Plugins

dual-face — Plugin para explorar modelos gratuitos de OpenRouter: los obtiene, filtra los gratuitos (precio 0 o sufijo :free), los muestra del más reciente al más antiguo en una pestaña Settings con búsqueda local e información completa, y crea una configuración de modelo DSH lista para usar (settings.yaml).

Plugin de DeepSeek Harness (dsh) que registra Lynkr, gateway de enrutamiento por niveles LLM autohospedado y multiproveedor, como proveedor personalizado compatible con OpenAI en `settings.yaml`.

`dsh-workflow-designer`: Plugin de diseño de workflows prompt-first para DeepSeek Harness. Recopila Skills locales, Tools nativas y MCP Tools visibles para el Agent actual, ofrece orquestación visual y edición de restricciones, y exporta una representación intermedia YAML estable. Después, un LLM y el framework correspondiente pueden generar workflows en Python, `workflow.mjs` u otro código.

Plugin Microsoft Agent Framework (MAF) para DeepSeek Harness: valida, ejecuta y crea el esqueleto de agentes y workflows declarativos en YAML.

Granja de servicios para DSH: registra, inicia, detiene y reinicia servicios de proyectos de larga duración; incluye herramientas agent (farm_status/start/stop/restart/logs/register), declaraciones farm.yaml y panel general con seguimiento de logs en vivo, búsqueda y exportación.

Proveedor de búsqueda web con ZAI GLM MCP: busca y obtiene contenido mediante Open BigModel API e inyecta credenciales automáticamente desde ~/.dsh/.credentials.yaml o variables de entorno; no se guarda la clave API en archivos de configuración.

Panel Model Health en Settings: enumera todos los modelos configurados en settings.yaml y prueba en lote su disponibilidad y latencia.

Alternador de visión (entrada de imágenes) por modelo para DeepSeek Harness (dsh): muestra todos los modelos configurados y activa/desactiva el soporte de imágenes sin editar `settings.yaml` a mano.

Configura el esfuerzo de razonamiento por modelo (off/minimal/low/medium/high/xhigh) para GPT, Codex, Gemini y modelos compatibles con OpenAI. Instala una herramienta auxiliar, no un adaptador runtime: en Windows, ejecuta `enable-capabilities.ps1` una vez por profile y reinicia; declara los niveles en `~/.dsh/settings.yaml`. Incluye script para desactivar y copia de seguridad para revertir.

Operaciones pequeñas y deterministas que un agente necesita durante una tarea: conversión de ida y vuelta JSON/YAML, validación JSON Schema, diff de texto, decodificación JWT, pruebas de regex, conversión de dialectos SQL, códigos QR, conversión de zonas horarias y unidades, capturas de páginas.

Formatea y valida JSON/YAML/TOML/SQL e indica los errores por línea y columna.

Interfaz para ajustar parámetros del sistema: página agrupada para tiempos de espera, paralelismo, reintentos de LLM, parámetros de modelo, búsqueda web, permisos y presets. Edita con seguridad la configuración de profile mediante coincidencia YAML por línea y validación posterior a la escritura.

Kit de verificación para agentes DSH: comprueba afirmaciones con evidencia de archivos del espacio de trabajo y citas de línea, valida configuración JSON/YAML y realiza sondeos de solo lectura sobre preparación para publicar en URL/npm/GitHub.

Herramientas de flujo de trabajo para el binario local aflare: generan, validan y ejecutan DAG YAML deterministas y locales primero (recuperación de fallos WAL, compensación Saga) mediante el binario local. Incluye más de 300 plantillas.

Renderiza la memoria PLUR en el system prompt en cada ensamblado, no como llamada a herramienta: reemplaza el bloque en vez de añadirlo y mantiene estable el contexto. Búsqueda híbrida local (BM25 + BGE fusionados con RRF), YAML editable, alcance por workspace y navegador /plur-memory.

Plataforma de evaluación de agentes: benchmarks en YAML, orquestación de ejecuciones headless, métricas basadas en trazas e informes de ejecución