Plugins

Proveedor nativo de Rapid-MLX para DeepSeek Harness (dsh): dsh lee la información del modelo desde el servidor en lugar de tu settings.yaml.

Suite de agentes de investigación: control de objetivos a largo plazo con cadenas de evidencia auditables, programación cron, equipos multiagente de expertos, memoria de investigación autoevolutiva (FTS5 + RRF) y una UI de espacio de trabajo personalizada.

Reproductor de música, audiolibros, radio y noticias para DeepSeek Harness: transmite por HTTP tu carpeta local de música, lee en voz alta novelas locales .txt/.epub con voces de IA, reproduce música en línea de QQ/Kugou/Netease y radio por internet (HLS compatible), y emite resúmenes diarios de noticias — todo controlado desde la UI o diciéndoselo al agente mediante la herramienta de modelo music_play.

Herramientas de correo IMAP/SMTP (list/read/search/send/folders/attachment/health/watch/mark/reply) con filtros de rango de fechas since/until, email_mark para leído/no leído/destacar/mover, email_reply para responder/responder a todos/reenviar con cabeceras de hilo, preajustes de QQ/163/126/Sina/Aliyun/Gmail/Outlook/iCloud, soporte multicuenta, una barrera de aprobación de envío, una página de ajustes web y un aviso emergente de chica ballena al recibir correo, impulsado por el comprobador incremental email_watch. El inicio de sesión Outlook OAuth2 por código de dispositivo funciona sin configuración mediante un cliente comunitario integrado, y una cuenta aún puede aportar su propio clientId.

El órgano de memoria de Agent-Body: tras 2 minutos de silencio entra en sueño ligero y tras 5 en sueño profundo, donde reglas deterministas destilan la experiencia real en tarjetas de memoria (trampas, manuales, puntos calientes, problemas sin resolver, hechos). Los comandos entrantes recuperan tarjetas relacionadas por palabra clave y las inyectan en el contexto; las tarjetas sin uso decaen con una vida media y se archivan en lugar de borrarse. También elimina el ruido de las advertencias de homeostasis de todo el cuerpo: las repeticiones dentro de una ventana se cuentan en vez de reimprimirse, y una advertencia que se repite sin curarse converge en un desfase de estado estacionario conocido y se silencia. La consolidación y el recuerdo no hacen llamadas al modelo.

Portado desde el plugin ARS Claude Code (44k+ estrellas en GitHub): skills de investigación académica para DeepSeek Harness — un equipo de agentes de investigación profunda, un pipeline de redacción de artículos, un panel de revisión por pares multiperspectiva y un orquestador de extremo a extremo, además de dieciséis comandos /ars-*.

Equipos de agentes: genera compañeros de equipo con nombre y de larga vida, coordínalos con una lista de tareas compartida, buzón de miembros y espacios de trabajo virtuales, y observa al equipo en directo en una pestaña de sala de equipo.

Estudio de imagen y vídeo con IA como panel flotante de DSH, para que la creación transcurra junto a la conversación en lugar de sustituirla: texto a imagen, imagen a imagen y composición multi-imagen de 1K a 4K en ocho relaciones de aspecto; texto a vídeo e imagen a vídeo con control del primer fotograma de 4 a 12 segundos; modo cortometraje que importa un guion (.txt/.md/.json) y lo divide en planos de storyboard para previsualización y generación por lotes; y un espacio de trabajo de experto en prompts. Cero dependencias en tiempo de ejecución.

Bundle DSH que registra 13 herramientas nativas codegraph_* que envuelven la CLI de codegraph, para que los agentes inicien, mantengan y consulten un grafo de conocimiento de código preindexado (consulta de símbolos, exploración, rastro de nodos, llamantes/llamados, impacto, pruebas afectadas) en lugar de hacer grep en archivos.

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.

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 un panel de ajustes multiusuario al cliente web de DSH: selección de modo de uso, gestión de miembros con estado en línea y vinculación de dispositivos, y cambio o compartición de las bases de memoria y conocimiento por miembro.

Reuniones visuales de mesa redonda para DeepSeek Harness — nodos expertos en un anillo con aristas dirigidas, una puerta de agregación, pensamiento proxy para modelos trabajadores de caja negra y revisión adversarial (red-team) de planes ya acordados con endorse/reject por punto de vista.

AI Company Framework: convierte una frase en una empresa multi-agente — 15 Skills planos (boss/pipeline/role-template/11 roles/generic customer-memory), 7 plantillas de flujo de trabajo, runtime AgentTeams + panel de actividad, barra lateral de empleados con aislamiento por sesión, bridge de bot Feishu (bot de boss y por empleado, enrutamiento de grupo, push autónomo, puerta de decisión humana, guía de contacto externo), memoria SQLite por cliente con memoria de tres capas (fusión entre grupos), conmutador de modo /company; sin RAG.

Dirige automática e inteligentemente cada tarea delegada al mejor modelo configurado usando alias, etiquetas de capacidad y guía de uso, manteniendo el trabajo rutinario rápido y económico mientras envía el trabajo complejo a especialistas más potentes. Configura tu equipo de modelos en la Web UI o con una configuración guiada, ejecuta especialistas en paralelo con una unión de resultados fiable y ve el modelo elegido de un vistazo en las vistas de subagentes y dentro del árbol de Tasks de Better Sidebar.

Capa de orquestación multiagente para DeepSeek Harness: modos de ejecución autopilot/ralph/team, 19 tarjetas de rol, 40 skills bilingües y un servidor de estado MCP incluido, portado desde oh-my-claudecode.

Complemento en etapa temprana que conecta DeepSeek Harness con un servidor OwnDsh autohospedado desplegado por separado para identidad de equipo, control de acceso a modelos, cuotas y auditoría de uso.

Lanzador de escritorio de Windows para la interfaz web de DSH: acceso directo de escritorio, inicio silencioso, bandeja del sistema con abrir/salir completamente (detener servicio, cerrar ventana de app, salir de bandeja), ventana de app PWA con enfoque en lugar de relanzamiento, aviso de instalación y notificaciones de finalización de tareas.

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.

Suite de apariencia web con una galería de 7 temas (cada uno una asignación completa de 122 tokens --dsw-*) y cambio con un clic persistido en los ajustes, extracción del color del fondo estilo Material You que genera una paleta dinámica completa, y un control global de radio de esquinas. Los temas se apoyan en el sistema de aspecto oficial como capas de sustitución en lugar de pelearse con él, de modo que la fila oficial claro/oscuro/automático sigue siendo válida.

Guarda de codificación de archivos: lectura/escritura/edición byte a byte exactas para archivos GBK, Big5, Shift-JIS, EUC-KR, Windows-125x, UTF-16 y UTF-32, de modo que editar un archivo heredado lo deja en su codificación original en lugar de reescribirlo silenciosamente como UTF-8; el BOM de UTF-8 se conserva exactamente como estaba, los finales de línea (CRLF/LF/CR) se mantienen, los caracteres que la codificación no puede representar se rechazan en lugar de escribirse como "?", y los archivos no UTF-8 se listan con codificaciones candidatas para que el modelo pueda volver a leerlos explícitamente.

Convierte el uso de tokens de DSH en un juego gacha: alimenta a un monstruo con tokens, gana monedas, haz pulls de 14 waifus de IA (Kimi/GLM/Gemini/Claude y más), mejora artefactos y construye un equipo de batalla al estilo Balatro con bonos diarios de inicio de sesión.

Preset de agente Modo Aprendizaje: un agente de programación que enseña mientras programa: explicaciones concretas basadas en escenarios, guía socrática, y huecos de práctica TODO(你), modelado en el estilo de salida Learning de Claude Code; instalable mediante dsh plugin add (dsh-learning-mode en npm).