Plugins

Cuadrícula ambiental a pantalla completa para sesiones de DeepSeek Harness, con gráficos de tokens y velocidad, además de avisos push y alarmas ntfy al finalizar un turno, producirse un error o esperar aprobación.

Envía recordatorios por email desde tu agente DSH cuando no estás: al completar un objetivo, quedar bloqueado, antes de pedirte una decisión y en hitos de tareas largas. Usa un emisor SMTP Node sin dependencias incluido.

Emite señales breves de Web Audio cuando la sesión requiere atención (aprobación, pregunta o revisión del plan) y al terminar una tarea. Se sintetizan en la página, con dos estilos y volumen ajustable; sin ventanas emergentes, avisos del sistema, archivos de audio ni red. Un paquete cubre DSH 0.1.7+ (desktop y web) y 0.1.0-rc.6.

Exporta eventos de turno, modelo, herramienta, aprobación, reintento y error de DSH (solo metadatos) a Tuning Engines para trazas gobernadas, evaluación de políticas, análisis de costos y revisión de Work Session, con una cola de reintentos respaldada en disco.

La integración con GitHub más completa para dsh: resumen del repositorio, versiones, incidencias, pull requests, colaboradores, búsqueda y un informe profundo del repositorio con caché TTL, sin necesidad de clave de API.

Revisión de código adversarial: detectores paralelos examinan un diff con lentes separadas (corrección, ciclo de vida, contrato y seguridad); verificadores independientes intentan refutar cada hallazgo y una refutación lo descarta.

Inyecta metadatos permitidos de ejecuciones de GitHub Actions y GitLab CI en el contexto del agente, sin leer registros, credenciales ni API de proveedores.

Servidor MCP de espacio de trabajo GitHub (dsh bundle): 23 herramientas MCP para repositorios, issues, PR, revisión de código y búsqueda; sin dependencias de runtime y con autenticación PAT/OAuth.

Revisión de código adversarial desde varias perspectivas: lentes paralelas de corrección, seguridad y mantenibilidad examinan un diff, con clasificación determinista de gravedad, reglas de supresión e historial incremental.

Sincronización Git de ajustes y perfiles de DSH guiada por políticas, con proyecciones que protegen secretos, revisión de conflictos y controles de aplicación por línea.

Planificación de ejecución persistida en disco para DSH: máquinas de estado de hitos y pasos, control de dependencias y flujo de eventos de auditoría, con una puerta de finalización determinista mediante herramientas dsh, CLI o skill.

Paquete de skills de taller documental: cuatro Agent Skills basadas solo en prompts que convierten un código base en README, descripciones de PR, changelogs y revisiones de código. Se instala en dsh mediante una fila de plugin dsh.bundle.

Preset de scaffold para proyectos DSH: guía estricta de inicialización en 5 fases, estándares de ingeniería y seis plantillas iniciales ejecutables (node-ts / react-vite / python / go / spring-boot / monorepo).

Publica un documento HTML como enlace compartible que se abre con un toque y se previsualiza como tarjeta en apps de chat; publica, actualiza y exporta a PNG/PDF/Word.

Entrada de voz para la Web UI: botón de micrófono en el compositor que transcribe el habla al borrador mediante Web Speech API, con opción para activar el envío automático.

Añade visión a modelos solo de texto: la herramienta describe_image delega imágenes a un modelo de visión de la lista de modelos dsh mediante el propio runtime LLM del harness.

Permite que un agente DeepSeek solo de texto lea imágenes en la misma sesión delegando en un subagent con visión; convierte la imagen en una ruta al enviarla.

Cliente HTTP puro que delega tareas repetitivas de texto y visión (OCR, análisis y comparación de imágenes) a un servidor Unsloth Desktop (Unsloth Studio) ya en ejecución mediante unsloth_run y unsloth_vision. Nunca inicia ni controla procesos.

Delega tareas repetitivas de texto y visión (OCR, análisis y comparación de imágenes) a un servidor KoboldCpp (llama.cpp) local mediante koboldcpp_run y koboldcpp_vision, con gestión bajo demanda del ciclo de vida del servidor.

OCR local para imágenes adjuntas mediante el motor integrado de Windows (Windows.Media.Ocr): solo se envía al modelo el texto reconocido, nunca los bytes de la imagen; el paso directo de visión es opcional (opt-in).

OCR local para imágenes adjuntas mediante Tesseract: solo el texto reconocido se envía al modelo, nunca los bytes de la imagen; el paso de visión es opcional.

Añade visión a modelos solo de texto: un modelo de visión describe automáticamente los adjuntos de imagen del chat con un prompt predeterminado y vuelve a analizarlos con prompts generados por el modelo si faltan detalles. Incluye modos de modelo system/custom, panel GUI, manejo seguro de claves y un pequeño parche del host para DSH 0.1.0-rc.6.

Lectura de imágenes en dos niveles para modelos solo de texto: primero OCR local rápido y sin conexión con RapidOCR; después, como alternativa, un modelo de visión mediante modlens.

Protección transparente de imágenes para rutas de solo texto: permite pegar imágenes sin el bloqueo de sesión 400 y añade la herramienta vision_analyze para OCR/PDF/docx/pptx/vídeo.