Plugins

Reino de gobernanza de agentes para DeepSeek Harness: territorios, vinculaciones de roles (bind/unbind/session con identidad de modelo/agente), y un bucle de tareas planificar→asignar→ejecutar→revisar donde las declaraciones del Worker nunca se autocompletan (Claim ≠ Fact), con una consola de operaciones GUI local.

El paquete DeepSeek Harness registra una habilidad que convierte producción larga (artículos académicos, análisis sectorial, comentarios empresariales) en pipeline de 9 roles: scouts T1 literatura / T2 datos / T3 casos en paralelo, T4 analista, T5 redactor, T6 compañero crítico, T7 auditor, T8 finalizador, T9 revisor par ejecutados por el coordinador. A través de 6 fases con verificación triangular de evidencias, M-gate de 23 comprobaciones, auditoría G0-G14 incluido gate de rastro IA chino, puntuación peer-review con matching de revistas, y 4 checkpoints humanos. Instala con `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch más lib/index.js); envía tarjetas de rol T1-T9, plantillas y 11 scripts de verificación sin dependencias, con READMEs en cinco idiomas.

Fuentes Anthropic Sans, Serif y Mono para DSH Web UI, con Source Han como fallback para CJK.

Añade un preajuste de permisos `auto` entre workspace-write y danger-full-access: un clasificador concede una vez las escalaciones rutinarias del sandbox, mientras que las solicitudes peligrosas o inciertas siguen pasando a un humano.

Da visión a los modelos solo de texto: reenvía las imágenes del usuario a un modelo de visión compatible con OpenAI y muestra las descripciones en un panel derecho de la interfaz web.

Gestiona los plugins de DeepSeek Harness (DSH) con un clic desde la Web UI: visualización, activación/desactivación en tiempo real, instalación/desinstalación, gestión de entornos y mercado de plugins. Cobertura completa de plugins bundle y no bundle.

Tienda de plugins para la Web UI de DSH: exploración del catálogo, búsqueda, instalación con un clic, insignias de compatibilidad y lista de instalados.

Cerebro DeepSeek + transcripción automática de imágenes: adjunta imágenes en la GUI y cada una se transcribe mediante el modelo oficial deepseek-v4-flash-vision-exp por defecto (un cerebro V4-Pro puramente textual puede ver imágenes), con cualquier VLM compatible con OpenAI u Ollama local como alternativas.

Skin al estilo Claude con un lienzo negro cálido, acento arcilla y una UI con tipografía serif que sigue los temas claro y oscuro nativos.

Workbench visual para generar y recortar imágenes de referencia y crear modelos 3D de Tripo por componentes. Solicita aprobación por tarea de pago y permite previsualizar los recursos localmente.

Agrupa todas las cuentas de WorkBuddy conectadas en este equipo en un provider con failover automático y ofrece OpenAI Chat, OpenAI Responses y Anthropic Messages desde el mismo conjunto. Incluye alias de modelos, estadísticas de uso y automatización de créditos programada.

Fuzzing dirigido por un agente LLM. Desde un repositorio y un fallo (descripción CVE, parche, traza de crash o file:line), ejecuta el ciclo PLAN, IMPLEMENT, EXECUTE, REFLECT; el modelo crea generadores de entrada en Python hasta activar el oráculo de patrón stderr de la campaña o detenerla.

Plugin de análisis estático LLVM que genera bitcode de todo el programa para proyectos C/C++ y ejecuta análisis de alcanzabilidad de kernel-analyzer (KAMain). Ofrece herramientas kanalyzer_* al agente y el servicio ctx.kanalyzer a otros plugins.

Permite a DeepSeek Harness ver y manejar cualquier programa de Windows. El modelo observa la pantalla real y controla ratón, teclado y ventanas. Ejecuta varios pasos en un viaje de ida y vuelta y enfoca la ventana antes de introducir datos para acertar al hacer clic. Sirve para tareas de escritorio como dibujo CAD, simulación de circuitos y envío de mensajes.

Administra el System Prompt predeterminado de DeepSeek Harness: consulta, busca y sobrescribe en Ajustes de Web GUI el prompt final de cada turno.

Plugin LLVM de análisis estático para DeepSeek Harness: genera bitcode analizable y ejecuta el análisis de alcanzabilidad de kernel-analyzer (KAMain) mediante ctx.kanalyzer.

Protección de bucles para dsh: observa llm/stream, detecta y relanza llamadas solo de razonamiento o material reiterado, e incluye dos interruptores durante el flujo.

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.

Dibuja cada rama de una conversación como un árbol en el que se puede hacer clic junto al chat, con favoritos, iconos y colores personalizados, fusión y división de ramas, diseño consciente del rebobinado y ramas de Claude Code que conservan su memoria.

Bucle de latido para DeepSeek Harness: cada 20 minutos (por defecto) el agente despierta por sí solo para mantener un perfil local de tus intereses y preferencias, buscar en la web lo que te importa y conservar lo que encuentra. Cuando tiene algo que vale la pena compartir, envía un paquete breve de notas a las sesiones que le vincules. Un conjunto de reglas en código —horas de silencio, ventanas ocupadas, un límite diario, un enfriamiento— decide si puede hablar, y el agente en esa sesión decide si realmente dice algo. Solo para Windows.

Un panel Settings gestiona MCP, skills, memoria, subagentes, prompts y sesiones. Permite cambiar todo el entorno con combinaciones de escena y el Agent también puede operar el plugin.

Mejora la experiencia con modelos: varias formas de completar parámetros, mejor compatibilidad, memoria del esfuerzo de razonamiento, subagentes que siguen en tiempo real el modelo y esfuerzo del padre, y ajuste automático del esfuerzo por IA.

Explorador de archivos del proyecto en la columna de detalles (selección múltiple, arrastrar y mover, subir, descargar, renombrar, papelera, abrir con el sistema) con una pestaña de vista previa de solo lectura dentro de la sesión para Markdown/HTML/JSON/CSV/notebook/PDF + resaltado de código, una insignia en vivo del rendimiento del modelo y una GoalBar multilínea.