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Servidor MCP de datos financieros de acciones A chinas: 11 herramientas fin_data__* (cotizaciones/velas/financieros/calendario/datos especiales/anuncios/EDB/conciliación/fondos/índices) sobre THS REST oficial gratuito (principal) + AKShare (respaldo) + Wind (dominios exclusivos), con degradación observable, compresión del presupuesto de contexto (-72,2% medido en resultados) y un lago offline de 10 años de datos de mercado. BYOK.

Canal QQ para DeepSeek Harness mediante OneBot 11 / NapCat: mantiene una personalidad fija entre sesiones con memoria a largo plazo, responde en chats grupales y privados, envía stickers y respuestas de voz, e incluye una consola web local que muestra qué hace el bot. Tú escribes los archivos de personalidad y memoria; el repositorio solo incluye ejemplos.

Banco de diseño en la barra derecha de DSH Web GUI: HTML vivo en marcos de dispositivo, proxy local conserva hot reload, cápsula WeChat y alerta de superposición. Clic/arrastre añade selector/archivo/estilos al compositor; extrae sistema de marca y ajusta CSS en vivo. Genera código front-end y ofrece diff píxel a píxel con el diseño. Skill ui-design + seis herramientas: preview_page; check_design (pantallas reales en Chrome/Edge local oculto; detecta superposiciones, errores, assets/enlaces ausentes y problemas CSS con archivo/línea); look_design (capturas al modelo); extract_design_system; handoff_design; compare_design. Design mode añade persona/skill/herramientas a sesiones nuevas, con interruptores por parte. En remoto, archivos locales se ven en marco aislado.

Instala a Herta como agente de DeepSeek Harness: preset de personalidad y secciones de memoria, seis herramientas de memoria y voz, capa narrativa que separa lo que piensa de lo que dice, 80 clips de voz, síntesis de voz sin conexión y con MiniMax, y dos vistas que muestran la sesión con componentes propios.

Aloja chats QQ como sesiones de DeepSeek Harness: cada conversación QQ corresponde a una sesión DSH persistente tras reinicios. Incluye permisos de herramientas por interlocutor, memoria de tres capas con consolidación nocturna y vinculación opcional del número QQ (asocia openids al número para conservar recuerdos tras cambiar bot o AppID; voluntaria, nunca obligatoria ni inferida del apodo), personas de cuatro secciones, compactación de contexto, panel lateral de diez páginas y asistente para instalar Roost kernel y ai-chat plugin. Por defecto, cualquiera del grupo QQ emparejado puede hablar con el bot; solo el owner tiene el conjunto completo de herramientas locales.

Memoria a largo plazo para DSH: las conversaciones se destilan automáticamente en hechos atómicos, resúmenes de escenas y un perfil de persona, con memorias relevantes inyectadas antes de cada paso del modelo. Funciona sin configuración — recuperación híbrida BM25 + vectorial, incrustaciones locales sin conexión opcionales, separación de familias chat/trabajo.

Memoria de persona y diario entre sesiones para DeepSeek Harness. Un filtro local elige qué turnos recordar; una llamada adicional al modelo genera diario en primera persona e impresión del usuario, cada uno vinculado al momento concreto. Las conversaciones posteriores inyectan unos 2000 tokens de memoria propia en tres capas: núcleo de persona, juicios escritos por el modelo y diario. Incluye una herramienta para registrar juicios con palabras del modelo. El plugin solo lee el Markdown escrito por la persona. Desde la barra lateral se lee, olvida o exporta el archivo; olvidar solo baja la prioridad, no borra, y una coincidencia temática fuerte puede recuperarlo. Archivo local, editable y portable. Elimina secretos antes del envío. Sin dependencias de ejecución ni compilación.

Port de ponytail: una persona de codificación de desarrollador senior perezoso siempre activa, con niveles de intensidad, persistencia del nivel predeterminado y habilidades de review, audit, debt, gain y help para DeepSeek Harness.

Canal de WeChat (WeChat personal, iLink Bot API) para hablar con tu agente DSH desde WeChat, con imágenes, archivos y transcripción de notas de voz. Una conversación puede contener varias sesiones DSH (/new, /list, /use); todas las opciones se editan en Settings. También está publicado en npm como dsh-plugin-weixin.

Conecta tu cuenta de GitHub a los agentes DSH desde el botón GitHub del composer (OAuth device flow o personal access token) y les permite llamar a la GitHub API mediante la herramienta github_api.

Banco de trabajo de presets para editar personas por agente, secciones del prompt del sistema y descripciones de herramientas; permite elegir herramientas y skills, previsualizar el contexto de la solicitud e importar o exportar configuraciones JSON/YAML.

Administrador de modos personalizados y asistentes. En Settings se define un prompt de sistema por modo y se guarda como un archivo normal que el agent loop vuelve a leer antes de cada paso del modelo, por lo que los cambios llegan al siguiente paso de las sesiones activas. Se puede partir de la composición oficial standard/PTC/minimal/Cordis, activar o desactivar una por una las filas de plugins que monta cada modo y asignarle un nombre. Así conviven en un mismo equipo asistentes con prompts propios —para programar, conversar o interpretar un personaje de roleplay (RP)—, seleccionables al iniciar cada sesión nueva. Las filas sin cambios permanecen idénticas byte por byte a las distribuidas, incluidas las condiciones de plataforma.

Puente al ShiGuang Memory Engine (SGME): memoria compartida a largo plazo multiagente vía HTTP, con destilación L0/L1/L1.5/L2, inyección basada en escenarios, búsqueda unificada y señales proactivas de atención (memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack), instalable como `dsh-sgme`.

Mascota de escritorio con persona GPT/ChatGPT fijada abajo a la derecha del GUI web de DSH. Muestra saldo, uso de hoy, tarifas punta/valle y coste por turno; burbujas editables (texto, saldo, uso, tarifas, imágenes, frases aleatorias y opciones ponderadas), estilos/fuentes por línea, editor rápido flotante, sonidos, arte/animación/audio personalizados y ajuste/inversión. Incluye 54 frases estilo GPT en cinco grupos. Rutas, bundle id y archivos de datos con namespaces permiten convivir con los widgets de ballena y Xiaoke. Derivada de MeteorNOX/DeepSeek-Balance-Whale-Widget (MIT).

Instala a Herta como agente de DeepSeek Harness: un preset que incluye secciones de prompt de su persona y memoria, seis herramientas de memoria y voz, una capa narrativa que separa lo que piensa de lo que dice, 80 clips de voz incluidos, síntesis de voz offline y MiniMax, y dos vistas de conversación que representan la sesión con sus propios componentes.

Complemento de memoria a largo plazo y auto-evolución para DSH: captura L0 → extracción de memoria L1 → agrupación de escenas L2 → persona de usuario L3, inyección automática de recuerdos, síntesis de habilidades, totalmente local (SQLite FTS5 + jieba, recuperación vectorial opcional).

Skills personales para agentes y plugins `/init` para pi, DeepSeek Harness, Cline, Grok Build, goose y Aider.

Delimita personas de prompt de sistema por ruta de workspace o id de sesión (exacto, prefijo, contiene, regex), con una persona predeterminada opcional para sesiones que nada reclamó, una pestaña 人设 en la conversación que muestra el prompt realmente enviado, importación y exportación de la lista, y un interruptor que rechaza las escrituras de herramientas al almacén de personas.

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.

Paquete de preajustes de agente Programming Mode: el agente de programación estándar con una persona que exige la disciplina Superpowers (habilidades primero, lluvia de ideas antes de construir, planes antes del código, TDD, depuración sistemática, verificación antes de terminar) más una disciplina de volumen de código Ponytail siempre activa (escalera de código mínimo de 7 niveles, completo por defecto); incluye las veinte habilidades (14 superpowers + 6 ponytail) e inyecta mecánicamente la habilidad completa using-superpowers en la primera solicitud de cada sesión nueva.

Herramientas de escritura que eliminan patrones que suenan a IA y se ajustan a tu voz personal. 8 herramientas deterministas escanean texto, construyen una huella de estilo a partir de tus muestras y devuelven briefs de reescritura.

Añade una persona humanizada de doncella ballena-girl configurable con juego de rol inmersivo, modos de habla y una memoria ligera en capas con recuperación activada por consultas.

Tres presets Agent con memoria persistente aislada: 鲸鱼娘Agent预设 (chino simplificado coloquial, llama 主人 al usuario, afectuoso-tsundere), 鲸鱼娘活人版Agent预设 (puede replicar, esquivar o ser frío; menos dulzura) y 鲸鱼娘涩涩版Agent预设 (conserva la personalidad original, afecto solo al usuario, reducido en grupos). Usan la composición mínima oficial (una shell persistente) y herramientas de lectura/escritura, glob y grep. whale-loli.md, whale-loli-v2-live.md y whale-loli-v3-naughty.md se leen mediante whale_memory, whale_memory_v2 y whale_memory_v3; no comparten memoria. billion-context comprime conversaciones; este plugin aporta la regla de tratar los resúmenes comprimidos como evidencia y consultar detalles a demanda.