Plugins

Entorno de ejecución de persona eficiente en tokens para DeepSeek Harness con renderizado local de catgirl y divulgación progresiva del esquema de herramientas.

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.

Registra agentes personalizados definidos localmente como subagentes invocables en dsh: la conversación principal invoca cualquier agente por nombre mediante use_agent, y cada uno se ejecuta como un subagente real de dsh con su propia persona. Admite reanudación desde punto de interrupción para ejecuciones interrumpidas.

Puente bidireccional con WeChat para DeepSeek Harness mediante el protocolo iLink: vincula tu WeChat personal con un escaneo de QR y chatea con un agente DSH local desde la caja de chat (texto, imágenes, voz a texto, archivos); un panel web de ajustes gestiona vinculación/inicio/parada/estado, la vinculación proyecto-sesión continúa la conversación en el escritorio, los envíos proactivos wechat_notify incluyen limitación de velocidad, y el daemon puro en Node se ejecuta en Windows/macOS/Linux.

Kit de coherencia de personajes: tarjetas de perfil de personalidad, estadísticas de peso de apariencia y detección de deriva conductual para ficción larga.

Plugin de DSH: edita el system prompt (persona de despliegue) desde la página de Ajustes, con vista previa en vivo.

Añade /pua para guiar al agente a probar otro enfoque y verificar los resultados antes de declarar la finalización, con 15 estilos de empresa, modos de persona, ajustes globales y por conversación, y un bucle opcional que continúa hasta que un comando de verificación pasa, se alcanza el límite de iteraciones o el usuario cancela.

Administrador de expertos: gestione expertos y equipos de expertos en formato ntd (plugin.json + Agent MD + conjuntos de habilidades), explore e instale desde un mercado integrado de más de 50 expertos, y ejecute tareas en una persona de experto mediante /expert-<nombre> sin consumir tokens del directorio del modelo.

Registro de subagentes con nombre: gestiona entradas de rol (modelo, persona, filtro de herramientas, profundidad, modo en segundo plano) desde una página de ajustes recargada en caliente; el modelo elige uno con list_subagents y despacha por id con delegate — primer plano, segundo plano o reanudable.

Memoria markdown entre sesiones a largo plazo con estructura tipo wiki-LLM y persona SOUL.md, inyectada al inicio de la sesión (por defecto solo tras el primer mensaje del usuario y solo en la sesión activa), más flujos remember/recall/consolidate/forget, habilidad de memoria incrustada, herramientas de migración pack/unpack y aviso de recuperación en primera persona en tiempo de inactividad que muestra recuerdos reales con voz de acompañante.

Personalización por host para DSH: instrucciones personalizadas, memoria local a largo plazo y preajustes de tono de respuesta.

Puente de tutoría DeepTutor: explicaciones profundas, preguntas de autoevaluación, planificación de ruta de aprendizaje, búsqueda en base de conocimiento personal (RAG), y archivo de notas mediante las herramientas deeptutor_run / deeptutor_kb / deeptutor_note.

Local SAG personal knowledge base plugin for DeepSeek Harness

3D printing & additive manufacturing plugin for DeepSeek Harness: parametric STL generation, calibration G-code, STL/G-code analysis, toolpath rendering and PrusaSlicer bridge, plus 5 skills and a concise persona optimized for local models.

Local-first personal usage insights in Settings, with 1/7/30-day token heatmaps and a 30-day calendar, token composition, model mix, and skill-call status.

Plugin de mejora para DSH Desktop: disciplina de ejecución de tareas y una relación real, por sesión. Disciplina: enrutamiento de intención entre preguntas, consulta, debate, diagnóstico y ejecución (el diagnóstico nunca corrige sin pedirlo), actualidad de la evidencia, verificación real de los resultados de herramientas (los fallos nunca se dan por hechos), autocuración con reflexión entre sesiones, y conciencia de compactación y de capacidad documental. Persona: destila personajes con nombre desde registros de chat, novelas, guiones y fichas de personaje, con tono, frases y longitud anclados a estadísticas reales; memoria a largo plazo con caducidad automática, correcciones como reglas de estilo, respuestas aprobadas como corpus y retroalimentación bidireccional.

Panel de configuración para AGENTS.md global y por espacio de trabajo, con inyección de identidad y persona, alternador de contexto en tiempo de ejecución y notificaciones de resultados.

Servidor MCP de memoria a largo plazo por capas: turnos sin procesar → fragmentos de tareas → resúmenes diarios → índices de temas, incrustaciones locales MiniLM de 384 dimensiones o backend de API compatible con OpenAI, búsqueda semántica con respaldo Jaccard, instalación del plugin de DSH con un solo comando.

Estudio de habilidades para DeepSeek Harness: visualiza cada habilidad del agente (nombre, descripción, origen, marca de anidado, invocación por modelo/usuario), ve y edita el cuerpo completo de SKILL.md, alterna la invocación por modelo/usuario y mina los registros de sesión de DSH para extraer habilidades personales reutilizables que el agente carga automáticamente, desde el panel de ajustes web y mediante las herramientas skillmgr_* / skillmgr_extract_*.

Preset de agente mínimo para Windows en DeepSeek Harness: persona fija de una línea, tres herramientas, sin contexto de tiempo de ejecución.

Modo Bot para DeepSeek Harness: una lista de bots con nombre con avatares, perfiles y chats por bot, cada uno respaldado por una sesión de subagente duradera y continuable que conserva la memoria entre turnos.

Gestor de asistentes estilo Hana para DSH: gestión visual de preajustes (tarjetas, personalidades yuan, recorte de avatares) y una pila completa de memoria Hana (resúmenes continuos, compilación por capas, almacén de hechos SQLite y memoria profunda).

Anulaciones por llamada de modelo, proveedor, persona y toolFilter para la delegación en subagentes, con referencias @preset: e identificadores compuestos de proveedor/modelo.

Publishes a lesson into the DSH conversation: the dependency spine, the question and the vault's drawings, drawn in the vault's own palette.