Plugins

Reutiliza el modo de visión integrado de DeepSeek web para modelos solo de texto: la herramienta deepseek_vision controla la automatización de navegador local deepseek-vision-cli (ayuda de inicio de sesión manual, deep-think activado, cierre automático del navegador) y devuelve descripciones de imágenes como texto.

Kit de visión para DeepSeek solo de texto: herramienta `vision` invocable por el modelo, adaptadores contenedores para deepseek/opencode-go (v4 flash/pro), cuota de Antigravity IDE (default, flash/pro) / cualquier VLM compatible con OpenAI / Gemini / canales locales de Ollama, memoria de evidencias con rehidratación por compactación, caché de hash de contenido y un panel de cliente bilingüe.

Herramienta `vision` invocable por el modelo para DeepSeek Harness: describe y aplica OCR a archivos de imagen llamando directamente a la API de visión gratuita Zhipu GLM (cadena de respaldo glm-4v-flash), sin necesidad de CLI externo.

Administra varios servidores Jenkins y activa trabajos desde una página de Configuración, herramientas del modelo o una entrada "Run Jenkins Job" por espacio de trabajo, con una interfaz de usuario bilingüe en el host y el navegador.

Memoria bitemporal respaldada por un daemon de SodaMem: el recuerdo se aporta al prompt mientras se ensambla cada turno y cada turno cerrado se ingesta, sin llamada a herramienta ni al modelo en la ruta de lectura; cada hecho recordado cita el turno del que proviene y lleva fechas de validez, así los hechos superados dejan de recuperarse.

Poda de contexto redactada por el modelo para DeepSeek Harness mediante la API oficial de compactación.

Atajos de teclado de sesión para la GUI web de DSH: cambia de sesión como pestañas del navegador (Alt+1-9 posicional, ranuras fijadas, anterior/siguiente, nueva/archivar/renombrar), cambio de modelo por teclado con Alt+M, envío alternativo, entrega de foco con Esc, y Alt+W para cerrar o restaurar un espacio de trabajo dsh-split-screen — todo reasignable con preajustes para Windows/macOS. Verificado en DSH 0.1.1 y 0.1.5.

Un enjambre matricial de subagentes que enruta tareas heterogéneas al modelo más adecuado desde una pasarela tipo OpenRouter más cfgpu.com/llm/square, despacha cada una mediante subagentes en proceso o llamadas directas a LLM, y rastrea el consumo de tokens por modelo con una clasificación impulsada por feedback.

Chat no oficial con la suscripción de Cursor: inicio de sesión del CLI propiedad del Host, un catálogo de modelos visible y carriles de uso de la suscripción. El personal de Cursor considera este tipo de uso con cliente privado contrario a los ToS.

Uso de la DeepSeek API en tiempo real: saldo de cuenta con alertas de saldo bajo (browser notification al cruzar el umbral), estadísticas de tokens y solicitudes (ventanas total/today/last-60s, per-model y per-session), costo estimado: composer dock más un usage panel en la página de settings.

Panel de estadísticas de uso para DSH Web UI: tarjetas informativas, activity heatmap estilo GitHub de 280-day, daily token trend y model-usage donut chart.

Acoplador de cuota del plan de tokens de MiniMax para la interfaz web: un chip en forma de gota con el % de uso de 5 h en el área de entrada de la conversación; al hacer clic, un panel detallado con el uso de 5 h y semanal de cada modelo y la cuenta atrás de reinicio; se oculta automáticamente cuando el modelo predeterminado activo no es MiniMax.

Panel de uso de la DeepSeek API para DSH Web: estadísticas diarias de aciertos/fallos de caché y tokens de salida a partir de registros de sesión, estimaciones de coste por modelo, account balance, tendencias de 7 días y un resumen de uso del composer.

Ordena la navegación de ajustes de DSH: agrupa las entradas de plugins de terceros bajo filas de grupo plegables, con grupos personalizados estilo marcador, un interruptor de plegado y clasificación automática (etiquetas del mercado → reglas de nombre → tu modelo de IA).

Aplicación web de explorador de archivos para DSH: frontend de React y API REST servidos por el servidor web anfitrión, un comando /dsh-agfs que se abre en el espacio de trabajo de la sesión actual y una herramienta de modelo browse_files.

Inicio de sesión OAuth por suscripción: usa cuentas de suscripción de ChatGPT/Claude/Grok/Kimi (no claves de API) con detección automática de modelos.

Montaje incremental de archivos con deduplicación de lecturas: los rangos de líneas ya montados nunca se reenvían al modelo, los cambios en disco invalidan y remontan automáticamente, con una pestaña de Archivos Montados y contabilidad del ahorro de tokens.

Plugin de DeepSeek Harness (DSH): un selector de «idioma de razonamiento» en Ajustes → General que indica al modelo en qué idioma razonar (cadena de pensamiento) mediante una sección del system prompt. Sin llamadas adicionales, sin latencia extra, 12 idiomas.

Expone las capacidades del agente de DeepSeek Harness como un servidor MCP, para que un cliente MCP externo (por ejemplo, Hermes) pueda dirigir a Harness en la ejecución de tareas de programación. Hermes = cerebro, Harness = brazos.

Adaptador de proveedor Command Code Go para dsh: explora dinámicamente el catálogo de modelos del plan Go y sirve /alpha/generate a través de la interfaz LLM del harness

Analítica de uso ligera para DeepSeek Harness: tendencias de tokens, mapas de calor de actividad, desglose por modelo y exportaciones.

Uso del modelo por turno y coste de sesión con reconocimiento de repeticiones (replay) para DeepSeek Harness

Un plugin de meta-agente nativo del modelo para DeepSeek Harness: el modelo sintetiza en tiempo de ejecución flujos de trabajo específicos para cada tarea a partir de cinco patrones de flujo agentivo (encadenamiento de prompts, workers paralelos, router, supervisor, bucle de evaluación) y coordina herramientas y subagent

Seguimiento del coste de tokens por modelo, con precios configurables de acierto/fallo de caché, salida y ventana pico, una barra de coste de sesión en vivo y avisos de modelos sin configurar.