Plugins

Incluye la skill kb-curator, que mantiene una base de conocimiento local de tres capas y se niega a indexar contenido no aprobado por el usuario. La recuperación L2 requiere instalar por separado @kenz1117/dsh-engram; el motor funciona solo en Windows.

Proporciona a los agentes el contrato de creación de plugins DSH (Cordis) y el proceso para enviarlos al mercado dsh, desde el bundle manifest y el entry module hasta el pull request.

Organiza todas las skills cargadas en workspaces del usuario desde una pestaña de la barra lateral derecha. Cada workspace tiene categorías propias y la ubicación de cada skill; permite crear, renombrar, reordenar y borrar categorías, y mover skills arrastrándolas o seleccionándolas. En el primer uso, el modelo del perfil puede crear la clasificación inicial o se pueden colocar las skills en categorías creadas por el usuario. Al pulsar una fila copia `/skill-name`; al pasar el cursor muestra la descripción incluida por la skill.

Panel de skills para DSH Web GUI: lista todas las instaladas con anotaciones en chino, ocho filtros de categoría, búsqueda por pinyin y aproximada, y orden por fijación y uso reciente. Gestiona cada skill in situ: fijar, desactivar, mostrar ubicación o desinstalar con opción de deshacer. Incluye su propia skill de mantenimiento.

Fork de las skills oficiales de Microsoft para agentes de programación IA con .NET/C#, empaquetado además como plugin de DeepSeek Harness. Abarca desarrollo, pruebas, diagnóstico, migración e integración de IA.

Muestra qué skills se invocaron en cada turno e instala, actualiza o elimina skills dentro de la app.

Extrae subtítulos de plataforma/IA de Bilibili o recurre a subtítulos externos o incrustados, ASR u OCR, y genera Markdown, Word, PDF, TXT, SRT o JSON con marcas de tiempo, alineación bilingüe e informe de calidad. Requiere Python 3.10+. Los subtítulos de plataforma/IA necesitan cookie SESSDATA de Bilibili; OCR/ASR/PDF requieren ffmpeg, faster-whisper y LibreOffice o reportlab.

Filtrado de skills por etiquetas: asígnales tags y entrega a cada workspace o conversación solo el subconjunto seleccionado por una expresión booleana (por ejemplo, `pdf + docx` o `aegis * plugin`). Las skills excluidas quedan bloqueadas en el catálogo del modelo, no solo ocultas en ajustes; las que quedan fuera pueden añadirse manualmente o deshabilitarse a la fuerza. `tagging-skills`, incluido, enseña al agente a derivar etiquetas según la máquina donde se ejecuta.

Gestiona un blog de GitHub Pages desde un panel DSH: explora artículos Markdown por tag, edítalos en un editor dividido con formulario front matter y publica los cambios como un único commit mediante GitHub REST API.

Escribe, revisa y publica libros Quarto en chino: redacción de capítulos en nueve pasos, comprobaciones de estructura/enlaces/figuras, tema coherente y aceptación del renderizado. Solo se carga en repositorios con `type: book`; requiere Quarto CLI y Python 3.

Lee las respuestas del asistente con voces neuronales de Microsoft Edge y resalta la frase que se está leyendo. Puedes personalizar en ajustes el color de fondo, el color del texto y la opacidad del resaltado. Añade un botón de reproducción sound-wave a cada respuesta, pausa, frase anterior/siguiente, velocidad ajustable y lectura automática.

Requiere macOS y AirPods con seguimiento de cabeza. Responde a solicitudes de permiso y preguntas de DSH con gestos: asentir permite o confirma; negar con la cabeza rechaza o cambia la opción seleccionada. Instala la app complementaria de la barra de menús macOS desde una tarjeta de la sesión.

Análisis prosódico local y sin conexión para DeepSeek Harness: informa de cómo se dijo algo —velocidad, tono, pausas y energía— junto con la transcripción.

Busca obras de dominio público en Project Gutenberg, Wikisource, Internet Archive y Standard Ebooks por título, autor, personaje o trama recordada a medias, o importa EPUB/PDF/TXT/DOCX/Markdown y escucha en la barra lateral. Usa voces neuronales de Microsoft Edge, Kokoro sin conexión o voces del dispositivo; guarda la posición, permite notas de voz ancladas a lo que acabas de oír y comentar el libro con el modelo DSH.

Registra dos herramientas en DeepSeek Harness. `doc_ocr` convierte PDF escaneados e imágenes en texto por página, tablas financieras con comprobación de balance y hallazgos de cláusulas contractuales mediante RapidOCR local o Zhipu GLM-OCR en la nube. `doc_preprocess` transforma un directorio de archivos en bruto en una base Obsidian mediante un flujo de siete etapas, routing de backend y omisión incremental por sha256. Informa de los números que no cuadran; no los inventa. El motor local requiere Python con rapidocr-onnxruntime, pypdfium2 y Pillow (`pip install -r requirements.txt`); GLM requiere ZHIPU_API_KEY.

Reconocimiento estructurado de imágenes: mediciones locales con sharp y un modelo vision en la nube devuelven en una llamada descripción, OCR con coordenadas, ubicación de objetos y atributos detallados. Una caché fingerprint hace que imágenes repetidas se devuelvan en milisegundos sin gastar cuota del modelo.

Añade el preset Agent visible-browser (persona y tools para navegar, rellenar formularios, pulsar y capturar pantalla con Playwright MCP) y una barrera que rechaza cualquier llamada de navegador en otros presets hasta que el usuario apruebe esa Session con browser_access. El bundle monta el proveedor Playwright MCP. Una página en Plugins y la herramienta browser_source cambian en runtime entre Microsoft Edge (predeterminado), Chromium incluido con Playwright y un endpoint CDP. Requiere la fila compartida browser-use en el perfil (un proveedor por proceso).

Mantiene un botón de traducción en cada página que abre el navegador. Al pulsarlo sustituye en el sitio todos los nodos de texto visibles; al pulsarlo otra vez los restaura. Mantén y arrastra el botón junto a un borde para plegarlo en un pequeño control; se vuelve a insertar tras navegar. Traduce el servicio LLM del host; el plugin no guarda API key.

Instala la skill codex-cua para que DeepSeek Harness use Codex computer use: controla Chrome y apps nativas de macOS mediante el runtime incluido con la app de escritorio ChatGPT/Codex. Incluye un cliente de sesión persistente y un autodiagnóstico doctor. Requiere la app ChatGPT/Codex con extensión Chrome, Python 3.9+ y macOS.

Añade un interruptor de inicio automático al iniciar sesión para DeepSeek Harness Desktop en Windows. Gestiona un único acceso directo en la carpeta Startup del usuario: sin cambios en el registro, permisos de administrador ni proceso en segundo plano adicional.

Registra `workpaper_gate` en DeepSeek Harness para auditar que un conjunto workpaper esté completo, tanto en el diseño o plantilla objetivo como en la estructura instancia frente a plantilla. La lista de reglas, plantillas y tablas principales se configura en un único spec file. Los hallazgos son blocker, warning o info; solo lee los workpapers y nunca los modifica. Requiere Python con openpyxl.

Registra una herramienta `principles_audit` en DeepSeek Harness. Revisa colisiones/IDs antiguos de principle_id, declaraciones causales, límites, contraejemplos o pruebas ausentes, duplicados o casi duplicados, incoherencias entre estado y confianza, entradas obsoletas y lagunas de cobertura. Ordena los hallazgos por gravedad y aplica una barrera pass/warn/fail; cada hallazgo crítico debe quedar cubierto por una exención válida y vigente. La biblioteca solo se lee.

Registra una herramienta `office_audit` en DeepSeek Harness: recalcula fórmulas con el LibreOffice Kit incluido y audita los resultados. Detecta errores de fórmula, referencias de hoja rotas, coherencia de fórmulas, constantes escritas a mano, formatos numéricos/unidades incompatibles, balance, movimiento de ganancias retenidas, conciliación de efectivo, subtotales de flujo de caja, convenciones de tablas de ratios y problemas de limpieza. Ordena los hallazgos por gravedad e indica la celda; opcionalmente escribe una hoja de hallazgos en una copia. Nunca modifica el libro fuente. Requiere Python con openpyxl y el LibreOffice Kit incluido.

Registra una herramienta `context_extract` en DeepSeek Harness. Comprime documentos largos (informes financieros, contratos, libros contables) en Markdown estructurado denso y JSON con métricas clave, tablas, cláusulas numeradas, entidades y alertas de comprobación cruzada, para que el flujo posterior no relea el original. Detecta y trata de forma distinta estados financieros, contratos legales y libros empresariales; concilia balance y efectivo, y señala discrepancias como alertas en vez de corregirlas silenciosamente. Solo lectura, nunca modifica el archivo fuente. Requiere Python con openpyxl y python-docx.