Plugins

Mascota flotante de escritorio DSH con 12 animaciones de estado creadas para solicitudes, herramientas, compaction, archivo y mejora de prompts; ocupación de contexto en vivo; un Ledger Vitalicio persistente entre sesiones; totales por proveedor/modelo, tendencias por hora y vistas de 7/30 días; cambio de tema oscuro/claro; estimaciones de coste opcionales (desactivadas por defecto) con editor visual de precios y alerta de presupuesto mensual; importación ZIP de skins del lado del cliente; exportación de uso en JSON/CSV; lecturas de panel solo con instantáneas con indexación incremental en segundo plano; y mejora de prompts opt-in con vista previa editable y envío al compositor DSH.

Arnés de auditoría en tiempo de confirmación para agentes de codificación con IA: 24 reglas de git-diff (secretos, ediciones fuera de alcance, inyección de prompts), registro de auditoría firmado con HMAC, reversión de instantáneas y un servidor MCP con 84 herramientas. Instalable mediante `dsh plugin add`.

Integración de grafos de código para la GUI web de DSH: una tarjeta «Codegraph» en Ajustes → Plugins con estado de indexación, búsqueda de símbolos, vistas de llamadores / llamados / impacto y sincronización / indexación con un clic; aloja el servidor MCP de codegraph e inyecta una guía de uso de CodeGraph en el prompt del sistema. Requiere la CLI de codegraph.

Resumen diario de noticias RSS/Atom para DSH: canales integrados más un catálogo seleccionado awesome-rsshub-routes y feeds personalizados (validados al guardar), agregados en un único resumen Markdown "今日值得读" cada día e inyectados en el prompt del sistema; tarjeta de configuración en la GUI web y lector en la barra lateral.

Control de la entrada web de DSH (v0.3.0-beta.4 · paquete de capacidades para tareas complejas: 3D / normales / interacción / datos / concurrencia / detalles de rendimiento verificados punto por punto + aceptación automatizable + bilingüe chino-inglés ·aplicable a dsh-0.1.6-alpha.1): antes de enviar, una IA independiente (mensajera) optimiza el prompt en un comando listo para la IA de trabajo (cuatro intensidades, longitud del flujo según la dificultad, aislamiento por sesión, mini ventana minimalista).

Ejecutor de lotes en horas valle para DeepSeek Harness: los usuarios definen tareas durante las horas punta (prompt, estrategia, prioridad, workspace, archivos bloqueados) y las liberan manualmente; luego el plugin ejecuta el lote automáticamente dentro de ventanas valle definidas por el usuario. Cada ejecución pasa cinco comprobaciones previas (workspace, git HEAD, sha256 de archivos bloqueados, ajuste de ventana, presupuesto diario), admite cuatro estrategias de ejecución (única / iterativa / muestreo / revisión) y tres niveles de autonomía (L1 por tarea, L2 lote, L3 totalmente automático), y cierra el ciclo con un informe matutino con diffs, gasto real y ahorros desde un libro mayor diario alineado con la tarificación oficial pico/valle.

Plugin de productividad para DSH: navegación por línea temporal, biblioteca de prompts, exportación de conversaciones, notas rápidas y más.

El sistema operativo de marketing para agentes de IA: primero piensa como un experto en marketing y entrega tácticas como resultado.

Memoria de proyecto solo local sin dependencias de runtime incluidas ni servicios externos: JSON como fuente de verdad más un PROJECT_MEMORY.md generado, Hot Memory congelada por sesión y acotada por tokens para la estabilidad de la caché de prefijos de prompt, recuperación BM25 entre proyectos con caché, procedencia confiable de sesión/turno, gobernanza explicable de duplicados/conflictos antes de escribir, ciclo de vida editable de importancia/pin/etiquetas/sustitución/archivo, destilación configurable al final del turno de nivel superior, y una GUI web bilingüe para búsqueda, inspección, diagnóstico y ajustes en vivo.

Un plugin de DeepSeek Harness (dsh) — convierte dsh web en un frontend de rol al estilo SillyTavern: cartas de personaje, presets de prompt, lorebooks, personas, memoria a largo plazo BM25, deltas de estado del mundo y operaciones de piso reversibles, todo sobre el runtime del agente dsh.

Genera títulos de sesión deterministas y configurables para DeepSeek Harness a partir de campos semánticos del prompt y plantillas.

Mejora de la experiencia de entrada: entrada de voz, retoque con IA, anti-sobrescritura, optimización de prompts con vista previa de diff, y cambio automático de locale según el idioma de la UI de DSH.

Instala un preajuste de escritura de novelas multiagente para DeepSeek Harness: un agente director despacha cinco subagentes especializados: construcción de mundos, trama, gestión de personajes, redacción de prosa y revisión de calidad.

Suite de mejora de UI para el cliente web DSH: finalización de la configuración regional china, estadísticas en una fila, pensamiento expandido automáticamente, ancho del chat, archivado y eliminación de sesiones, más un interruptor opcional de inyección de prompts (desactivado por defecto).

Oh My DSH (OMD) añade resúmenes de contexto con recuperación de la fuente original, verificación vinculada a tareas, optimización de prompts, navegación de código CodeGraph, control del ordenador OpenCU y cuatro temas que cubren diseño, barras laterales y ajustes.

Modo Auto para DeepSeek Harness (dsh): una opción Auto en el selector de permisos cuyas solicitudes de aprobación las responde la política de OpenGuardrails en lugar de una persona, más el motor de protección OGR completo por debajo. Sin cambios en el núcleo.

Notificaciones para cuatro estados de sesión, con alertas del navegador y avisos.

Clasifica las llamadas a herramientas pendientes con Jev (el modelo de decisión no generativo de TypeSafe AI) en tools/pre-execute: las llamadas de alto riesgo con alta confianza se deniegan y las ambiguas se escalan a aprobación; además autoaprueba en approval/request las llamadas reversibles claramente autorizadas tras un filtrado por evidencia de argumentos. También hereda del resolutor de referencias de sesión para que las instantáneas conserven los mensajes puntuados por Jev en lugar de descartar los más antiguos. Se degrada al comportamiento original ante cualquier fallo del proveedor; modo sombra con un comando /jev-stats; endpoints de TypeSafe u OpenRouter; 64 pruebas.

Importa fichas de personaje y libros de mundo de SillyTavern/TavernAI, guárdalos como documentos de lore locales en Markdown, y genera prosa novelada a partir de tus prompts usando la ambientación como referencia.

Detecta patrones de prompt-injection, jailbreak y fuga de secretos en los puntos de unión agent/pre-step, tools/pre-execute y tools/post-execute, con niveles allow/ask/block, eventos de auditoría defend/detection sanitizados, una herramienta defend_report y un guardián contra comandos de borrado destructivo.

Optimización con un clic de una instrucción en bruto en un prompt profesional: tres estilos de salida, perfilado de rol/tarea/objetivo consciente de la situación, aprendizaje autoiterativo (memoria de sesión + valores predeterminados inteligentes + anulaciones del usuario), /template para 22 sub-escenas con cero llamadas al modelo, ✨ optimización/deshacer con un clic en el cuadro de entrada, herramienta prompt_optimize, hook de auto-optimización y documentos zh/en autodetectados.

Configura visualmente el prompt, las herramientas, las skills visibles, los subagentes y los modelos de reserva de un agente, y ensambla varios en un equipo. Nunca escribe ni edita ningún archivo de preset del host.

Paquete de habilidades de metodología de auditoría de seguridad más la puerta de enlace de cadena de suministro plugin_vet: ocho habilidades de agente (escaneo de secretos, auditoría de dependencias, revisión de cadena de suministro, revisión de inyección de prompts, orquestación de auditoría, modelado de amenazas, intel de vulnerabilidades, respuesta a incidentes) en ediciones china e inglesa, con un paquete proveedor npm que monta las habilidades y registra el escáner automatizado de preinstalación plugin_vet.

Autoevolución continua: estado del harness versionado, auditable y con reversión segura (prompts, memoria, skills, especificaciones de subagentes) refinado a partir de las trayectorias de sesión, con puertas de revisión y skills recargadas en caliente.