa el mismo plugin id y no se instala junto al original. Añade escritura sin pérdida de cordis.patch.yml (conserva valores de expresiones JS), filtros por herramienta aplicados al guardar, gobierno de skills en raíces DSH y 10 directorios externos mediante interruptores por skill/origen impuestos por agent-scope (desactivar oculta la skill al modelo), categorías y papelera restaurable, instalar/actualizar/revertir repos GitHub, importar zip/SKILL.md, mercado skills.sh/ClawHub, vista workspace y panel lateral, ajustes de contraste y actualizaciones contra npm publicado (misma fuente que el mercado, con procedencia OIDC).