Plugins

Ships the Alibaba Java coding guidelines, 44 selected rules, as an embedded harness skill, so writing, changing and reviewing Java code or DDL follows the handbook with a numbered self-check before delivery.

Startup self-check that compares against the last healthy baseline and reports missing loader entries, client modules and plugins skipped by compatibility checks, especially useful after DSH upgrades.

Constructor DIY de flujos de trabajo para DSH: compón flujos de prompts con varios pasos, puertas de autocontrol, reglas de salto impuestas por el motor, ejecución dirigida por agentes y panel de ejecución en vivo.

Trata la sesión como la de un usuario de China continental con una persona coherente (código regional del ID, prefijo telefónico, ASN del operador, locale y zona horaria), una checklist de inicio, una autoevaluación y un comando para empaquetarlo para un amigo.

Convierte sesiones archivadas en memoria duradera, no en archivos muertos. Resume cada archivo como skills reutilizables y un fact ledger con decisiones ADD/UPDATE/NOOP más `validUntil` y `supersededBy`, para retirar hechos obsoletos. Agrupa temas por similitud single-linkage. También procesa sesiones en curso con un seq watermark de solo lectura, dejando el session log byte por byte intacto. La autoverificación puede medir la fusión de hechos duplicados, retirar antiguos y consolidar skills; solo actúa si aceptas, nunca borra definitivamente, solo marca supersedes.

Integra el MCP oficial de McDonald's China (`mcp.mcd.cn`) en DSH. Pega un token generado por ti; realiza handshake, llama a `tools/list` y registra cada herramienta remota como herramienta DSH nativa con prefijo `mcd_`. Altas/bajas upstream requieren solo reiniciar, no cambiar código. Incluye cuatro herramientas permanentes (`mcd_status`, `mcd_test`, `mcd_tools`, `mcd_call`) y ajustes con prueba de conexión. El token solo se guarda en este equipo, `~/.dsh/dsh-mcd-mcp.json` (mode 600); nunca va al repositorio ni al contexto de conversación.

Ejecuta Blender sin interfaz desde DeepSeek Harness: ejecuta scripts `bpy`, renderiza escenas y exporta recursos glTF. Incluye skills de recetas de modelado, problemas de la serie 5.x y flujos de recursos para que el agente compruebe la geometría antes de entregar los archivos.

Verifica antes de publicar la geometría: píxeles, ratio, dpi, tamaño/formato, ancho de impresión y modo de color. No revisa contenido (QR, texto/imagen, copyright, prohibidos). Python estándar, sin terceros; no modifica entradas. Python 3.8+. 10 plataformas/20 espacios, confianza por plataforma: WeChat MP, Xiaohongshu, Bilibili, Zhihu, Weibo, Douyin, WeChat Channels, revistas, impresión, entrega a clientes. Identifica por ID/nombre chino/alias (fuzzy). Se activa a petición o tras guardar archivo si se indicó destino; una línea si pasa, detalles solo si falla. Revistas/impresión: calcula ancho real (píxeles/dpi) y detecta impresión pequeña aunque el metadata dpi pase. Varias imágenes: comprueba consistencia e identifica la anómala.

Instala la skill codex-cua para que DeepSeek Harness use Codex computer use: controla Chrome y apps nativas de macOS mediante el runtime incluido con la app de escritorio ChatGPT/Codex. Incluye un cliente de sesión persistente y un autodiagnóstico doctor. Requiere la app ChatGPT/Codex con extensión Chrome, Python 3.9+ y macOS.

Banco de trabajo de tesis y análisis empírico que maneja IBM SPSS desde la conversación: `spss_check` (autodiagnóstico), `spss_variables` (lista variables .sav con etiquetas, tipos, niveles de medición y casos), `spss_data` (muestra filas para revisar faltantes y atípicos), `spss_run` / `spss_run_file` (ejecuta sintaxis SPSS o .sps y reajusta rutas relativas `CD`/`GET FILE`), `spss_analyze` (frecuencias, descriptivos, tablas cruzadas con chi-cuadrado, t-test, ANOVA unidireccional, correlación y regresión lineal). Resultados en tablas estructuradas extraídas por OMS. Detecta SPSS 25–31 automáticamente; servidor MCP stdio sin dependencias.

Chips de imagen en línea para el composer de DeepSeek Harness: al pegar una imagen aparece en el texto como chip numerado (image-1.png) con vista previa al pasar el cursor. Las imágenes siguen el flujo oficial de adjuntos; la numeración se reinicia por mensaje, el dock y las miniaturas de mensajes enviados muestran una insignia de secuencia y una comprobación previa avisa si los nombres del texto no coinciden con las imágenes de ese mensaje.

Capa de decisión estructurada para el bucle del agente DSH: control de llamadas peligrosas, autoverificación de salida, restricción de herramientas y guardia de bucle con modelo de adjudicación conectable.

Enruta ocho eventos del ciclo de vida DSH a siete canales tras deduplicar, respetar horas de silencio y agrupar resúmenes. La severidad se asigna a campos que Bark, ntfy, Telegram y los webhooks realmente admiten. Los fallos reintentan con backoff y jitter, incluso tras reiniciar; disyuntores por canal evitan insistir contra endpoints caídos. El autodiagnóstico informa de degradación en vez de quedar en silencio.

Kit de inicio para DeepSeek Harness: bienvenida, ruta de aprendizaje 0→1, recomendaciones de plugins por escenario y lista de autocomprobación, junto con el repositorio tutorial chino dsh-handbook-zh.