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Plugin de DeepSeek Harness que convierte los juicios de Jev en tres acciones automáticas — podar la salida de herramientas sobredimensionada a los segmentos relevantes para la solicitud, filtrar las páginas obtenidas en busca de instrucciones dirigidas al modelo y elegir qué skill encaja con el siguiente paso — además de las herramientas jev_ask y jev_gate, un libro de juicios que sobrevive a los reinicios y un informe /jev-status. Requiere una clave de API de TypeSafe; sin ella queda inerte y no envía nada.

Pipeline de investigación y búsqueda profunda multiplataforma: harvest_scout para descubrimiento en paralelo por GitHub, Web, Twitter, Reddit, Xiaohongshu, Bilibili y YouTube; harvest_deep_research para informes de investigación completos automatizados; además de extracción, verificación entre fuentes y auditoría de credibilidad.

Skill de revisión de código basada en plantillas: flujo de revisión en cinco pasos, clasificación por severidad (crítica/media/menor), puntuación en cuatro dimensiones (calidad, seguridad, rendimiento, mantenibilidad), salida dual en texto y HTML, y base de conocimiento de referencia bajo demanda.

Puntuación de calidad multidimensional para plugins de DeepSeek Harness que evalúa un repositorio o paquete npm en éxito de instalación, actividad de mantenimiento, completitud de la documentación, análisis de seguridad y cumplimiento del protocolo usando evidencia real de CLI, y genera un informe de clasificación en JSON o Markdown.

Un editor Typst WYSIWYG para artículos, informes, exámenes, currículums, gráficos, pósteres, partituras y diapositivas exportadas como PPTX.

Escáner de seguridad para plugins de DSH: análisis estático y semántico del código fuente del plugin, reglas de superficie de ataque específicas de DSH, npm audit, escaneo por lotes e informe HTML con gravedad y evidencia por hallazgo.

Pipeline de optimización de tokens por capas para DeepSeek Harness: escalera de salida, carga diferida de MCP, motor de compactación e informe de aciertos de caché. Construido sobre APIs reales de plugins DSH; ahorra ~40-60% de entrada en sesiones largas.

Compañero de escritorio de ballena en pixel art con 29 estados auditados por fotogramas: golpea el cristal y parpadea el título de la pestaña cuando hay una aprobación esperando, dice un informe de finalización cuando termina un turno y añade una paleta de comandos de barra diagonal al cliente web.

Revisión offline de esquemáticos para EasyEDA Pro, expuesta a dsh como cuatro herramientas: informes de comprobación puntual, esqueletos de arquitectura, un diagnóstico de instalación y un puente al editor en vivo que prioriza acciones de solo lectura, todo impulsado por la CLI local boardwise.

Decisiones tipadas de Laya (`noul` sí/no, `choice`, `score`) como servicio Cordis de primera clase (`ctx.laya`), más las herramientas `laya_ask` y `laya_plan` visibles para el modelo. El plugin en sí no instala ni descarga nada: es un cliente de un sidecar `laya-mcp serve` que inicias tú mismo, e informa que el sidecar no está en ejecución en lugar de fallar de forma oscura en la primera llamada a una herramienta.

Plugin de verificación de objetivos basada en evidencia para DeepSeek Harness. Bloquea objetivos con /ultragoal y verifica la finalización según los códigos de salida de comandos y los artefactos generados, evitando que el modelo informe falsamente de la finalización de tareas.

Plugin proveedor TRAE SOLO para dsh-router, portado desde traework2api. Proporciona el proveedor traework, un canal de chat SOLO gratuito e informa del estado de cuenta única al núcleo de dsh-router.

Agente de escritura en colaboración profunda para DSH: aprendizaje de estilo de escritura por usuario a partir de pares de edición, flujo clarify→outline→section-writing→red-team→reader-gallery, síntesis de proyecto a informe (informe de laboratorio / introducción de producto / encuesta / README), 41 herramientas MCP e interfaz web de selección-mejora con vista previa de archivos en la aplicación.

Perfilado de rendimiento y diagnósticos de caché LLM para DeepSeek Harness — ingeniería de contexto, perfilado de latencia e informes sobre el comportamiento de la caché.

Añade /review, /review-status y /review-cancel para lanzar un subagente nativo independiente que inspecciona un ámbito Git elegido (rama base, cambios sin confirmar, un commit o instrucciones personalizadas) y devuelve un informe de hallazgos en la conversación actual, con salida en inglés o chino según la configuración regional del host.

Investigación profunda como modo agente: un único bucle revisado que planifica, investiga en rondas paralelas adaptativas impulsadas por las lagunas que los propios investigadores declaran, sintetiza un informe citado y luego lo revisa de forma adversarial, en lugar de un script que el modelo reescribe por llamada. Las preguntas que el presupuesto de rondas nunca alcanzó se nombran en el informe en lugar de descartarse.

Apunta web_search a una instancia SearXNG autohospedada en lugar de la ruta nativa: pagina hasta que se satisfaga maxResults e informa de cobertura degradada cuando los motores fallan, para que un conjunto de resultados delgado no se lea como una web delgada.

Gestiona los modelos OpenCode Zen de nivel gratuito y Go en settings.yaml: obtiene los listados de modelos en vivo desde opencode.ai, informa del desfase entre configurado y en vivo por ruta, y añade o elimina entradas mediante cuatro herramientas de agente y una sección de ajustes de OpenCode Models.

Proveedor de modelos DSH para la CLI AGY autenticada localmente: descubrimiento de modelos Gemini/Claude, esfuerzo de razonamiento independiente, herramientas propiedad de DSH, manejo acotado de contexto y resultados de herramientas, y streaming seguro en Windows. Reporta problemas en GitHub Issues: https://github.com/darkings/dsh-agy-provider/issues.

CLI self de Superself como herramientas frente al modelo (contexto de proyecto, unidades de trabajo, informes, decisiones) más un comando /self: estado de proyecto entre sesiones y entre proyectos, mantenido fuera del repositorio de código.

Informes de evidencia de entrega locales y verificables para el trabajo de agentes de programación.

Memoria markdown de largo plazo entre sesiones con estructura LLM-Wiki 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); flujos remember/recall/consolidate/forget, skill de memoria integrada, herramientas de migración pack/unpack y un aviso de recuerdo en primera persona en tiempos de inactividad. Añade: presupuesto de boot-block por archivo, sellado automático de last_access, panel de salud, compilador de índice (las páginas declaran summary:), grafo de memoria interactivo, consultas estructuradas por etiqueta/tipo/relevancia, sugerencias de enlaces cruzados e informe `checkup` con acciones priorizadas.

Verificación de referencias para DeepSeek Harness (参考文献真实性检查器): la herramienta de modelo reference_checker contrasta la bibliografía de un artículo (.pdf/.bib/.tex/.txt o texto pegado) con Crossref, OpenAlex y arXiv, informa found / partial / not_found / error por entrada y emite citas corregidas en el estilo de la entrada (APA, GB/T 7714, IEEE, Vancouver, MLA, Chicago, Harvard, ACS, BibTeX).

Informes de deriva de comportamiento para sesiones de DSH: compara dos registros de sesión e informa de la alineación de secuencias de herramientas, la mezcla de herramientas, el volumen de razonamiento, los tiempos, los reintentos y los archivos objetivo, con una puerta opcional de umbral en CI. Cero dependencias.