Plugins

Conecta DeepSeek Harness a un pipeline de Hermes: plantilla de especificación de despacho, enrutamiento por nivel de modelo, puertas de calidad del orquestador y regla de escritor único de git, como paquete SKILL.md (instalable como bundle).

Un enjambre gobernado de seis agentes DSH especializados — orquestador, planificador, puente de base de conocimiento, desarrollador y dos revisores — convierte un requisito en una canalización estricta por fases donde cada entrega debe demostrar su validez con evidencia estructurada antes de que pueda empezar la siguiente fase; los revisores son solo lectura, los merges de código solo ocurren tras una revisión, y un registro de eventos de solo anexado ofrece reproducción completa y auditoría en un tablero kanban en vivo. Su diseño se inspira en el kanban de Hermes Agent.

Failover de alta disponibilidad de modelos (cuarentena, disyuntor de circuito, recuperación por sondeo) y orquestación de subagentes (fanout/pipeline/supervisor) con una interfaz de configuración bilingüe.

Tablero Kanban de tareas para sesiones de DeepSeek Harness: el agente principal despacha tareas de programación a subagentes worker/verifier de un solo uso, con planificación de dependencias, niveles de pipeline, manejo de escalado e inyección de contexto de archivos/notas.

Base de conocimiento con el patrón Karpathy LLM Wiki para DSH: habilidades wiki-write/wiki-search, pipeline sin dependencias (lint/index/sincronización de memoria mnemon/retroalimentación de calidad), plugin de ciclo de vida mínimo que inyecta esquema + vista previa de conocimiento, y recuerdo semántico de SiliconFlow a través de un proxy compatible con Ollama.

Reconocimiento de imágenes grandes para modelos vision-exp: reconocimiento por mosaicos 800×800 sin pérdida (smart/pipeline/full), OCR local con preprocesamiento y enrutamiento de escritura a mano, GPU multivendor opcional (DirectML/CUDA/OpenVINO) con fallback automático a CPU.

Preajuste de agente de equipo de producto virtual: la conversación guiada por el usuario te lleva a través del flujo completo de 12 pasos desde la idea hasta el producto enviado, promocionado y operado, con puertas por etapas y habilidades por etapa.

Pipeline de desarrollo guiado por especificaciones para Odoo: 15 herramientas llevan una petición desde una spec inmutable, pasando por la arquitectura, hasta código de módulo o configuración en vivo, y luego exigen un veredicto persistido respaldado por evidencia de una instancia real de Odoo, con puertas fail-closed, lotes aprobados por humanos en un entorno declarado, el importador CSV/Excel propio de Odoo y un diario que revierte los datos escritos por el plugin.

Página de ajustes Modelos+ para la interfaz web de DSH: tablas de esfuerzo de razonamiento por modelo, modalidades de entrada y flags de compatibilidad guardados mediante el pipeline oficial de ajustes, con prellenado de metadatos de models.dev y gestión de claves de API.

Canalización de escritura con IA para cuentas oficiales de WeChat: ejecuciones de artículos en seis pasos (tema, esquema, borrador, controles, renderizado, imágenes) con un contrato de brief de lanzamiento, un tablero de temas de actualidad con resúmenes de IA por elemento, programación RRULE hacia la caja de borradores, una interfaz de banco de trabajo además de herramientas de chat y un comando /wewrite, y aprobación del host en modo fail-closed antes de cualquier envío a la caja de borradores.

Traducción completa al chino para la GUI web de dsh: traducción en vivo del razonamiento del modelo mientras se transmite, chino insertado bajo cada respuesta en inglés y resúmenes chinos de una línea para salidas de herramientas y glosas de llamadas a herramientas — una solicitud independiente al proveedor que nunca entra en la transcripción de la sesión.

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.

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.

Estudio de contenido para cuentas oficiales de WeChat: escritura rotativa para evitar la homogeneización, manual de remediación para baja creatividad, línea base visual de imágenes de bendición, canalización gpt-image con aceptación por OCR y la API web de borradores xiaolvshu medida en la práctica.

Prepara llamadas exactas a herramientas de DSH sin despacharlas, presenta argumentos canónicos completos en una Bandeja de revisión por lotes duradera, invalida las aprobaciones tras ediciones o reinicios y confirma solo un digest SHA-256 coincidente más un nonce de un solo uso a través del pipeline normal de herramientas de DSH.

Registra seis skills de flujo de trabajo guiado por especificaciones y por pruebas para DeepSeek Harness: autoría de specs OpenSpec fusionada con la disciplina TDD de Superpowers en un pipeline de fases 0-4 con puertas de revisión. Cero dependencias en tiempo de ejecución.

Envía cada prompt de dsh al pipeline local de memoria de feedback agent-feedback-loop: captura la insatisfacción, la revisa offline convirtiéndola en reflexiones y adjunta al turno el contexto compilado de reglas de recurrencia, sin bloquear nunca un prompt. Requiere el runtime de agent-feedback-loop; ejecutar después `agent-feedback-loop install` conecta automáticamente los perfiles de dsh existentes.

Canalización diaria automatizada de contenido para Insta360 GO 3S: captura remota BLE/WiFi de metraje de acuario, importación inalámbrica, evaluación de calidad ffmpeg con registro de decisiones, edición automática (selección de segmentos, narración TTS, música, subtítulos) y subida a Bilibili mediante biliup (dry-run por defecto).

Convierte documentos Office y PDF (incluidos los escaneados) a Markdown con formato estructural mediante un pipeline OCR con enrutamiento con prioridad de CPU (RapidOCR/SLANet/FormulaNet).

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).

Prepara llamadas exactas a herramientas DSH sin enviarlas, presenta argumentos canónicos completos en una Bandeja de Revisión por Lotes duradera, invalida aprobaciones tras ediciones o reinicios y envía únicamente un resumen SHA-256 coincidente más un nonce de un solo uso a través de la canalización normal de herramientas DSH.

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.

Local media/doc pipeline: ffprobe, extract, thumbnail, PDF, ASR, pandoc, OCR, exif (allowRoots include IM inbox).

Layered memory for DSH whose agent-facing surface is 10 tools: high-privilege writes (memory_add, memory_delete, memory_import), rumination controls (memory_ruminate, _cancel, _status), and a memory graph (memory_search_graph, memory_expand_graph_node), built over an L0-L3 distillation pipeline that recalls and injects relevant memories before each model step.