Plugins

Compañero de escritorio para DeepSeek Harness: una ventana Win32 en capas mantiene una chica ballena sobre otras apps, habla mediante un globo, comenta por iniciativa propia si permaneces diez segundos en la misma ventana y responde una pregunta escrita en un cuadro al hacer clic derecho.

Estudio de modelado sólido NURBS BRep con entrada en lenguaje natural, viewport 3D en vivo (medir/wireframe/ajustar), exportación STEP y herramientas agent que ejecutan NVIDIA usd-brep en un venv CPython gestionado. Requiere CPython 3.12; las wheels usd-brep cubren solo Windows y Linux de 64 bits.

Añade Regenerate y Edit and resend a cada mensaje enviado. Regenerate responde de nuevo al mismo texto con un clic, sin pasar por el composer. Edit and resend retira ese mensaje y los posteriores del transcript y del contexto del model, sin nueva rama y en la misma sesión; devuelve texto e imágenes al composer para reescribir la conversación desde ahí. Se desactiva en mensajes con archivos, no imágenes.

Acceso a bases de datos desde DeepSeek Harness mediante el servidor MCP DBHub: configura conexiones MySQL, MariaDB, PostgreSQL, SQLite y SQL Server por workspace y entorno; el agente configura, lista, consulta y busca objetos SQLite con cuatro herramientas fijas. Contraseñas y cadenas completas solo se introducen en Settings UI, nunca como argumentos de herramientas; el modelo ve únicamente metadatos como mysql://host:3306/db. Cada entorno puede ser de solo lectura (el modelo puede activarlo, pero no quitarlo) o accederse por túnel SSH manual. Cada llamada ejecuta un proceso dbhub breve e instala dbhub si falta.

Mascota fotorrealista para la ventana de DSH: cinco personajes con cinco sprites de expresión cada uno; baile, giro de cabello y caminata como clips VP9 con alfa a 24 fps, más una secuencia de escenario de una sola toma que camina al centro, baila y vuelve sin cortes. Frases espontáneas con voz neuronal edge-tts opcional; efectos de tinta, confeti, nube, niebla y bomba; menú contextual y comando /dsh-pet. El chat pequeño responde con una única llamada al modelo anfitrión, sin escribir en la sesión. UI en en/zh/es/pt/hi.

Modo de percepción de pantalla para la mascota dsh-pet: captura la pantalla principal cada 30 segundos, compara el hash promedio 8×8 de cada fotograma y envía la captura al modelo de sesión si cambia (y otra vez tras el intervalo de inactividad aunque no cambie), para que la mascota comente con una línea breve. Añade /fish, /fish_look y /fish_screen, un par HTTP de estado y control, y valores configurables para el umbral de cambio y la repetición en reposo. Solo Windows (PowerShell WinForms).

Mascota de escritorio Astra Yao para la interfaz web de DeepSeek Harness: muestra el atlas de sprites Codex v2 de 8×11 y sigue los estados de sesión thinking/running/waiting/failed. La burbuja de estado con la herramienta activa y el saldo de DeepSeek está activada por defecto y se puede desactivar; en reposo dice frases propias.

Controles de calidad Forge para DeepSeek Harness: puertas por tarea, lectura antes de editar, interceptación de riesgos de bash y puntuación de calidad, aplicados por el CLI local forge mediante los puntos de interceptación tipados de DSH. Requiere forge en PATH; si falta, falla en modo abierto y lo anuncia al iniciar la sesión cuando es posible. Las puertas de tarea también requieren forge init en el proyecto.

Copia de seguridad, restauración y migración de equipo para DSH: empaqueta skills fuera de ~/.dsh (en ~/.agents/skills), manifiestos de plugins, configuración básica, memorias, tareas y sesiones opcionales en tar.gz con sidecar sha256. En otro equipo importa mediante una fusión de tres vías contra una base y muestra diferencias por archivo sin sobrescribir cambios. Las credenciales nunca se archivan: lista de bloqueo de 27 nombres, 7 sufijos de claves privadas y filtro de contenido, también aplicado al importar. Cada importación crea antes una instantánea de seguridad. Admite WebDAV, copias programadas, visor de archivos de solo lectura y tarjeta de nube en el panel. Sin dependencias npm en ejecución; usa el tar del sistema.

Negociación de reuniones entre varios agentes en la LAN: cada persona ejecuta su asistente; se descubren mediante mDNS y coordinan reuniones, salidas de fin de semana y votos sobre té de burbujas mediante mensajes A2A. Solo comparten disponibilidad, nunca los motivos, y preguntan al propietario antes de ceder tiempo protegido. Incluye una página móvil en la barra lateral de DSH y una empresa de ejemplo de 13 personas. Sin autenticación: solo en LAN de confianza.

Permite que el asistente de DSH envíe imágenes locales, web y generadas por IA directamente a los usuarios en el chat, con visión externa para modelos solo de texto. En Windows funciona mediante PowerShell.

Agrega proveedores web_search/web_fetch tras las herramientas integradas de DeepSeek Harness. Search consulta en paralelo AnySearch, Zhipu y Zhihu, deduplica URL, fusiona con Reciprocal Rank Fusion y puede reordenar vía SiliconFlow. Fetch distingue URL: páginas estáticas usan el fetcher HTTP integrado; las dinámicas consultan Firecrawl y AnySearch Extract y eligen el cuerpo por calidad. Un circuit breaker compartido omite un motor el resto del día tras cuota agotada o 429. Settings guarda cada API key en el credential store sin mostrar su valor.

Un subagent de Douyin explora vídeos y comentarios en horas valle y reporta; las herramientas `dy_*` también publican y responden. Los comentarios se envían desde una página ya autenticada con su propia firma de petición, sin ticket IM. Incluye temporizador de cuota diaria y Settings → Douyin (interruptor principal, modo auto, ventanas valle, rondas diarias, profundidad del informe). Orientado a Windows; requiere el binario aparte `douyin-mcp` (releases de yunsur/douyin-mcp, ruta en `dy_config mcpExe`) y sesión Edge/Chromium. Responder requiere navegador autenticado en puerto CDP; publicar necesita credenciales extra que muchas cuentas no tienen.

Generación de imágenes mediante ocho API proveedoras (Labnana, OpenAI, Gemini, Seedream, DashScope, xAI, Zhipu y ComfyUI), con varios perfiles guardados, galería por conversación y seguimiento de créditos Labnana.

Prototipo funcional en Remotion que genera localmente un vídeo promocional 16:9 y una imagen 3:4 desde un repositorio de plugin DSH. El bundle DSH está preparado como scaffold, pero aún no se ha cargado en un perfil DSH real. Requiere Node.js 22+ y Chrome o Chromium para renderizar.

Inicia el servidor MCP local compound-memory mediante uvx e inyecta un breve recordatorio de uso una vez por sesión.

Proyector read-only de session logs DSH (drsc): escanea ~/.dsh/sessions/**, decodifica zstd/tiled-frame con leaf decoder incluido y escribe proyecciones por sesión en SQLite propio (node:sqlite; segments/replaces + FTS5). Una ruta HTTP fenced expone surface ledger, pares recall/compression y búsqueda full-text en chino. Usa tokenizer/fórmula DeepSeek-V4 de CCI verify; sin assets, fallback marcado chars/4. Nunca modifica session files; salida solo en su data directory. Sirve context-compression-improved (surface marking/recall reconciliation), session-steward (selector search-corpus) y prime-memory (historical anchor backfill). Enum engines.dsh exacto de 17 tags para 0.1.0-rc.2 .. 0.2.1-rc.2. npm: dsh-reference-session-collector.

Requiere ZCode CLI instalado y con sesión iniciada; conecta su agente a DSH como proveedor de modelos. Una sesión app-server residente transmite los turnos y lee el catálogo del CLI en ejecución, así que contexto, imágenes y rutas dependen del CLI/cuenta instalados. Estable 0.5.2 declara compatibilidad vía engines.dsh; referencia: ZCode CLI 3.16.3. Preview 0.6.0-community.5 con Retry opcional está aparte en GitHub Releases. Permisos de herramientas y métodos desconocidos se deniegan por defecto; full-auto exige opt-in explícito. La UI DSH no media el app-server separado; la política no es sandbox del SO. Deriva de kyle123740/dsh-zcode-cli-proxy (AGPL-3.0), registra el mismo provider id `zcode-cli` y no convive con el original.

Cinco paletas para DeepSeek Harness: mono, warm sand, indigo, moss y una paleta personalizada de tres colores. Reconstruidas en OKLCH para claro y oscuro, con contraste de texto y superficies ajustado por paleta. Incluye códigos para exportar/importar la configuración y modo de alto contraste.

Cuatro paletas para la Web UI DeepSeek Harness (solid, glass, volume, neon), cada una clara y oscura. Neon añade campo de luz con rejilla de circuito de 46px, laser scan solo mientras corre un turno, etiquetas workspace HUD, tipografía chrome MiSans Latin incluida y escala fija de texto lateral al 125% aunque se amplíe la conversación.

El modo Learning en la barra de entrada inyecta un prompt docente en la sesión actual para que el assistant presente un tema, lo enseñe, evalúe y corrija errores; muestra cuestionarios calificados con GenUI. Requiere `@changfenhuang/dsh-genui`; sin él, el texto de enseñanza funciona, pero quizzes, sliders y gráficos pasan a texto plano.

Sustituye el menú de modelos del composer por un selector de dos paneles: lista buscable agrupada por proveedor a la izquierda y ficha a la derecha con context window, output cap, etiquetas de capacidades y reasoning-effort del modelo, leídos de su propio proveedor. El nombre npm `dsh-model-picker` pertenece a otro autor; instala desde este origen GitHub.

Refinamiento de prompts en un clic para el composer DSH: botón ✦ junto a Send, modos Standard o Light, Revert y Retry. Si falta información, pregunta mediante una tarjeta. Comprueba que sobrevivan rutas, identificadores, números, URL, código inline y @mentions; reincorpora lo omitido. Usa el modelo de conversación o uno dedicado elegido en Plugins.

Mesa no-limit Texas Hold’em de 8 puestos (1 humano, 7 LLM como fundadores IA). Cada bot usa el modelo host seleccionado o su propia heurística si falta; su prompt solo recibe sus hole cards. Al terminar se revelan las del ganador. LAN apagada por defecto, sin cambiar el juego local: instalaciones de la red entran con código de 6 dígitos, descubiertas por UDP, y ocupan al azar un asiento bot; al salir o tras 20 s sin actividad, lo devuelven al personaje. El código nunca se transmite y cada snapshot es por asiento: nadie, ni el host, ve cartas ajenas. Fork MIT de BubblePtr/dsh-holdem, acreditado en README/UI.