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Exposes the models already configured in DeepSeek Harness through an OpenAI-compatible gateway, so other local projects can call them with any standard OpenAI client. Multiple provider candidates share one named group with ordered, balanced or random dispatch; upstream failures before any output switch to the next candidate transparently, and rate-limited requests are retried after the provider's backoff. Per-candidate call statistics (attempts, answers, failures, token/TTFT totals) appear as badges in the settings page, and daily aggregates persist to a local file with a 30-day heatmap and trend view. Until you create a key in the UI, the endpoint accepts calls from anyone who can reach it; keys (stored as SHA-256 hashes) then turn authentication on, and the endpoint stays locked even after the last key is revoked. Exposing the optional LAN listener without a key leaves the port open to the whole network. Runs on DSH 0.1.2-rc.1 through 0.1.7-alpha.1 and later.

Transcripción local de voz para el compositor de DSH Web con varios modelos: el usuario elige Whistle o Voz y cada modelo se descarga de forma diferida. Se distribuye como bundle de DSH.

Herramientas para el CLI local jetformat: convertir DOCX/XLSX/PPTX a PDF, extraer texto, validar archivos e inspeccionar, unir, extraer páginas o renderizar PDF. Requiere jetformat CLI.

Memoria de largo plazo entre sesiones respaldada por un servicio local Go (unos 50 MB de RAM, SQLite-vec y afirmaciones reforzadas con verificación): inyecta recuerdos sin latencia en cada mensaje, importa la transcripción al terminar y ofrece memory_search, memory_logs y memory_ingest. Instala con dsh plugin --profile web add @djasdh/interest-memory-dsh-bridge. Solo es un puente de protocolo; dsh plugin add no instala el servicio Go. Instálalo e inícialo primero según el README; hasta entonces, las herramientas devuelven vacío sin aviso.

Complemento nativo de DeepSeek Harness: envía cada prompt a la captura local de agent-feedback-loop e inyecta en el contexto las reglas recurrentes compiladas.

Local images and videos as the DSH desktop window background: timed rotation with 0.7s cross-fades, first-frame-ready before fading in, automatic light/dark ink for readability, adjustable blur and panel/sidebar opacity, video thumbnails, and a probe endpoint reporting load, layer and selector health. Reads only the local files you point it at.

Model attribution panel for the dsh web chat — local, zero-network structural fingerprinting (template token leaks, glitch canaries, tokenizer usage-vector matching) that scores which of 29 AI vendors a session's responses most resemble, with a per-claim evidence ledger and a 12-probe active battery.

Lector local de TXT en una pestaña lateral y acompañante de lectura con IA sin spoilers: el modelo solo ve lo leído (capítulo actual, final del anterior y un archivo de contexto por libro que crece al avanzar). Extractos, ideas y respuestas se guardan como notas Markdown estructuradas exportables a Obsidian; el texto completo solo se desbloquea al marcar un libro como terminado.

Complemento DSH que registra la skill ai-eight-honors-eight-shames: ocho reglas comprobables para agentes de código (verificar antes de llamar, aclarar ambigüedades, citar pruebas, reutilizar antes de crear, probar antes de afirmar que está listo, seguir convenciones locales, separar hechos de inferencias y mantener los cambios reversibles), más una novena para registrar cada solicitud y cambio en informes en la raíz del espacio de trabajo.

Panel de química para DSH Web. Dibuja estructuras en Ketcher; un script descarga la compilación y el navegador las renderiza localmente, sin backend. RDKit calcula la molécula actual sin llamar al modelo: fórmula, masas, logP, TPSA, donantes/aceptores de enlaces H, anillos, Fsp3, centros estereogénicos, reglas Lipinski y Veber, QED, alertas PAINS/BRENK y esqueleto Murcko, además de búsqueda SMARTS, similitud, conversión, estandarización y limpieza por lotes. La pestaña de retrosíntesis usa un backend intercambiable (Retro* por defecto) mediante un proceso JSON de entrada/salida y señala lo que falta si no está instalado, sin inventar rutas. Los cálculos los realiza el paquete Python del repositorio (rdkit), que se instala aparte con pip.

Registra en un perfil DSH el servidor MCP stdio dsh-mol basado en RDKit y sin acceso a la red. Ofrece 12 herramientas: validación de SMILES en tres niveles con diagnósticos legibles y posiciones, propiedades moleculares, similitud con fármacos y alertas estructurales, dibujos PNG/SVG, cuadrículas de moléculas, conversión entre SMILES, InChI, InChIKey, MOL, SDF y fórmula, estandarización con cambios por paso, deduplicación, búsqueda SMARTS, similitud de huellas y limpieza por lotes que informa cada fila rechazada. El parche solo registra el servidor; hay que instalar antes el paquete Python con las herramientas. README ofrece `pip install` o instalación desde el código; hasta que esté en PyPI, funciona la vía desde el código.

Configuration UI for the official OpenViking memory plugin: connection and user-key setup, local connection diagnostics, a per-session memory toggle in the composer, memory isolation that keeps recall inside the current topic, and recall tuning for score threshold, injected item count, query expansion and excluded URIs.

Sustituye el menú reasoning-effort por un deslizador ajustable con arrastre. Incluye 13 efectos canvas en cinco familias (thrust, fluid, fantasy, tech, texture), desbloqueados en tres niveles según el esfuerzo. Custom combina 10 formas de partículas y 8 trayectorias; 9 acentos y un selector hexadecimal recolorean todo. Sonidos opcionales de tecla: dos clips de voz, graznido de pato sintetizado, clic mecánico y archivo local.

Local Markdown notes as governable working memory for DeepSeek Harness agents: dual-mode source/WYSIWYG editor with images, convention or reference notes auto-inject into the system prompt with sensitive values masked, plus snapshot version history, recycle bin, undoable archiving, AI reorganization, backlinks and full-text search. Compatible with DSH 0.1.7-0.2.x.

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

Edición en inglés de la Ley de Weiwen (Ley de KISS): el primer y único middleware de adjudicación causal de caja blanca agnóstico de dominio para agentes de IA. A diferencia del tooling causal por dominio o de los cortafuegos de agentes con compuertas de evidencia, adjudica cada llamada a herramienta en una cadena causal determinista (R->S->D->H->M) antes de la ejecución, en cualquier dominio, sin entrenamiento ni ajuste por dominio. Bloquea operaciones destructivas y sobre archivos de credenciales, escala violaciones de límites, corta enlaces defectuosos hasta verificarlos corregidos y emite veredictos de riesgo sobre ejecuciones no auditables; totalmente local y sin coste de API.

Workspace autónomo de cartera personal e investigación de inversiones para DSH: registro local, importación de activos y vistas de asignación, seguimiento de mercado/noticias, biblioteca de investigación y resúmenes IA opcionales configurados por el usuario. Incluye runtime Windows y almacena datos localmente.

Conversation outline panel for the DSH web surface: user questions as root nodes (index, time, tool count and text volume per turn) with the Markdown headings of assistant replies hanging beneath them, plus level slider, search scope, bookmarks, copy and export as Markdown, section jump, keyboard navigation, a right-edge density rail and per-session reading-position memory. Read-only UI: it never touches prompts, tool results or provider traffic, and writes nothing outside its own localStorage keys.

Bandeja personal para pegar en DeepSeek Harness (dsh): /inbox en el compositor o panel lateral guarda enlaces, imágenes, texto y credenciales en un vault local; clasifica primero con reglas locales y luego con un modelo limitado por cuota. Permite explorar, buscar y editar; el asistente recupera registros si se solicitan en conversación. Los cuerpos de credenciales se cifran en reposo. Sincronización opcional con WebDAV/S3 para registros y adjuntos. Por ahora solo Windows.

Interpone tres herramientas de enrutador (list_capabilities, describe_tool, call_tool) ante servidores MCP stdio para cargar esquemas bajo demanda, no en cada solicitud. Moldea cada resultado con una secuencia determinista y archiva primero el original (retrieve_spill lo recupera); permite asignar costes en tokens a grupos y ocultar grupos integrados por agente. Usa un enrutador Python de biblioteca estándar y requiere Python 3.9 o posterior.

Compaction fallback for compaction-basic: when its LLM summary throws, comes back empty or cannot fit the window, the span is compiled deterministically with a seq pointer on every line (vendored dsh-compaction-instant compiler). Adds recall and search tools, /recall and /context commands, an idle trigger at 45% of the window and an on-disk span archive. The engine mounts as one row in the agent preset (docs/dsh-integration.md).

Registro personal de estado y motor de decisiones local-first para dsh: guarda cada entrada byte a byte con procedencia a nivel de línea, argumenta contra sus propias conclusiones generando primero refutaciones, asigna a cada hecho almacenado su propio TTL y señala dónde una decisión no se apoya en nada.

Genera imágenes a través de una sesión web de ChatGPT ya iniciada y descárgalas a un directorio local.

Envía cada prompt de dsh al pipeline local de memoria de feedback agent-feedback-loop: captura la insatisfacción, la revisa offline convirtiéndola en reflexiones y adjunta al turno el contexto compilado de reglas de recurrencia, sin bloquear nunca un prompt. Requiere el runtime de agent-feedback-loop; ejecutar después `agent-feedback-loop install` conecta automáticamente los perfiles de dsh existentes.