Plugins

Coordina Sessions de DSH independientes y miembros respaldados por proveedores sin fusionar sus historiales, usando Rooms nativas persistentes con menciones `@` vinculadas a identidad, entrega directa, difusiones y controles reservados al líder.

Enruta cada tarea a un modelo y su revisión a otro distinto, con evidencia de cualificación, conmutación por error y un diario duradero.

Un solo repositorio que se instala como plugin de Claude Code y como plugin de DSH: seis skills de ingeniería (investigación, exploración de arquitectura, orquestación de implementación, revisión de diff en tres ejes, auditoría de complejidad, pruebas de mutación) más una herramienta agentforge que despacha cinco subagentes.

Plugin de dsh + preajuste de agente que replica opencode + oh-my-openagent (omo): la cadena de herramientas y el prompt de sistema de opencode, la orquestación de subagentes con múltiples roles de omo, y la selección de roles de omo en el navegador + ajustes de modelo/fallback por rol.

femo (Flow Emerges Mag Opus): orquesta mundos multiagente como si escribieras un guion. Versión como plugin de dsh: el motor, el puente y el editor visual están en una sola carpeta, es autocontenido y basta con mover la carpeta entera para usarlo.

Plano de control y orquestación multimáquina y multiagente para DSH: descubre Agents y espacios de trabajo entre dispositivos, enruta tareas por máquina, repositorio, capacidad y carga hacia runtimes de Agent locales o remotos, transmite progreso y resultados, reenvía aprobaciones y recupera tareas duraderas tras desconexiones.

Observabilidad de Conversation Flow para enjambres de DeepSeek Harness, con topología, inspección de mensajes enrutados, pausas HITL, seguimiento en vivo y navegación a sesiones hijas.

Orquestación de tareas de desarrollo basada en configuración para DSH: flujos de trabajo en grafo (nodos de tarea/puerta de enlace/persona) con persistencia por etapa, además de un asistente de IA en el editor que configura flujos de trabajo mediante conversación con validación en vivo. Pasa documentos a los nodos como adjuntos genéricos (sin necesidad de declaración): los archivos aterrizan en el espacio de trabajo de la tarea y ${inputs.附件} devuelve las rutas absolutas unidas por saltos de línea, de modo que un nodo los analiza con su propio prompt.

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.

Orquestación multi-agente para DeepSeek Harness — agentes especializados, orquestación de tareas, skills de flujo de trabajo

Banco de trabajo de orquestación de proyectos de IA local-first y plugin CLI para DeepSeek Harness: planificación con aprobación, Git worktrees, ejecución de tareas, Issues y evidencia auditable.

Agrega contratos de ejecución persistentes, grafos de trabajo recursivos, aclaración crítica y compuertas de evidencia para tareas largas o poco especificadas de Harness.

Preset de agente de codificación diaria ultraligero para DeepSeek Harness (dsh) que elimina orquestación pesada para una ejecución de herramientas rápida y directa.

Un panel de orquestación estilo RTS donde los comandos reemplazan a los chats: un agente comandante residente descompone cada orden en briefs de tareas con criterios de aceptación, tropas de subagentes tipadas (recon/engineer/medic/scribe) las ejecutan en espacios de trabajo aislados, y cada sesión se indexa por la orden que la inició.

Orquestación de flujos de trabajo estilo supervisor sobre sesiones de nivel superior: despacho por lotes con confirmación, flujos de trabajo de equipo, dirección de tareas en ejecución, recopilación en espera inactiva y descubrimiento de rutas de modelos en vivo a través de 11 herramientas task_* más el comando slash /tasks.

Usa AItelier como subagente desde DeepSeek Harness: genera, edita, ejecuta, exporta e importa canalizaciones SkillFlow. Solo cliente — requiere un backend AItelier en ejecución (Docker; consulta el README).

Orquestación de rebobinar / reintentar / bifurcar (host) más sustitución del renderizador conversation.chat.node (navegador) — acciones de editar / reintentar mensaje en las burbujas del usuario.

Bucle de orquestación de tareas largas: Codex planifica, puntúa y revisa; DeepSeek ejecuta; Kimi complementa (aceptación visual, resumen y comprobación cruzada).

Suite rigurosa de investigación matemática abierta: cuatro agent skills (rigorous-open-math-research, manage-math-research-program, math-research-workflow, lean-verify) para demostrar teoremas con auditoría adversaria, gestión de programas de investigación, orquestación de pipelines y auditoría de formalización en Lean 4; pruebas verificadas por CI y sincronización mecánica con upstream.

Un plugin de meta-agente nativo del modelo para DeepSeek Harness: el modelo sintetiza en tiempo de ejecución flujos de trabajo específicos para cada tarea a partir de cinco patrones de flujo agentivo (encadenamiento de prompts, workers paralelos, router, supervisor, bucle de evaluación) y coordina herramientas y subagent

Meeting rooms for DSH sessions: joining a room grants the right to convene and the duty to attend, and a session belongs to at most one room. Convening forks each participant in with its own completed-turn context and with its tools stripped, a moderator that carries no context chooses the speakers, and every turn is appended to disk as it is spoken. After adjournment each participant receives its own minutes as a user turn and resumes work.

Multi-agent task decomposition, DAG workflow orchestration, and prompt caching optimizer for DeepSeek Harness.

Agent preset plugin for DeepSeek Harness that triages every request, delegates implementation to an expert, and schedules parallel work through a dependency-DAG taskboard and a file-based message bus before an independent review gate. Ships with only 11 core experts out of the box; more expert teams (Agency agents EN/ZH, classic collections) are one-click downloads from the settings page over dual GitHub/CDN channels with sha256 verification.

Group-chat multi-agent orchestration console for DSH: autonomous decision-making, task dispatch, verification and iterative optimization for long tasks; bundles its own backend, installs with `dsh plugin add`.