Plugins

El paquete DeepSeek Harness registra una habilidad que convierte producción larga (artículos académicos, análisis sectorial, comentarios empresariales) en pipeline de 9 roles: scouts T1 literatura / T2 datos / T3 casos en paralelo, T4 analista, T5 redactor, T6 compañero crítico, T7 auditor, T8 finalizador, T9 revisor par ejecutados por el coordinador. A través de 6 fases con verificación triangular de evidencias, M-gate de 23 comprobaciones, auditoría G0-G14 incluido gate de rastro IA chino, puntuación peer-review con matching de revistas, y 4 checkpoints humanos. Instala con `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch más lib/index.js); envía tarjetas de rol T1-T9, plantillas y 11 scripts de verificación sin dependencias, con READMEs en cinco idiomas.

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.

Comprobaciones de salud para plugins DSH: verificación de manifest/patch/entry/build/pack/install, plugin_check invocable por el modelo, detección de host-shadowing de perfil + BOM, diagnósticos de entorno y preflight de veneno.

Math Agent Framework para DeepSeek Harness: motor de derivación simbólica (CES / formas cuadráticas / ODE / PDE), verificación con SymPy, demostraciones formales verificadas por el compilador de Lean 4 y verificación adversarial multiagente estilo QED, expuesto como herramientas DSH nativas mediante un shell TS que sirve de puente a un motor Python. Requiere clonar el repositorio math-agent-framework y ejecutar `pip install -r requirements.txt`, con MATH_AGENT_HOME apuntando a la raíz del repositorio. Cada resultado incluye procedencia (versiones del motor, semilla, tolerancias) y se marca como datos no confiables.

Habilidad de verificación de afirmaciones que contrasta documentos de diseño y planes con los hechos del código, escalando las afirmaciones de comportamiento a verificación ejecutable con primitivas lógicas para máquinas de estados y modelos de datos, con regresión antes/después, restricciones de dominio y minería de riesgos de concurrencia.

Verificación LLM de grano fino para agentes DSH: recompensas por pares sobre logprobs de score-token, selección best-of-N de Probabilistic Pivot Tournament, y seguimiento de progreso por paso.

Flujos de trabajo de ingeniería predefinidos para DeepSeek Harness: una herramienta dev_task que controla transiciones de etapa, artefactos, verificación, revisión y ámbito de commit, además de un banco de trabajo web para instalar skills y reglas de proyecto o de usuario.

Detector estático y de humo en sandbox sin dependencias para plugins de DSH: puertas de estructura de paquete, escaneo del contrato cordis, humo headless sin claves y comprobaciones de listado en el ecosistema.

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).

Mercado abierto de plugins: búsqueda en vivo del tema dsh-plugin de GitHub con verificación de package.json por repositorio (distintivos de manifiesto dsh.bundle/dsh.client y un filtro de solo verificados), instalaciones npm-first con comprobaciones anti-squatting del mismo origen, detección de actualizaciones y cinco herramientas de agente para uso sin interfaz.

Tienda de plugins: catálogo autoritativo de npm + lista curada awesome (más de 550 plugins, 11 categorías), verificación de calidad mediante el campo dsh, instalación con un clic con `dsh plugin add/remove` oficial, entrada en la barra lateral y en ajustes.

Escribe resúmenes JSONL locales con el recuento de herramientas por turno y señales de verificación aproximadas, sin almacenar prompts, argumentos de herramientas ni el texto de los resultados.

Puente de canal Feishu (Lark) con fallo cerrado: chatea con un bot y recibe las respuestas del agente dsh, con aprobación de herramientas humano-en-el-bucle opcional (tarjetas Allow/Deny antes de cada llamada bash, tiempo de espera con fallo cerrado). Integración exclusiva con el SDK oficial de Python (versión fijada); lista blanca de denegación por defecto, verificación de firma/marca de tiempo/repetición de webhooks, sesiones persistentes por chat; verificación diaria de compatibilidad con el último SDK; documentación bilingüe.

Plugin de DeepSeek Harness que mantiene honestas las afirmaciones positivas del agente: las ejecuciones de verificación se convierten en comprobantes, las ediciones se registran y un «todas las pruebas pasan» obsoleto, fallido o enmascarado se transforma en una nueva ejecución en lugar de un cierre.

Puerta de frescura para las afirmaciones del agente sobre pruebas, typecheck, lint y compilación: cada ejecución de verificación se convierte en un recibo en tools/post-execute, se rastrean las ediciones de archivos y, en agent/turn-stopping, una afirmación cuyo último recibo esté obsoleto, falle o no tenga resultado legible impulsa un paso más nombrando el recibo y los archivos editados desde entonces.

Ejecuta 3 o 5 candidatos de coding-agent en Git worktrees detached, valida sus patches con comandos del proyecto, clasifica solo candidatos que pasen, y requiere aprobación separada antes de aplicar el ganador.

Pestaña Install en Settings → Plugins: instala, actualiza y elimina cualquier plugin mediante especificación npm, `github:user/repo` o ruta local a través de la misma ruta CLI `dsh plugin add`; comprueba actualizaciones frente a npm latest o GitHub HEAD con protección contra degradación y verificación de versión resuelta, omite el período de espera de lanzamiento de pnpm 11 en cada alta/baja y reinicia el servicio mediante DSH Desktop shell o un proceso relay bajo `dsh web` independiente.

Analítica de ejecución de sesión: pasos, llamadas a herramientas, fallos, acciones repetidas, uso de tokens y señales de verificación, presentados como informes en texto/Markdown/JSON.

Ejecuta un debate tesis-antítesis-sello cuyo veredicto se calcula a partir de códigos de salida reales de comandos y recuentos de casos, nunca de la prosa del agente.

Skill de metodología de clonación de sitios web: un árbol de decisión que prioriza la fuente real y cubre sitios estáticos, sitios de contenido React/Vue/Next y frontends con mucho WebGL/Canvas, verificación obligatoria del código ejecutable citado de análisis de IA de segunda mano, y 13 scripts Node sin dependencias para reconocimiento de navegador vía CDP, recolección de assets/fuentes, rastreo de rutas, caza de sourcemaps y auditoría por diferencia de píxeles.

Verificación de informes completos para informes científicos: comprobaciones por afirmación frente a Crossref, PubMed (escaneo de retractaciones), ClinicalTrials.gov, UniProtKB, GEO/SRA y PatentsView, accesibilidad de URL y coincidencia de títulos, significado afirmación-frente-a-fuente a temperatura 0, y un libro de auditoría durable y reiniciable con un informe anotado.

Gestiona hosts Windows vía WinRM desde un panel web y siete herramientas de agente con ejecución de PowerShell, control de servicios y procesos, transferencia de archivos SMB / por fragmentos con verificación SHA-256 y ejecución en clúster.

Marketplace unificado de plugins creado para el shell DSH Desktop (EAC), que agrega el catálogo curado, el ecosistema de plugins dsh en GitHub y el registro de npm en una única tienda, con listas blancas de fuentes, comprobaciones previas de conflictos, verificación de instalación con arranque de prueba, actualizaciones manuales/lote/automáticas y gestión de paquetes de funciones .dshpack.

Exporta e importa la configuración de DeepSeek Harness entre máquinas como archivos .dshmig del mismo SO, con redacción de credenciales, verificación y rollback.