Plugins

Plugin de revisión visual de UI/UX en estilo conversacional para DeepSeek Harness: herramientas vision_review / vision_ask respaldadas por cualquier endpoint multimodal compatible con OpenAI (por ejemplo, agnes-2.5-flash)

Proveedor OAuth de OpenAI Codex y adaptador de modelo para dsh-oauth y DeepSeek Harness

Genera imágenes y videos en DeepSeek Harness mediante la API de NanoBananaPro

Genera imágenes y videos de Seedance en DeepSeek Harness mediante la API de IA de Seedance 2

Acceso web para DeepSeek Harness: búsqueda/obtención multiproveedor en ctx.web, además de extracción de GitHub/PDF/YouTube.

WebSearchProvider respaldado por Bocha y paquete de perfil instalable para DeepSeek Harness

Un plugin de solo lectura para previsualizar datos de neurociencia en DeepSeek Harness (DSH)

Descubrimiento de proveedores, emparejamiento, comprobaciones de salud y conmutación por error previa a la salida para DeepSeek Harness.

Proveedor de búsqueda respaldado por la API de Brave Search para la interfaz de capacidad web de DeepSeek Harness (ctx.web). Cada búsqueda es una solicitud HTTP, sin consumir un turno del modelo.

Puerta de revisión de código con IA local: revisa un diff de espacio de trabajo/rama/commit mediante el ocr.js gestionado, devolviendo hallazgos estructurados con estadísticas de tokens; el modo de puerta falla si hay hallazgos.

Puente al grafo de conocimiento de código para codebase-memory-mcp: búsqueda semántica de símbolos (BM25), fragmentos de código fuente, visión general de arquitectura con comunidades de Leiden, trazas de llamadas/flujo de datos/entre servicios, y grep aumentado por grafo.

Programación de hábitos recurrentes basada en cálculo puro de fechas: próxima ocurrencia, programaciones por rango y avisos de retraso.

Indexa los símbolos del espacio de trabajo con Tree-sitter y ofrece búsqueda de código léxica o, opcionalmente, asistida por embeddings.

Memoria de trabajo respaldada por archivo: memoriza/recupera premisas clave textualmente en un archivo de notas de sesión, para que sobrevivan a la compactación de contexto sin pérdida.