Plugins

Widget de ballena de saldo de DeepSeek anclado en una esquina para la interfaz web de DSH: tres skins intercambiables (predeterminada / cuenco sobre la cabeza / cuenco en la mano), saldo con el uso de hoy, popups de coste por turno, conversión de precio en hora punta/fuera de punta, efectos de sonido al pulsar y líneas aleatorias de diálogo. Modificado a partir de MeteorNOX/DeepSeek-Balance-Whale-Widget.

Accede a la UI web de dsh por LAN: reenvío HTTP/HTTPS/WS más TLS (certificados autofirmados o personalizados); compresión adaptativa Brotli/gzip para HTTP y permessage-deflate para WebSocket; el sondeo de WebSocket medio abierto evita que los clientes móviles se queden inactivos al pasar a segundo plano; la inyección automática del token de lanzamiento permite a los dispositivos LAN conectarse sin copiar el token; protección contra DNS rebinding + lista permitida de upstream solo loopback.

Grafo de conocimiento de código local-first para agentes de codificación: 10 herramientas MCP para compresión de contexto por capas, planificación DAG, indexación incremental de AST, volante de habilidades entre sesiones, diagnósticos e importación/exportación de artefactos del grafo.

Canal QQ para DeepSeek Harness mediante OneBot 11 / NapCat: mantiene una personalidad fija entre sesiones con memoria a largo plazo, responde en chats grupales y privados, envía stickers y respuestas de voz, e incluye una consola web local que muestra qué hace el bot. Tú escribes los archivos de personalidad y memoria; el repositorio solo incluye ejemplos.

Convierte documentos locales en markdown y texto en una base de conocimiento consultable con búsqueda híbrida semántica y por palabras clave, verificación de citas e inyección de fuentes.

Canal iMessage bidireccional para DeepSeek Harness sobre Photon: lista blanca de remitentes, comandos de sesión, aprobaciones y preguntas en el chat, y una página de Configuración para autorización de dispositivos y configuración de línea alojada.

Sistema disciplinado de flujo de ingeniería para agentes de programación con IA: planificación, TDD, ciclos de reparación automática, grafos de conocimiento del código y ejecución por oleadas multiagente. Requiere codebase-memory-mcp (pip install "codebase-memory-mcp>=0.10.8,<0.11.0"); /scan se detiene si falta.

Bundle DSH que registra 13 herramientas nativas codegraph_* que envuelven la CLI de codegraph, para que los agentes inicien, mantengan y consulten un grafo de conocimiento de código preindexado (consulta de símbolos, exploración, rastro de nodos, llamantes/llamados, impacto, pruebas afectadas) en lugar de hacer grep en archivos.

Proporciona bases de conocimiento locales y remotas con recuperación con alcance de proyecto y sesión, escritura controlada de vuelta y una consola de gestión Web integrada.

Puente de dispositivos HarmonyOS: bucle de automatización de UI con hdc (capturas, instalación, logs, fallos) con read_image, conocimiento de API versionado priorizando lo oficial (SDK .d.ts + documentación sin conexión), y un carril de build/firma/lint con la CLI de DevEco.

RAG de base de conocimiento bibliográfico local: 10 herramientas (kb_ingest, kb_search, kb_rag, kb_zotero, kb_dedup, kb_clear, kb_fetch, kb_scope, kb_stats, kb_status), búsqueda híbrida BM25+vectores+reranker, QA con citas y enlaces DOI clicables, embeddings bge totalmente locales sobre un índice SQLite de un solo archivo. Requiere Python 3.9+ con pymupdf, faiss-cpu y sentence-transformers; el instalador `npx dsh-kb-rag-install` los configura y predescarga el modelo.

Un segundo cerebro autónomo para DeepSeek Harness: captura automáticamente conocimiento de diálogo duradero en una bóveda Markdown local (dedup personalizada, búsqueda CJK, compatible con git), con una base de conocimiento gráfica y un grafo de conocimiento interactivo (filtro de leyenda, coloreado por dimensión temporal, selección por cuadro, fusionar, eliminar, exportar/importar PNG).

Base de conocimiento en un lienzo en la barra lateral derecha: las notas son nodos y 9 herramientas permiten al modelo leerlos, escribirlos, enlazarlos y eliminarlos. Los nodos admiten imágenes y documentos; al leerlos devuelve el texto y extrae archivos Office en el acto. Las imágenes se pueden entregar como imágenes.

OMK — Observe. Measure. Know. Cambios de conocimiento respaldados por evidencia para aplicaciones de IA.

Bucle de auto-refinamiento continuo: memoria persistente, revisión y refinamiento periódico, conocimiento compartido entre sesiones y reversión automática mediante la herramienta harness_refine invocable por el modelo.

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.

Agente de un solo personaje para QQ (SnowLuma/OneBot 11), Bilibili y Douyin; Douyin requiere Windows siempre encendido. Incluye tarjetas de persona, memoria individual con decaimiento Ebbinghaus y corrección, rutina de reloj virtual, mensajes proactivos y extracción automática, más 10 pestañas de ajustes. Grupos QQ se deniegan por defecto: solo responde si están en allowlist o allGroups se activa explícitamente, y siempre requiere @ al bot. Chats privados: solo amigos QQ. Auto-respuesta Bilibili/Douyin OFF por defecto; Bilibili solo propietario/allowlist/seguimientos mutuos; Douyin solo propietario/allowlist, salvo habilitar respuesta a todos. Usa código MIT de dsh-qq-bridge y dsh-douyin-bridge con crédito en código/LICENSE; no hace falta instalarlos.

Plugin solo para Windows: observa el título de la ventana activa, reconoce cursos de vídeo de Bilibili, los clasifica por materia, obtiene metadatos/danmaku/comentarios y genera mapas de conocimiento Markdown+Mermaid y manuales Word. Word requiere Python instalado localmente.

Puente al ShiGuang Memory Engine (SGME): memoria compartida a largo plazo multiagente vía HTTP, con destilación L0/L1/L1.5/L2, inyección basada en escenarios, búsqueda unificada y señales proactivas de atención (memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack), instalable como `dsh-sgme`.

Incluye habilidades de Research Agent, búsqueda bibliográfica con seguimiento de citas, creación de bases de conocimiento Markdown desde documentos y lectura en profundidad con un espacio de trabajo de navegador para DeepSeek Harness.

Pasarela DSH Web de loopback privada para Tailscale Serve, Cloudflare Access y Headscale TCP Serve, con listas de permitidos de principales exactas y configuración guiada en modo fail-closed.

Skill de revisión de código basada en plantillas: flujo de revisión en cinco pasos, clasificación por severidad (crítica/media/menor), puntuación en cuatro dimensiones (calidad, seguridad, rendimiento, mantenibilidad), salida dual en texto y HTML, y base de conocimiento de referencia bajo demanda.

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.

RAG de base de conocimiento de literatura local para DSH: recuperación híbrida BM25 + vectorial sobre un índice SQLite, reordenación con cross-encoder, respuestas citadas con procedencia a nivel de sección y página, actualización solo de metadatos e ingesta en segundo plano con sondeo de progreso.