Plugins

Compañera Live2D de chica ballena para la UI Web de DeepSeek Harness: el modelo permanece en pantalla y reacciona a lo que el agente hace realmente (pensar, llamadas a herramientas, texto en streaming, errores, fin de turno); haz clic en ella para enviarle un mensaje al agente y ver la respuesta llegar a un bocadillo; el clic derecho abre un menú de expresiones, objetos de vestuario, escenas de escritorio y animaciones de un solo uso, cada acción mapeada desde la hoja de atajos del autor del modelo original para que nada se solape y todo expire solo. Recursos del modelo no comerciales (CC BY-NC-SA 4.0), código MIT, por Andersen216 (https://github.com/Andersen216).

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.

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.

Compresión Gzip para respuestas /api, que corrige los tiempos de espera de carga de historial en conexiones remotas o de bajo ancho de banda; omite SSE y respuestas ya codificadas.

Añade un botón de optimización junto al compositor que analiza y reescribe el borrador del prompt con streaming SSE, conciencia del contexto de conversación (estrategias de plantilla frente a pulido de intención), una cadena de memoria de continuidad de edición, deshacer, y enrutamiento de modelos con respaldo y prueba de conectividad.

Compresión automática de contexto para DeepSeek Harness: comprime las salidas de herramientas antes de que lleguen al modelo y mantiene cada compresión con pérdida reversible mediante herramientas de recuperación CCR.

Maneja el trazado científico de OriginLab Origin desde el chat de IA vía MCP: 62 herramientas. Vigilante de diálogos modales, compuerta de seguridad LabTalk, release/reconnect, ajuste con parámetros iniciales/fijos/ponderados, ediciones finas de gráficos y hojas, herramientas de matrices, FigureSpec YAML declarativo (diferenciable y reproducible), instantánea de solo lectura de MCP Resources, puente matplotlib-figure, ensamblaje de PowerPoint con etiquetas de paneles, búsqueda de plantillas de Graph Gallery, exportación EPS, lista blanca de acceso a archivos, línea base de regresión visual y entregable OPJU editable con verificación determinista de relectura.

Herramientas de biblioteca Zotero mediante la API local (sin clave API): busca ítems/colecciones, lee metadatos y resúmenes, lista adjuntos, lee texto completo (analiza PDFs sobre la marcha cuando falla la caché de Zotero), descarga PDFs y gestiona notas.

Generador de galgame: proporciónale un documento de guion más recursos de personaje/fondo/BGM/animación en el espacio de trabajo (img_human/, img_bg/, audio/, img_cg/) y genera una página web de novela visual jugable con ranuras de guardado configurables ([存档 N], 9 por defecto), sprites que siguen al hablante con cambio de variante multi-pose ([表情]), animaciones de apertura/cierre/CG ([op]/[ed]/[cg]), control de reproducción/detención/volumen de BGM y ramificación por líneas if.

Complemento de revisión de cambios de sesión para DeepSeek Harness: rastrea las llamadas a herramientas de escritura/edición por sesión y renderiza diferencias a nivel de línea con colores personalizables, con aislamiento de sesiones, agregación de subagentes y actualizaciones en vivo mediante SSE.

Arnés de evaluación para plugins de DSH: los casos en YAML impulsan ejecuciones reales del agente en modo headless, verifican llamadas a herramientas, argumentos, resultados y uso de tokens, con una puerta de referencia para regresiones en CI.

Pasarela REST + SSE que expone sesiones Harness en ejecución a clientes externos: autenticación por clave de API, streaming de tokens, agrupación por workspaces y adopción de sesiones GUI para seguir conversando.

Agregador de familias de skins: una sola instalación proporciona el centro de skins y todos los recursos de skin (qq98, ths, xp, blue-fantasy, dragon-heir, minecraft, miku, trading).

Equipo multiagente por roles para DeepSeek Harness. /team reúne hasta 12 subagentes (producto, arquitecto, investigación, UI, backend, frontend, BD, seguridad, revisor, QA, DevOps, docs) y ejecuta un pipeline de 9 fases con puertas (aclarar, investigar, diseñar, revisar spec, aprobar plan, implementar, revisar, test, entregar) sobre artefactos compartidos. Las puertas de calidad las impone el código, no los prompts: una tarea sin terminar no se marca completa, los hallazgos los arbitra el revisor o QA, y lagunas de cobertura o retrabajo se ven en el overlay y en /team status. Incluye overlay en vivo (fases, plantilla con modelos, DAG, artefactos, decisiones), modo de equipo persistente y conteo de tokens/tiempo. Sin dependencias en runtime ni build.

Notificaciones del navegador y un pitido cuando termina un turno de sesión, el agente hace una pregunta o hay una aprobación pendiente; al hacer clic en la notificación salta a la sesión; endpoint de activación remota y canal SSE (npm: dsh-my-notify).

Memoria de equipo autoevolutiva como Markdown plano en git: un plugin nativo de Cordis que registra 38 herramientas de memoria de nombre simple más una sección de señales de prompt reevaluada en cada ensamblaje, con refuerzo RPE, decaimiento y consolidación durante el sueño; comparte un repositorio de datos con sus hosts Claude Code (MCP) y OpenClaw; verificado con DSH 0.1.0-rc.6.

Memoria de equipo autoevolutiva como Markdown plano en git: un complemento Cordis nativo que registra 38 herramientas de memoria con nombre simple más una sección de señales de prompt reevaluada en cada ensamblaje, con refuerzo RPE, decaimiento y consolidación durante el sueño; comparte un único repositorio de datos con sus hosts Claude Code (MCP) y OpenClaw; verificado con DSH 0.1.0-rc.6.

Añade /pua para guiar al agente a probar otro enfoque y verificar los resultados antes de declarar la finalización, con 15 estilos de empresa, modos de persona, ajustes globales y por conversación, y un bucle opcional que continúa hasta que un comando de verificación pasa, se alcanza el límite de iteraciones o el usuario cancela.

Adelgazamiento reversible del contexto para DeepSeek Harness: recodificación tabular sin pérdida estilo TOON de arrays JSON uniformes, ventanas de tablas muestreadas por stride con números de línea y deduplicación entre turnos para salidas repetidas de herramientas; cada reemplazo pasa por una compuerta de bytes+tokens (≤72% de bytes, estrictamente menos tokens estimados) y el original se vuelca a disco detrás de un aviso `[save-token #id]`, recuperable en una sola llamada mediante la herramienta `save_token_expand`, con medición de tokens facturados y ahorrados en un panel de configuración.

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.

Analiza el uso entre modelos, proveedores, espacios y periodos, con fechas personalizadas sobre todo el historial, cache-hit visible y desgloses por modelo y proveedor. Incluye tendencias horarias/diarias, mapa de calor de 53 semanas estilo GitHub, rachas, anillos de tokens por modelo y espacio (tokens, coste, %), filtros combinables, eficiencia de caché, saldo DeepSeek, alias de espacios, exportación CSV, y un libro mayor duradero que conserva el uso tras eliminar la sesión o el espacio (fila Deleted) y se reconstruye de forma incremental. El registro de espacios se refresca vía sonda DSH domain/changed; solo se cuentan espacios registrados. Contabilidad separada de entrada, caché y razonamiento. Chino: hora local; inglés: UTC; API solo loopback.

Compresión determinista de contexto para dsh: cero llamadas al LLM, poda basada en reglas que preserva rutas, comandos, trazas de error y tareas pendientes textualmente. Comprime ~80k tokens a unos pocos cientos.

Disciplina de llamadas a herramientas para DeepSeek Harness: inyecta una sección estática de prompt con restricciones de comportamiento, reduce el grupo paralelo a 1 tras un fallo de herramienta (se restaura tras 3 éxitos consecutivos), empuja al modelo a dejar de reintentar tras fallos repetidos, verifica las escrituras con reversión .bak, controla los comandos de alto riesgo y registra estadísticas de cumplimiento con /behavior-status.

Incorpora un editor VSCode real (code-server, o VS Code de escritorio local mediante la extensión puente incluida) como pestaña GUI: las ediciones de archivos del agente abren diffs rojo/verde por turno que sobreviven al cierre de pestañas y a la recarga de página, los archivos se bloquean mientras escribe el agente y un supervisor watchdog mantiene cero procesos huérfanos.