Plugins

Genera y muestra imágenes automáticamente en el chat de DSH a través de canales API o CLIs locales (mmx / codex / agy), y también puede reconocer imágenes usando la CLI correspondiente.

Proveedor de modelos Kiro con inicio de sesión mediante Builder ID, Identity Center, Google, GitHub e importación de credenciales, refresco automático de tokens y perfiles, uso de la cuenta, descubrimiento de modelos en vivo, esfuerzos de razonamiento seleccionables, llamadas a herramientas en streaming, gestión del motivo de parada del proveedor y del desbordamiento de contexto, y contabilidad de tokens que usa los contadores exactos de Kiro cuando los envía y, en caso contrario, escala el porcentaje de uso de contexto que sí envía según la ventana anunciada del modelo.

Despierta al agente principal tras cualquier reinicio de DSH para que el trabajo interrumpido se reanude automáticamente — añade una herramienta de reinicio y un canary opcional que valida el arranque y aborta con una alerta antes de un reinicio fallido.

Memoria entre sesiones basada en archivos: archivos de memoria en Markdown plano con inyección automática de recuperación, compatible con el formato de CLAUDE.md y archivos de memoria de Claude Code, por lo que migrar es una copia manual de archivos.

Integración de TencentDB Agent Memory con captura de conversaciones, extracción estructurada de memoria, recuperación automática y herramientas de búsqueda de memoria y conversaciones.

Memoria automática entre sesiones para DeepSeek Harness, respaldada por un servicio EverOS local.

Mascota de escritorio de Cristiano Ronaldo para DeepSeek Harness: un chibi con el dorsal 7 de Portugal en una superposición abajo a la derecha cuya animación sigue el estado del agente (regatea mientras corren herramientas, piensa, espera aprobaciones, se lanza en errores y celebra SIU con sonido del host al terminar el turno); se arrastra, mira al cursor, se lanza con triple clic, y un panel gestiona varias mascotas e importa spritesheets propias. También corre como ventana nativa de Windows sin bordes y siempre visible que sobrevive al cierre del navegador, mostrando al pasar el cursor el espacio de trabajo y el título de la conversación y abriendo Harness en Edge con doble clic.

Retrospectiva automática de sesiones: al terminar una conversación, destila la experiencia útil en habilidades reutilizables guardadas en la biblioteca de habilidades para que el modelo las invoque, con activadores acelerados por señales, ejecuciones manuales, un modo de aprobación y gobernanza de la biblioteca (archivar/restaurar, nunca borra directamente).

Build de escritorio en Electron listo para descargar y ejecutar (instaladores para macOS/Windows): no necesitas Node.js ni terminal, sigue automáticamente los lanzamientos de `@deepseek-ai/dsh` upstream, con UI web integrada y autoactualización.

Reescribe la copia china de un plugin instalado en el mercado al inglés usando un modelo ya configurado en el harness: automáticamente al instalar el plugin, y luego con recarga en vivo. Cada archivo se traduce en una pasada completa, validado por un analizador real cuando existe (node --check para JavaScript, o analizadores JSON y YAML en otro caso) y se devuelve al modelo con el error hasta tres intentos de reparación; los archivos de más de 48 KB, o que nunca se analizan, recurren a una pasada por rangos de líneas que compara cada línea devuelta con la original para verificar la estructura. Las frases de activación y las tablas de locale pueden preservarse opcionalmente en vez de traducirse, y el original intacto se guarda junto al archivo como .zh.bak.

Optimización de red para la interfaz web de DSH: reduce el tamaño de transferencia con caché y compresión para acelerar mucho la carga de páginas, además de un indicador de caída de conexión y reconexión automática. Ideal para usuarios que buscan el máximo rendimiento o usan redes inestables.

Gestión de versiones para dsh: compara la versión instalada con cada canal o línea de npm, instala o degrada con un clic, muestra el registro en vivo (copia de rollback-snapshot, extracción de npm, tiempo transcurrido), revierte desde snapshots locales y automatiza el ciclo con políticas (autoactualización silenciosa, ventanas de ejecución, comprobaciones diarias). No detiene npm a mitad de instalación; un bloqueo solo se corta tras una hora, y un árbol global a medio fijar se repara desde el snapshot previo. Confirma antes de instalar, reinicia el host tras la instalación y usa un mirror si el registro principal falla.

Enrutamiento por proxy por modelo para solicitudes LLM: los modelos seleccionados pasan por un proxy (Clash, etc.) mientras que el resto va directo, con reintento automático ante errores de transporte, 429 y 5xx, configurado en vivo desde la página de ajustes.

Habla con Excel en DeepSeek Harness: crea, edita, repara y verifica hojas de cálculo mediante conversación, con comprobaciones automáticas de salud de fórmulas tras cada edición.

Añade una herramienta de captura de pantalla más dos puntos de captura automática opcionales, poniendo la pantalla en la conversación como un bloque de imagen; requiere un modelo con capacidad de imagen.

Previsualización inline para marcadores de puente de imagen [图片: path]: tras renderizarse el marcador, la imagen se muestra en el chat automáticamente, manteniendo instrucciones largas fuera de la conversación.

Plugin proactivo de planificación multimodelo: ingesta de señales multisource con deduplicación y clasificación de urgencia, un motor de decisiones de cuatro vías ejecutar/aplazar/desestimar/preguntar al usuario, generación de planes DAG con ejecución paralela de modelos, reflexión de calidad con reintento automático y cambio de modelo, memoria a largo plazo para patrones y lecciones de tareas, y evolución de estrategia mediante algoritmos genéticos con evaluación en sandbox y despliegue canary.

Memoria markdown de largo plazo entre sesiones con estructura LLM-Wiki y persona SOUL.md, inyectada al inicio de la sesión (por defecto solo tras el primer mensaje del usuario y solo en la sesión activa); flujos remember/recall/consolidate/forget, skill de memoria integrada, herramientas de migración pack/unpack y un aviso de recuerdo en primera persona en tiempos de inactividad. Añade: presupuesto de boot-block por archivo, sellado automático de last_access, panel de salud, compilador de índice (las páginas declaran summary:), grafo de memoria interactivo, consultas estructuradas por etiqueta/tipo/relevancia, sugerencias de enlaces cruzados e informe `checkup` con acciones priorizadas.

Enruta las solicitudes del agente a modelos configurables por defecto, planificador y subagente, usando automáticamente el rol de planificador en modo plan, con esfuerzo de razonamiento por rol y configuración en la UI web.

Envuelve comandos de gestión de entornos virtuales Python: reduce los problemas de red y permisos que enfrentan los agentes al gestionar entornos mediante comandos de terminal, funciona en distintos sistemas operativos y dirige las instalaciones automáticamente mediante mirrors y proxies locales. Las herramientas están estrictamente limitadas por los permisos de lectura/escritura concedidos.

Un plugin de dsh que permite a la IA invocar automáticamente VLM (modelos multimodales) para el análisis visual.

Aprobación y revisión automáticas de las llamadas a herramientas que necesitan aprobación: grupos de palabras clave hacen coincidir líneas rojas sin contexto, luego un modelo juez clasifica lo solicitado y lo envía a permitir, rechazar o a una persona según la fila coincidente y el nivel de riesgo; un juicio que nunca se ejecutó siempre va a una persona, y los rechazos le dicen al modelo por qué.

Reanudación automática de sesiones interrumpidas: una tabla de reglas ordenada enruta por tipo de fallo (límite de tasa, cuota, autenticación, desbordamiento de contexto, huérfana caída) hacia reintento automático con backoff, cambio de modelo, reanudación tras compactar el contexto o una notificación de stop-loss, con un editor visual de reglas y un registro completo de actividad.

Asistente de voz para dsh web: di la frase de activación (p. ej. «小鲸») para activar el dictado manos libres — lo que dices se transcribe y se escribe automáticamente en el cuadro de chat. Admite comandos de edición hablados (enviar, borrar, nueva línea, detener la lectura) y lee en voz alta las respuestas del asistente en chino. El reconocimiento de voz se ejecuta localmente en el navegador mediante sherpa-onnx WASM, así que funciona sin conexión y sin clave de API.