Plugins

5 herramientas: `video_outline` mapa textual sin tokens de imagen (4–60 ventanas iguales/tiempos exactos); `video_probe` metadatos/plan sin decodificar; `video_storyboard` contact sheet e índice timecode con zoom/dedupe; `video_zoom` amplía 1–9 celdas; `video_read` OCR solo de keyframes, esquema/[mm:ss]. Solo audio: subtítulos→`DSH_ASR_CMD`→transcript; audio largo: segmentos de ~45 s, cortados en silencios. ≥10 min: solo keyframes. OCR: Windows, tesseract line boxes o `DSH_OCR_CMD`. `bilibili.com/video/BV...`, bare BV/av/b23.tv: ≤300 s CDN sin disco; largo: 1 descarga, cache 4 GB/24 vídeos; URL play 10 min. Requiere ffmpeg, ffprobe si existe, sin otras deps runtime. Wire-compatible con SAOS-3624/dsh-video-storyboard; comparte `video_probe`/`video_storyboard`/`video_zoom`, no coexisten.

Conecta el grafo de conocimiento de código Codebase Memory MCP en DSH y mantiene actualizados los repositorios indexados con un observador del sistema de archivos con debounce. Puente MCP solo para Windows (la mitad del observador es multiplataforma); autoinstala su CLI de npm mediante npx en el primer inicio.

Busca, lista y lee sesiones pasadas y actuales a través del propio servicio `sessionQuery` del harness: usa el índice SQLite FTS5 cuando el despliegue lo habilita, y recurre a un escaneo acotado de más reciente a más antiguo cuando no.

Catálogo de capacidades bajo demanda para DeepSeek Harness: un índice compacto y metaherramientas search/describe/call para herramientas MCP y skills, en lugar de enviar todos los esquemas en cada solicitud.

Taller de escritura de novelas a pantalla completa: tablero de capítulos, borradores candidatos que se revisan y combinan párrafo a párrafo, resúmenes argumentales con encabezado de índice y un paquete de escritura basado en el esquema, las fichas de personajes y capítulos previos. Extrae de una vez los hábitos de estilo de libros importados, los integra en una guía y la incluye en cada generación posterior.

Descubre archivos de reglas de todas las convenciones compatibles con OMP y los inyecta en el prompt del sistema como capa de aplicación permanente e índice del reglamento. Reglas de flujo pueden abortar una salida infractora durante el turno, denegar una llamada de herramienta, añadir un recordatorio al resultado o consultar un modelo juez sobre la respuesta final. La misma herramienta permite al modelo crear reglas; un panel de auditoría en Plugins explica por qué se aplica cada una.

Exploración de código con prioridad a caché: `rdd_explore` consulta el índice `.rdd/exploration` del proyecto y, si no encuentra datos, asigna un subagent worker de solo lectura para explorar y registrar hallazgos. `rdd_models` ofrece el catálogo de modelos en vivo para elegir al asignar.

Convierte un vault local de Obsidian en un panel de chat RAG: muestra juntos el navegador de notas, el chat con recuperación y las fuentes citadas; busca notas localmente con BM25 y bigramas CJK. Las respuestas se transmiten por el canal de modelos DSH, las citas [n] son clicables y el índice se actualiza según mtime.

Muestra qué índice de graft está sirviendo una sesión de dsh y si todavía coincide con el código, y ofrece al modelo graft_ask, graft_grep, graft_callers, graft_skeleton y graft_map como herramientas nativas.

Ventana emergente centrada en la búsqueda que reemplaza el selector de modelos del compositor web de DSH. La columna izquierda indexa proveedores y desplaza la lista agrupada; fija favoritos arriba, distingue con iconos la entrada de imagen nativa o puenteada y abre el panel de esfuerzo de razonamiento a la derecha del activador.

Plugin web DeepSeek Harness — capa de texto PDF y OCR de PDF escaneado, Office docx/xlsx/pptx a Markdown, tarjetas de índice TIFF/epub y de documentos largos.

Menciones estilo Codex `@file` para la GUI web: busca y referencia archivos de workspace de todo formato (.java, .vue, PDF, imágenes, sin extensión, ocultos) sin truncado de índice. Reemplaza a dsh-at-file.

Espejo sin conexión de la documentación oficial de DeepSeek Harness como skill dsh: 168 páginas del sitio (EN/zh) más 52 documentos de referencia exclusivos del repositorio, con navegación por temas e índice de búsqueda de texto completo para desarrollo de plugins.

Plugin de memoria HarnMem para agentes DSH: inyección byte-stable de hot-index, tools de memoria, extracción al cerrar sesión y panel de navegación de solo lectura.

Pliega resultados de herramientas demasiado grandes en archivos de desbordamiento en disco con marcadores deterministas de inicio y final. Indexa resúmenes de compactación en un registro consultable y extrae recuerdos entre sesiones con alcance por proyecto. El contenido plegado se restaura byte por byte, bajo demanda y con una sola llamada a herramienta.

Memoria por capas para DeepSeek Harness: cada turno inyecta marco persona e índice relevante; las transcripciones completas quedan en disco y se amplían bajo demanda para no saturar el contexto. Hechos por atributo: todo nuevo valor retira el anterior. El modelo deriva el marco de persona de la memoria. Tres filtros descartan charla de desarrollo, bloquean ecos de lo inyectado y fusionan reformulaciones por palabras comunes. La consolidación une casi duplicados, resume temas largos y archiva con etiquetas entradas antiguas poco útiles; nunca borra el original. El almacén de solo anexado se compacta in situ (medición: 4,7 MB → 355 KB). Sin dependencias externas ni compilación. Inyectar por turno reduce inevitablemente los aciertos de la caché de prompts; no se recomienda para trabajar.

Memoria compartida entre entornos para agentes DSH: los adaptadores DSH y pi, junto con la CLI harnmem, comparten un almacén de archivos simples; un recuerdo escrito en uno está disponible en el otro. Se inyecta como índice activo estable byte a byte e incluye cinco herramientas harnmem_*, extracción al final de la sesión y panel de memoria de solo lectura.

Memoria estructurada a largo plazo para DSH: sustitución, decaimiento y estado de entidades con 15 herramientas MCP, hooks automáticos e índice de punteros acotado por solicitud para no llenar la ventana. Requiere Python 3.10+, torch y sentence-transformers; primera ejecución descarga un modelo de embeddings de ~470 MB.

Explorador del índice de habilidades con búsqueda, edición de alias personalizados e inserción de habilidades en la entrada del chat.

Continúa el trabajo entre agentes de código en DeepSeek Harness. Seis herramientas sessionflow_* consultan el índice local creado por sessionFlow para hallar trabajo previo, mostrar dónde quedó el proyecto y pasar goal, archivos y pendientes al siguiente agente. Requiere el core sessionFlow aparte, instalado desde su repo GitHub. Todo local, sin cloud ni telemetría.

Panel de cognición AOCI para DSH: vista general de varios espacios de trabajo, índice y gobernanza por repositorio, diagnóstico de conexión MCP e inicialización guiada o por lotes. La gobernanza, verificación e inicialización guiada o por lotes requieren el CLI externo aoci en el host; la consulta del índice funciona sin él.

Memoria DSH en Markdown. Registra a diario intercambios reales usuario/assistant sin llamar al modelo; luego un LLM los resume en el prompt de sistema de cada turno. Búsqueda local CJK bigram + BM25, 3 niveles (índice/resumen/texto completo), recupera solo el detalle pedido. P0 y entradas del usuario nunca cambian automáticamente; olvidar marca stale, no elimina; status.md conserva la auditoría. Seis herramientas: recall/write/status/extract/feedback y biblioteca de skills. Una tarjeta señala grupos aptos para skill; un clic crea SKILL.md, cuya instalación requiere aprobación. Aprendizaje activo por defecto, usa el modelo de conversación. El control principal detiene el LLM, no la captura. Errores en prompt y status.md. JavaScript puro, sin dependencias runtime fuera de Harness.

Índice de más de 10.000 complementos de terceros dentro de DSH. Comprueba el manifiesto dsh.bundle en package.json en lugar de guiarse por las estrellas; permite instalar con un clic y ofrece un sitio web complementario.

Tutor de estudio para DeepSeek Harness: convierte un curso en un mapa de materia, módulo y unidad, registra el dominio por unidad en seis etapas, planifica tareas diarias con un índice de materiales, mantiene un cuaderno de errores y tarjetas de repetición espaciada y ofrece su propio panel web.