Plugins

Conjunto de herramientas de depuración ROS2 y análisis de visión del estado del robot para DeepSeek Harness: enumeración de node/topic/service/action/interface/TF, JSON de topología completa del grafo, comprobaciones rosdep, builds con aprobación y andamiaje de mensajes personalizados, capturas de pantalla de GUI y observación de visión multimodal, más renderizado offscreen sin cabeza de RViz2 (mallas low-poly, lectura directa de píxeles, paso de GPU: renderizado de movimiento a 30 Hz) con análisis paralelo de VLM en tiempo real.

Árbol jerárquico de espacios de trabajo para la barra lateral de DSH: cada barra en el título de un espacio de trabajo se convierte en una carpeta virtual (profundidad arbitraria), el flujo de añadir espacio de trabajo gana un popup de grupo padre, los renombrados recalculan el árbol al instante, las sesiones se anidan con la misma regla con estilo visual aparte, y cada fila lleva acciones de clic derecho más personalización de apariencia por fila (color, brillo solo de texto, grosor de fuente, icono de la familia primitives).

Conversaciones de rol con tarjetas de personaje, creación y edición de tarjetas de personaje dentro del chat, y generación de imágenes mediante backends configurables.

Importa fichas de personaje y libros de mundo de SillyTavern/TavernAI, guárdalos como documentos de lore locales en Markdown, y genera prosa novelada a partir de tus prompts usando la ambientación como referencia.

Bundle DSH para textos largos (artículos académicos, análisis sectorial, comentarios empresariales) con 9 roles/6 fases: T1 literatura, T2 datos y T3 casos en paralelo; T4 analista, T5 redactor, T6 crítico, T7 auditor, T8 finalizador ejecutado por coordinador y T9 revisor par. Incluye verificación triangular de evidencias; M-gate: 26 controles (25 scripts + 1 humano); auditoría G0-G16 con control de huellas de escritura por IA en textos chinos; puntuación peer-review con selección de revista; 4 checkpoints humanos. Instala: `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (`package.json#dsh.bundle.patch` y `lib/index.js` registran la skill). Incluye tarjetas T1-T9, plantillas, 36 scripts de verificación sin dependencias y README en 5 idiomas.

Habilidad de guionismo chino de formato largo: dos bloques de entrada (contexto + biblia de personajes) que alimentan un motor de valores causales, una revisión anti-sabor-IA y un libro de continuidad; funciona en Codex / Claude Code / dsh / zcode.

Memoria a largo plazo para DSH: las conversaciones se destilan automáticamente en hechos atómicos, resúmenes de escenas y un perfil de persona, con memorias relevantes inyectadas antes de cada paso del modelo. Funciona sin configuración — recuperación híbrida BM25 + vectorial, incrustaciones locales sin conexión opcionales, separación de familias chat/trabajo.

Instala a Herta como agente de DeepSeek Harness: preset de personalidad y secciones de memoria, seis herramientas de memoria y voz, capa narrativa que separa lo que piensa de lo que dice, 80 clips de voz, síntesis de voz sin conexión y con MiniMax, y dos vistas que muestran la sesión con componentes propios.

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Tema VTuber de dos trajes para Joi: "Flowers" y "Library" son sistemas de tokens independientes para modo claro y oscuro, con un retrato de cuerpo entero y una chica ballena durmiendo la siesta en el titular de la página de nueva sesión, dos compañeros chibi sobre el compositor que siguen el estado del turno, una marca dúo en la barra lateral y un medidor de contexto con forma de mandarina madurando; una tercera tarjeta devuelve el aspecto estándar de DeepSeek con el plugin aún instalado.

Mejora la experiencia con modelos: varias formas de completar parámetros, mejor compatibilidad, memoria del esfuerzo de razonamiento, subagentes que siguen en tiempo real el modelo y esfuerzo del padre, y ajuste automático del esfuerzo por IA.

Guarda de codificación de archivos: lectura/escritura/edición byte a byte exactas para archivos GBK, Big5, Shift-JIS, EUC-KR, Windows-125x, UTF-16 y UTF-32, de modo que editar un archivo heredado lo deja en su codificación original en lugar de reescribirlo silenciosamente como UTF-8; el BOM de UTF-8 se conserva exactamente como estaba, los finales de línea (CRLF/LF/CR) se mantienen, los caracteres que la codificación no puede representar se rechazan en lugar de escribirse como "?", y los archivos no UTF-8 se listan con codificaciones candidatas para que el modelo pueda volver a leerlos explícitamente.

Generador de galgame: proporciónale un documento de guion más recursos de personaje/fondo/BGM/animación en el espacio de trabajo (img_human/, img_bg/, audio/, img_cg/) y genera una página web de novela visual jugable con ranuras de guardado configurables ([存档 N], 9 por defecto), sprites que siguen al hablante con cambio de variante multi-pose ([表情]), animaciones de apertura/cierre/CG ([op]/[ed]/[cg]), control de reproducción/detención/volumen de BGM y ramificación por líneas if.

Convierte un requisito de una línea en una entrega verificada. TeamFlow ejecuta un flujo por etapas: clasificación, PRD, diseño, plan técnico, desarrollo paralelo, QA con corrección de defectos y aceptación. Incluye 12 herramientas `teamflow_*` y un espacio de trabajo con gráfico del flujo en vivo y kanban de backlog. Cada requisito tiene una carpeta con su PRD, diseño, plan técnico, informe de QA y registro de aceptación.

Pipeline de investigación y búsqueda profunda multiplataforma: harvest_scout para descubrimiento en paralelo por GitHub, Web, Twitter, Reddit, Xiaohongshu, Bilibili y YouTube; harvest_deep_research para informes de investigación completos automatizados; además de extracción, verificación entre fuentes y auditoría de credibilidad.

Analiza el uso entre modelos, proveedores, espacios y periodos, con fechas personalizadas sobre todo el historial, cache-hit visible y desgloses por modelo y proveedor. Incluye tendencias horarias/diarias, mapa de calor de 53 semanas estilo GitHub, rachas, anillos de tokens por modelo y espacio (tokens, coste, %), filtros combinables, eficiencia de caché, saldo DeepSeek, alias de espacios, exportación CSV, y un libro mayor duradero que conserva el uso tras eliminar la sesión o el espacio (fila Deleted) y se reconstruye de forma incremental. El registro de espacios se refresca vía sonda DSH domain/changed; solo se cuentan espacios registrados. Contabilidad separada de entrada, caché y razonamiento. Chino: hora local; inglés: UTC; API solo loopback.

Instala a Herta como agente de DeepSeek Harness: un preset que incluye secciones de prompt de su persona y memoria, seis herramientas de memoria y voz, una capa narrativa que separa lo que piensa de lo que dice, 80 clips de voz incluidos, síntesis de voz offline y MiniMax, y dos vistas de conversación que representan la sesión con sus propios componentes.

Capa de reparación de salidas de herramientas para DeepSeek Harness — aplicación de esquema JSON, mapeo de parámetros y reparación JSON para llamadas a herramientas.

Tema de interfaz no oficial inspirado en P.R.T.S. de Arknights para DSH Web, con preajustes de apariencia, controles de accesibilidad y navegación de conversaciones.

Re-renderizado del lado del cliente de las tarjetas de herramienta de edición/escritura con un diff casi lineal a nivel de línea que elimina líneas duplicadas sin cambios y subraya los caracteres realmente modificados dentro de las líneas reemplazadas.

Control por ronda del nivel de pensamiento (reasoning_effort) para DeepSeek Harness: Auto programa low/high/max según el historial reciente de tool calls, o permite fijar manualmente un wire level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max), con mapeo wire personalizado, guard de capacidades por modelo y presets de ventana de contexto (64K–1M); su capability card se combina con [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (instalable desde dsh-market) para probar reasoning en gateways compatibles con OpenAI (vLLM / LM Studio / autoalojados). La card escribe capacidades llm-pi-ai, el adapter conduce el wire (compat.thinkingFormat) y el plugin mantiene la lista de takeover.

Memoria Markdown entre sesiones, LLM-Wiki/SOUL.md. Por defecto se inyecta tras el primer mensaje solo en la sesión activa. remember/recall/consolidate/forget, skill, migración pack/unpack y recuerdos personales en reposo. Presupuesto por archivo evita truncar el índice; last_access permite decaimiento. Salud de solo lectura: tamaño/frescura/lint. Índice con summary:, gráfico páginas/tags arrastrable con zoom, filtros tag/type/salience/hot/stale, sugerencias de enlaces y checkup con acciones priorizadas. Skill bajo demanda reduce payload inicial ~23%. Icono propio y feedback al repo. Requiere formato DSH v4, DeepSeek Harness oficial 0.1.7+; fuente de mensajes plugin:memory.

Página de ajustes para capacidades por modelo: niveles de reasoning-effort con sus ortografías wire, modalidades de entrada y capacidades de token, escritos como declaraciones o anulaciones de catálogo dispersas.

Complemento en etapa temprana que conecta DeepSeek Harness con un servidor OwnDsh autohospedado desplegado por separado para identidad de equipo, control de acceso a modelos, cuotas y auditoría de uso.