Plugins

Adobe Lightroom Classic como herramientas dsh nativas a través del servidor MCP lightroom-py: lee el catálogo, aplica ajustes de revelado y presets, exporta JPEG/TIFF/PSD/DNG y escribe valoraciones, etiquetas, palabras clave e IPTC: 15 herramientas que controlan el Lightroom Classic instalado en la máquina local, sin comunicación con la nube; el paquete Python está en PyPI y el plugin de Lightroom se instala con un comando.

Envía tarjetas de aprobación y preguntas de DSH a canales de mensajería instantánea (WeChat primero) y las responde desde el chat, con una consola de sesiones, seguridad por canal y un servicio abierto de push.

Plugin de integración de Claude Code para DeepSeek Harness, que ofrece conversaciones Claude nativas impulsadas por Claude Agent SDK, con selección de modelo, aprobaciones, preguntas, herramientas y continuación de sesión.

Generación de audio con IA para la GUI web de DeepSeek Harness: TTS de múltiples proveedores, música, efectos de sonido y diseño de voz con panel lateral, comparación de modelos, biblioteca de recursos y herramientas de Agent.

Gestiona AGENTS.md global en DSH Web con vista previa de Markdown, plantillas reutilizables, historial de versiones, importación/exportación, reversión de importaciones fallidas y protección contra conflictos de revisión.

Despachador diario para TickTick: consulta a intervalos tareas vencidas de una lista elegida, las escribe en Markdown y solo avisa si cambia el conjunto (WeChat vía ClawBot, flomo o macOS). Puede ejecutar cada tarea en su propia sesión headless de DSH con límite de tiempo; opcionalmente espera al horario valle de DeepSeek y aplaza la cola hasta entonces. Incluye panel para la cola de escrituras diferidas y las herramientas dispatcher_status / dispatcher_config / dispatcher_run / dispatcher_report.

Panel de información de solo lectura para un perfil: cinco vistas sobre los mismos datos — capas de configuración, árbol de plugins, servicios, nombres de herramientas y modelos — cada entrada muestra qué capa la insertó o desactivó y si está en ejecución.

Añade herramientas de delegación subagent_route y subagent_fork_route en las que el modelo elige por sí mismo la ruta provider/model para cada hijo; el despliegue solo define el backend spawn/fork, la política de fondo y la lista permitida allowedProviders, mientras que los hijos reanudables y los trabajos en segundo plano reutilizan las herramientas oficiales send_message / job_output.

Memoria local de tres capas para DeepSeek Harness: L1 memoria instantánea (MEMORY.md/USER.md) leída a demanda con las herramientas memory_* + L2 base de conocimiento buscable (hechos + SQLite FTS5, búsqueda en chino por tokenización de ventana deslizante) + L3 importación desde Hermes/Claude Code/Codex/WorkBuddy y desde documentos aprobados de Agent Hub (memory/global, memory/projects, decisiones aceptadas) con deduplicación por hash de contenido. La v0.2.0 eliminó toda inyección automática: la memoria entra en el contexto solo cuando el modelo llama a una de las 12 herramientas memory_*, y los datos permanecen en el disco local.

Exige una aprobación puntual del usuario antes de que se ejecuten las herramientas configuradas (por defecto bash, pwsh): las herramientas con barrera se detienen y preguntan, todo lo demás delega, y un canal de aprobación ausente falla en cerrado.

Ejecuta pipelines de AItelier desde DSH sobre MCP: 39 herramientas (22 de lectura, 17 de escritura) para generar, ejecutar, inspeccionar, editar, exportar e importar pipelines SkillFlow multi-paso. Los pasos se ejecutan en AItelier en lugar de en la sesión DSH y se sondean por run_id, pausan en checkpoints impuestos por el motor respondidos con answer_checkpoint, y dejan rastros por paso y salidas de paso para leer después; add_provider / map_model / edit_role apuntan un rol individual a un endpoint local o más barato. Agrupa una habilidad aitelier-pipelines.

Formato de salida siempre activo y adaptado al ADHD: una sección del system prompt hace que las respuestas prioricen acciones, con pasos numerados y estimaciones de tiempo concretas. adhd_on / adhd_off / adhd_status mantienen el modo tras reiniciar.

Plugin de cálculos eléctricos y electrónicos para DeepSeek Harness: cada cálculo se realiza con herramientas dedicadas sobre objetos de valor complejos autodescriptivos en unidades base del SI, con un preajuste de agente de cálculo aislado y un panel de registros que archiva cada resolución en disco.

Ejecuta el modelo de la sesión principal con una suscripción local de Claude Code mediante el Claude Agent SDK oficial. Toma la ruta llm/stream del provider claude-code, con streaming por token, reanudación de sesión y herramientas DSH puenteadas por MCP que conservan el sandbox y las aprobaciones de DSH.

Panel local de agenda a largo plazo: botón de texto «日程» en la barra superior, vistas de calendario mensual de hoy/semana/historial con estadísticas, marcas de finalización con historial por día, vínculos agenda↔conversación con salto al hacer clic, tareas recurrentes (diarias/semanales), arrastre automático opcional de las tareas puntuales sin terminar y herramientas de agente dailytask_*.

Flujos de trabajo DAG duraderos para DeepSeek Harness con herramientas de autoría de agentes, persistencia en SQLite, ejecuciones reanudables y un Canvas Studio visual.

FormatForge para DeepSeek Harness: forja cualquier formato de archivo (pdf/docx/xlsx/pptx/eml/toml/...) en datos estructurados legibles por IA. Bundle fino que lanza el CLI Python local (python -m formatforge) y devuelve JSON de protocolo; la mejora se delega al cur

Cadena de herramientas integrada de creación visual para DSH: ingeniería inversa de prompts y optimización de auditoría, además de generación de imágenes multiproveedor con renderizado asíncrono en segundo plano.

Kit de herramientas Polymarket para DeepSeek Harness y Claude Code: herramientas de datos de mercado para Gamma/CLOB/Data-API (31 herramientas de modelo en DSH; subconjunto de solo lectura expuesto vía MCP), herramientas de trading autenticadas opcionales, servicio de stream WebSocket y un skill knowhow de Polymarket integrado.

Ejecuta 3 o 5 candidatos de coding-agent en Git worktrees detached, valida sus patches con comandos del proyecto, clasifica solo candidatos que pasen, y requiere aprobación separada antes de aplicar el ganador.

Estudio de habilidades para DeepSeek Harness: visualiza cada habilidad del agente (nombre, descripción, origen, marca de anidado, invocación por modelo/usuario), ve y edita el cuerpo completo de SKILL.md, alterna la invocación por modelo/usuario y mina los registros de sesión de DSH para extraer habilidades personales reutilizables que el agente carga automáticamente, desde el panel de ajustes web y mediante las herramientas skillmgr_* / skillmgr_extract_*.

Comprensión de imágenes para cualquier modelo de DSH: herramientas de visión, OCR, grounding y recorte con presets de dominio para histopatología, biología celular, anatomía, imágenes clínicas y figuras científicas.

Añade controles de sesión, proyecto y globales en la interfaz web de DSH para habilidades, servidores MCP, herramientas, inyecciones de prompt, escalado de aprobaciones y guardas de seguridad; la aplicación se limita al agente actual.

Conversaciones laterales temporales estilo Codex para DeepSeek Harness.