Plugins

Puente MCP de Context7: ofrece al modelo documentación de bibliotecas actualizada y específica por versión y ejemplos de código a través del servidor MCP de Context7, sin clave por defecto.

Preset de agente mínimo para Windows en DeepSeek Harness: persona fija de una línea, tres herramientas, sin contexto de tiempo de ejecución.

Pulido de borradores para el compositor de DSH: pulido con IA del borrador de entrada con un clic (botón de destellos junto a enviar), con contexto de conversación opcional y un canal de modelo configurable.

Adaptador LLM LongCat-2.0: contexto de 1M, modo de pensamiento binario, llamada a herramientas y streaming a través del endpoint compatible con OpenAI.

Convierte cada espacio de trabajo de DSH en un proyecto: cada sesión nueva inyecta automáticamente una convención de proyecto-espacio de trabajo (leer el código antes de actuar; una carpeta vacía significa un proyecto completamente nuevo); un interruptor Project por sesión en el compositor degrada la sesión a un espacio de trabajo simple con un aviso explícito, y el estado se conserva en el registro de sesión.

Riel de esquema de mensajes de la sesión actual para la interfaz web de DSH: tus mensajes aparecen como barras finas en el borde izquierdo; pasa el cursor para expandir el esquema completo (número de línea + texto) y haz clic para ir instantáneamente a ese mensaje. Solo frontend, sin dependencias de servicios externos, basado en instantáneas de sesiones y sin sondeo.

Un compañero de píxeles que vive en el área de chat: eclosiona de un huevo en uno de tres sprites o uno personalizado dibujado por el LLM a partir de una descripción de texto, salta solo sobre las burbujas de mensajes, se controla con WASD, charla en personaje a través de los modelos que ya configuraste y lleva un sistema de crianza (ánimo/energía/salud, niveles, tienda) impulsado por el uso real de tokens.

Registra la skill remove-pdf-background-gray para DSH: blanquea los fondos de escaneo grises/blanco roto en PDF basados en imágenes preservando la resolución, la geometría de página y los bordes del texto con suavizado (escritura Flate sin pérdida), mediante un único script de Python (pypdf + Pillow + numpy).

Adjuntos de imagen nativos para DeepSeek solo texto en la Web GUI: las imágenes pegadas o soltadas aparecen como miniaturas en la sesión y, antes del envío, el host las lee con la API de visión gratuita Zhipu GLM-4V-Flash (cadena de respaldo glm-4v-flash) y sustituye la descripción, de modo que DeepSeek responde sobre la imagen mientras el original se conserva en el historial.

Analiza imágenes de conversación mediante prompts específicos por modo (caption, UI, documento, grounding, topología, etc.) e inyecta evidencia estructurada con primitivas de coordenadas (cajas, puntos, referencias) como texto, con caché a nivel de sesión para reutilización entre replay y compaction.

Herramienta `generate_image` orientada al modelo para modelos solo de texto: el modelo pide una imagen en lenguaje natural, Gemini la dibuja a través de la CLI de Antigravity, la imagen se guarda en un directorio de salida configurable y la herramienta devuelve las rutas de archivo para que el modelo las use en su trabajo.

Enruta imágenes a un modelo de visión de tu elección — reescritura automática, herramientas explícitas o híbrido — para que un modelo de chat solo texto no falle un turno que contiene una imagen.

Migra conversaciones, MCP, memorias y archivos de proyecto de Codex CLI a sesiones, espacios de trabajo y registros MCP de DSH.

Espejo sin conexión de la documentación oficial de DeepSeek Harness como skill dsh: 168 páginas del sitio (EN/zh) más 52 documentos de referencia exclusivos del repositorio, con navegación por temas e índice de búsqueda de texto completo para desarrollo de plugins.

Guardia con prioridad de evidencia: avisa al agente cuando afirma éxito sin un registro de ejecución de herramienta coincidente en el contexto reciente.

Controlador remoto nativo de Discord para DeepSeek Harness: controla sesiones persistentes de agentes de programación desde MD, canales de servidor con mención obligatoria e hilos, con comandos slash, actualizaciones de progreso, aprobaciones, preguntas estructuradas y adjuntos de imagen y texto.

Vista previa en el chat de los archivos generados: al hacer clic en una ficha de archivo generado se renderiza Markdown (markdown-it del lado del servidor + highlight.js), imágenes o texto plano directamente en la conversación; abrir en la app del sistema y mostrar en la carpeta siguen a un clic.

Llamadas de voz iniciadas por el agente: `offer_call` hace sonar al humano (接听/拒接/稍后再说); las llamadas aceptadas se sintetizan y reproducen localmente con CrispASR + Qwen3-TTS (9 voces, 2 dialectos chinos), y las rechazadas devuelven la decisión al agente.

Lee en voz alta las respuestas del asistente solo mediante la API de Fish Audio (lleva tu propia clave): lectura por mensaje, interruptor de autolectura y una página de ajustes para el modelo, el reference_id de la voz, la clave de API cifrada y el proxy.

Ruta de proveedor de visión que transcribe imágenes adjuntas a texto mediante un modelo configurable (más de 15 proveedores compatibles con OpenAI y Anthropic) mientras DeepSeek sigue respondiendo.

Puente de visión para rutas de DeepSeek solo de texto que analiza imágenes adjuntas y locales mediante endpoints configurables de OpenAI Responses, Chat Completions o Anthropic Messages, mientras deja nativas las rutas con capacidad de imagen.

Kit de visión para DeepSeek solo de texto: herramienta `vision` invocable por el modelo, adaptadores contenedores para deepseek/opencode-go (v4 flash/pro), cuota de Antigravity IDE (default, flash/pro) / cualquier VLM compatible con OpenAI / Gemini / canales locales de Ollama, memoria de evidencias con rehidratación por compactación, caché de hash de contenido y un panel de cliente bilingüe.

Registra una ruta de proveedor `deepseek-vision`: la interfaz web acepta imágenes pegadas y las transcribe a texto mediante la API de visión gratuita Zhipu GLM antes de delegar al adaptador DeepSeek.