Plugins

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.

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.

Obtiene cualquier página http/https y devuelve título, descripción, texto principal, esquema de encabezados y enlaces, con estadísticas (recuento de caracteres/palabras, tiempo de lectura, idioma) y palabras clave principales; puede descargar imágenes del contenido al espacio de trabajo de la sesión para análisis de visión y enviarlas a analizadores registrados a través del servicio scrape.imageAnalyzer.

Inyecta una sección fija de prompt del sistema para que el agente piense y responda en chino, independientemente del idioma del usuario.

Registra modelos Qoder CN e internacionales en DSH y obtiene automáticamente la tarifa de cada modelo, que cambia en horas valle. También ofrece check-in diario, indicador de uso y consulta de créditos. Requiere una sesión de Qoder en este equipo o iniciar sesión una vez en el navegador.

Barra lateral derecha de la GUI web de DSH: explorador de archivos estilo VS Code más control de código fuente (git status, stage/unstage/discard, commit, diff, grafo de commits, fetch/pull/push, ramas y remotos, git init, cambio entre varios repos, estado de archivos con colores, iconos por tipo de archivo), una vista de editor que abre todo archivo alcanzado desde el chat, el árbol o el control de código fuente (vistas previas de Markdown/HTML/PDF/imagen, resaltado de sintaxis para 15 lenguajes, edición de diff por hunks, guardado con Ctrl+S), operaciones de archivos (crear/mover/copiar/borrar, mostrar en el explorador), un raíl de iconos plegable, una terminal inferior multipestaña (ConPTY) y mensajes de commit generados por un modelo del host a partir del diff preparado.

Prepara cualquier proyecto para agentes de IA con un solo comando. Detección adaptativa del stack tecnológico (7 lenguajes × 14 frameworks × 61 componentes); genera automáticamente AGENTS.md, el esqueleto de la documentación, CI/CD e infraestructura de pruebas.

El #dsh-plugin mall completo dentro de DeepSeek Harness: explora, busca y puntúa todo el catálogo de temas dsh-plugin de GitHub actualizado cada 2 horas, revisión previa de instalación por IA con veredictos install/caution/avoid, puntuaciones de cinco dimensiones con gráficos de radar, UI en nueve idiomas, recomendaciones del editor y personalizadas, instalación/actualización/reversión con un clic mediante un panel global de tareas y una habilidad /dsh-mall dentro del agente.

UI harmonizer para DeepSeek Harness: normaliza la UI oficial sin terminar o auto-contradictoria, reconcilia conflictos de estilo entre plugins instalados y unifica el lenguaje visual mediante tokens de diseño oficiales, con ancho de chat, tamaño de fuente markdown, escala del espacio de trabajo, pila de fuentes UI y tarjeta de columna central redondeada personalizables en vivo desde Configuración → General; bundle dsh solo del cliente, coste cero del modelo, sin lado del host, extraíble sin residuos.

Capa de pulido de la Web UI para DeepSeek Harness: normaliza la UI oficial inacabada o contradictoria, resuelve conflictos de estilo entre los complementos instalados y unifica el lenguaje visual mediante tokens de diseño oficiales; ancho del chat, tamaño de fuente de markdown, escala del espacio de trabajo y tipografía de la UI personalizables en vivo.

Muestra al pie de la barra lateral el saldo de DeepSeek (consultado en /user/balance con la API key que DSH ya guarda) y los precios de entrada, lectura de caché y salida del modelo activo, tomados de una instantánea integrada de la tabla oficial. Un punto y una cuenta atrás indican el tramo de facturación: punta de lunes a viernes, 9:00–12:00 y 14:00–18:00 hora de Pekín, salvo festivos chinos; el resto es valle. Precio y punto solo aparecen para modelos oficiales DeepSeek; los demás muestran únicamente el saldo. Actualiza cada 30 segundos, al pulsar y al cambiar de modelo; respeta el tema de la app y el idioma DSH.

Añade idiomas y diccionarios a DSH Desktop, con inglés como alternativa para cadenas sin traducir.

Personalización del agente: panel de UI web (sobre ti, estilo y tono de respuesta, rasgos para encabezados/listas y emoji, idioma de salida, instrucciones personalizadas) y comandos /soul, con apodo/ocupación/biografía/estilo/rasgos/idioma compilados en un prompt del sistema y reinyectados en sesiones activas. Expone soulConfig para otros plugins y una herramienta set_persona que el agente puede invocar.

Cambia el idioma del proceso de pensamiento/razonamiento (CoT) del agente: 简体中文, English, Русский, Français, Deutsch, Español, 日本語, 한국어 y más, o seguir automáticamente la configuración regional del sistema. Añade una fila en Settings → General, una instrucción en el prompt del sistema (ensamblaje por prompt, se aplica a nuevas sesiones) y el comando /thinking-language.

Una pestaña de administrador de complementos en Configuración → Complementos: nombres en chino y descripciones en lenguaje sencillo para cada complemento instalado, activación/desactivación con un clic, edición de notas dentro de la interfaz y búsqueda/filtrado sobre el catálogo instalado.

Una ruta de proveedor de puerta de enlace de visión-lenguaje: las imágenes pegadas son descritas por un modelo VL configurable (Qwen-VL de forma predeterminada) antes de enviarse a DeepSeek.

Modo chino global: un pequeño interruptor tipo píldora junto al compositor que inyecta un requisito de idioma en el prompt del sistema de cualquier preajuste (salvo personas completas); la respuesta, el razonamiento y la salida de herramientas alternan cada uno entre chino e inglés, y se admiten preajustes anclados.

Consulta la Minecraft Wiki en chino mediante MediaWiki API y convierte el texto bruto en contenido legible por IA: búsqueda, introducción, página completa en Markdown y entrada aleatoria. Elimina plantillas, referencias, imágenes y enlaces entre idiomas antes de enviarlo al modelo. Archivo congelado: conserva la versión fijada.

Conecta los modelos de lenguaje e imagen de SenseNova Token Plan a DSH con un toque (desactivado de forma predeterminada); configura automáticamente el reconocimiento de imágenes y el nivel de razonamiento. Ante un límite de solicitudes, espera y reintenta sin confundirlo con una cuota agotada. Tras iniciar sesión en la consola de SenseNova, muestra el uso, los fondos de crédito y el consumo por modelo. También permite iniciar sesión en Xiaohuanxiong mediante QR, importar sus modelos y multiplicadores de consumo, y sustituir la búsqueda web de DSH.

Consulta la Wiki china de Minecraft (API de MediaWiki) y convierte el texto wiki bruto en una salida limpia legible por IA: búsqueda, introducción de página, Markdown completo y entrada aleatoria; plantillas, referencias, imágenes y enlaces entre idiomas se eliminan antes de llegar al modelo.

Traducción rusa de la GUI web de DSH: toda la interfaz y los menús de 520 plugins de terceros; 584 secciones y 67,666 cadenas.

Antes de llenar el contexto, un modelo auxiliar resume; el ledger en disco sobrevive reinicios y se reancla tras compaction. El modelo elige entre seis pools; Auto cambia con un clasificador solo al superar el umbral para conservar cachés. Un watermark de 3 líneas inicia handover de 4 pasos (backup fork, documento, compactar, despertar) sin perder subagentes; Control manual: /ctx-pause, /ctx-resume y /ctx-handover. Agent Teams opcional, /vision y revisión escalonada de diff grandes con tester y revisor independiente. UI/README/ajustes en 11 idiomas; skills MySQL/Redis de solo lectura, commits y documentos requisitos/diseño. En una sesión real de un día, 6 pliegues sustituyeron 209 mensajes y el contexto quedó en decenas de miles de tokens.

Prepara tu dsh para codificación seria. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, Context as Variables, compactaciones cruzadas recuperables, restauración completa del contexto. `hash-edit`, `dvc://browser`, subagent como función, workflow como función.

Lee los archivos referenciados mediante imports @path en AGENTS.md e inserta su contenido en el contexto del modelo. Incluye límites de bytes, reinyección tras la compactación y una tarjeta de ajustes en seis idiomas. v0.3.x expande los imports de todos los archivos de instrucciones cargados por el harness, incluido un AGENTS.md de proyecto añadido durante la sesión (requiere DSH 0.2.0+); para DSH 0.1.7, usa 0.2.x.