Plugins

Complemento nativo de grafo de conocimiento Graphify que proporciona 10 herramientas de inteligencia de código, búsqueda topológica, descubrimiento de nodos dios y triage de radio de explosión de PR.

Un vault de Obsidian compartido para todos los agentes: núcleo en Python sin dependencias (buscar/promover/adjudicar/olvidar), plantilla de vault y plugin de dsh (memory_search/show/submit/status).

Una única capa de memoria para todas las herramientas y agentes de IA: inyección de Context Bundle, recuperación en el momento del prompt, herramientas MCP y captura de hilos de DSH al final de cada turno.

Conecta DeepSeek Harness con Busabase: busca conocimiento del espacio de trabajo, trabaja con registros y aplicaciones estructurados, envía escrituras como ChangeRequests revisables e inspecciona resultados en tarjetas en vivo.

Ejecuta TiddlyWiki 5 como base de conocimiento persistente de DSH: diez herramientas de agente tiddlywiki_* (búsqueda filtrada, lectura/escritura/lotes/renombrar/eliminar, recientes, etiquetas, sincronización git con resolución de conflictos), un editor completo de TiddlyWiki integrado en la columna central de la GUI sobre un proxy del mismo origen, una pestaña wiki lateral derecha, una pestaña por sesión que resume las notas que una sesión leyó o escribió, una tarjeta de nota rápida con autoguardado de borradores y un bookmarklet de recorte opcional con adjunto de imagen — todo respaldado por un repositorio git con confirmación automática.

Un enjambre gobernado de seis agentes DSH especializados — orquestador, planificador, puente de base de conocimiento, desarrollador y dos revisores — convierte un requisito en una canalización estricta por fases donde cada entrega debe demostrar su validez con evidencia estructurada antes de que pueda empezar la siguiente fase; los revisores son solo lectura, los merges de código solo ocurren tras una revisión, y un registro de eventos de solo anexado ofrece reproducción completa y auditoría en un tablero kanban en vivo. Su diseño se inspira en el kanban de Hermes Agent.

Memoria de grafo local en vista previa técnica para DSH y Codex: recuerda evidencias globales del propietario y del proyecto actual antes de cada turno, escribe registros de USER y ASSISTANT por separado, y preserva la procedencia de proyecto, sesión, actor y fuente para un atlas visual y páginas de conocimiento citadas.

Memoria de grafo local en vista previa técnica para DSH y Codex: recupera evidencia global del propietario y del proyecto actual antes de cada turno, escribe registros de USUARIO y ASISTENTE por separado, y conserva la procedencia de proyecto, sesión, actor y fuente para un atlas visual y páginas de conocimiento citadas.

Base de conocimientos de propósito general para DSH: importación de md/txt/json/yml/docx/pdf, gestión de carpetas, búsqueda de texto completo FTS5 (BM25) y una interfaz de administración web.

Preajuste de agente impulsado por base de conocimiento: memoria a largo plazo tipo wiki, una IU web de base de conocimiento, una página de gestión y pulido opcional de la interfaz.

Base de conocimiento con el patrón Karpathy LLM Wiki para DSH: habilidades wiki-write/wiki-search, pipeline sin dependencias (lint/index/sincronización de memoria mnemon/retroalimentación de calidad), plugin de ciclo de vida mínimo que inyecta esquema + vista previa de conocimiento, y recuerdo semántico de SiliconFlow a través de un proxy compatible con Ollama.

Una base de conocimiento estilo Obsidian: ingiere fuentes, permite que el LLM construya y mantenga un wiki interconectado, y formula preguntas fundamentadas en él.

Herramientas nativas para una bóveda wiki de Obsidian: wiki_query, wiki_write, wiki_rename, wiki_scaffold, wiki_archive y wiki_lint cubren búsqueda BM25 con contexto de grafo de enlaces, escrituras de contabilidad con seguimiento de fuentes sha256, renombrados en toda la bóveda, scaffolds de modos, archivado de fuentes y comprobaciones de estado — con bloqueos entre procesos y git auto-commit opcional.

Puente de tutoría DeepTutor: explicaciones profundas, preguntas de autoevaluación, planificación de ruta de aprendizaje, búsqueda en base de conocimiento personal (RAG), y archivo de notas mediante las herramientas deeptutor_run / deeptutor_kb / deeptutor_note.

Contexto de red de conocimiento empresarial para DeepSeek Harness: vincula una sesión a una red de conocimiento OpenBKN, consulta sus objetos y métricas mediante herramientas MCP gestionadas y abre procedencia respaldada por trazas (hechos de ejecución y un grafo de negocio) para cada respuesta. Se distribuye con OpenBKN Runtime; las vistas de procedencia requieren una licencia empresarial de OpenBKN.

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.

Plugin para DSH Desktop: inyecta restricciones solo cuando son relevantes, por capas —texto estable en el prompt del sistema, volátil al final— sin invalidar la caché del prompt. Por turno (pregunta / investigación / discusión / diagnóstico / ejecución) limita: no editar archivos en pregunta, arreglos no pedidos en diagnóstico, citar código no abierto, hablar de símbolos no vistos o disfrazar «no lo comprobé» de «espero tu decisión»; explica en palabras simples código, campo o id. Memoria: avisos al 75%/90% de contexto, resumen de sesión exportable y conocimiento del proyecto por directorio. Artefactos: contrato de tarea, registro de cambios, hipótesis con puerta de evidencia y decisiones de diseño. Panel: lume-metrics.jsonl vía lume_metrics; personas destiladas de chats o novelas.

Una herramienta read_graph respaldada por un grafo de conocimiento del código base (relaciones CONTAINS / EXPORTS / IMPORTS / IMPORTS_SYMBOL).

Un núcleo de juicio para DeepSeek Harness: un bucle cognitivo que da origen y atribución a cada decisión y lleva la planificación hasta el cierre, memoria hipocampal que condensa la experiencia en conocimiento reutilizable, y una tarjeta de persona personalizable (nombre, personalidad, estilo de comunicación). Requiere DSH ^0.1.0-rc.7.

Plugin de base de conocimiento: crea paquetes de KB auditables (referencias + SQL).

Grafo de conocimiento de código local para agentes: parsea una base de código (Python/JS/TS/Go/Java/Rust) en un índice SQLite y responde sobre él preguntas de llamantes, llamados, dependencias, dependientes, impacto y texto completo.

Herramientas de comandos CLI de Lanting + protección L0: 9 herramientas de memoria + 6 herramientas de calidad (registro defineTool, spawn venv _cli.py) + protección de escritura/llamada directa

Sistema de base de conocimientos estilo Cherry Studio para DeepSeek Harness (DSH): bases, documentos, fragmentación, embeddings (compatible con OpenAI / Ollama / local / reserva léxica), recuperación, herramientas orientadas a modelos y un panel de gestión en el navegador.