Plugins

Capa de comportamiento de chat QQ para DeepSeek Harness mediante OneBot 11: archivos de persona inyectados en cada turno, archivo de personas por número QQ, selección probabilística de stickers con sistema de compensación, respuestas opcionales sin mención, subpersonas extraídas del grupo y mensajes programados. Al activar el canal QQ integrado, acepta mensajes privados de cualquier usuario QQ y mensajes de cualquier grupo que mencione al bot. No hay lista de remitentes permitidos: restringe la cuenta del bot o mantén el canal desactivado.

Auditoría de solo lectura para comprobar si las rutas HTTP de un plugin DSH están realmente protegidas. Descubre las rutas registradas leyendo el código del plugin y solo prueba loopback.

Ventana de monitorización de servidor dentro de DSH que se conecta por túnel a un agente ligero en tu servidor. Muestra memoria, swap, carga, disco, uso por contenedor y estado de QQ; permite purgar caché y reiniciar contenedores. Incluye escritorio VNC para iniciar sesión manualmente en QQ mediante QR y cerrar sesión. El agente está en el repositorio (`server/monitor.py`) y lo despliegas tú.

Protector de memoria solo local para DeepSeek Harness: supervisa el heap del Host y los logs de sesión, intercepta argumentos de herramientas demasiado grandes y ofrece limpieza de sesiones en dry-run por defecto.

Plugin de evaluación diagnóstica para DeepSeek Harness: fija la configuración confirmada de Harness, ejecuta un benchmark, conserva el rastro completo de sesión y atribuye los fallos al modelo, Harness, benchmark o entorno.

Notificaciones push al teléfono para DeepSeek Harness: engancha dentro del proceso el punto de preguntas y envía las preguntas pendientes al móvil mediante un relay ntfy. La respuesta del teléfono vuelve al agente como mensaje de usuario, pero requiere `tool-ask-user` en `mode: timed`. Con el valor predeterminado incluido (`mode: legacy`) solo se entrega la notificación.

Registra `im_say`, que envía cada llamada como un mensaje IM separado mediante el servicio de entrega proactiva de dsh-im, para que una respuesta pueda llegar como varias burbujas en vez de un bloque. `im_targets` lista destinos; `im_target_add` los crea.

Panel Git con gráficos de commits, diferencias de archivos, gestión de ramas y worktrees, y vistas previas de mensajes de commit asistidas por IA.

Lista de tareas en la barra lateral de DeepSeek Harness: grupos, tareas recurrentes por día de la semana o del mes, calendario mensual y herramienta de agente que lee y escribe el mismo archivo JSON.

Convierte capturas existentes del repositorio de un plugin en un reel hero silencioso en bucle de 6 s: webm VP9 con alpha real, gif con fondo y fotograma de portada, más manifest con duración por escena y sha256. La línea de tiempo es exacta: pausas enteras más transiciones suman `durationMs`, y la última escena vuelve a la primera (t=0 equivale a t=duration). Cero dependencias runtime: decodificación/codificación PNG con node:zlib, compositor SDF y ffmpeg como único binario externo, detectado en ejecución. Incluye panel para elegir, reordenar, generar y copiar Markdown del README, y CLI con contrato `storyboard.json`.

Voz local GPT-SoVITS para DeepSeek Harness: inicia el motor con DSH y lo detiene al salir, habla solo la línea marcada para voz e incluye una voz predeterminada. Basta con apuntar `runtimeDir` a una instalación local de GPT-SoVITS.

Dictado que se archiva en el repositorio, no en el chat. Mantén pulsado el botón o importa WAV: `voice-memos/<id>/` guarda `audio.wav`, `waveform.png`, `memo.md` (frontmatter, marcas temporales por segmento y citas listas para pegar) y `meta.json`. El navegador remuestrea a 16 kHz mono antes de enviar. Transcripción local por Harness `speechToText` (ventanas divididas por silencios) o un worker como `faster-whisper`. Sin motor, archiva la nota con estado y motivo explícitos, sin inventar texto. Pestaña «口述» con reproducción y salto por clic, copia de citas por segmento, 3 herramientas (voice_memo_save / voice_memo_list / voice_memo_read) y rutas HTTP. Sin dependencias runtime, 52 pruebas `node:test`, capturas en docs.

Estudio de vídeo Android para DeepSeek Harness: edición de storyboard, generación de imágenes/vídeos con varios proveedores y failover automático, exportación MP4 mediante FFmpeg, optimización de prompts y espacio de trabajo mobile-first.

Busca ropa, shaders, modelos base, accesorios, texturas, animaciones y objetos para avatares VRChat en BOOTH, desde una pestaña BOOTH junto a la conversación o con dos herramientas de solo lectura. Antes de la consulta, traduce las palabras clave chinas al japonés.

Control de escritorio Windows para agentes de DeepSeek Harness: automatización de ventanas y UI Automation, OCR local de Windows, lectura directa del navegador mediante Chrome DevTools Protocol (texto DOM, JavaScript, clics por selector), entrada de ratón/teclado humanizada, gestión de pestañas y panel de control en vivo. En el primer uso detecta el equipo y escribe su propia configuración; si falta una capacidad, funciona de forma degradada. Solo Windows 10/11.

Conecta DeepSeek Harness a registros públicos de contratación de MCPTender en Rusia, documentos fuente y proveedores de contratos publicados, usando una API key personal del servicio.

Conecta DeepSeek Harness a oportunidades federales públicas de EE. UU. de MCP Bids y avisos TED conectados, con herramientas documentales enlazadas a sus fuentes y autenticación mediante una API key personal.

Generación local de imágenes con ComfyUI para DeepSeek Harness: detecta o inicia el ComfyUI instalado en el equipo, genera una imagen a partir de una petición del chat y la adjunta a la conversación.

Validador de `catalog.json` para mini programas WeChat: comprueba que cada precio de actividad sea un `amountFen` entero, que todas las plantillas usen `money()` y revisa campos obligatorios, textos duplicados y rutas de imágenes. Devuelve lista de problemas y diff unificado aplicable con `patch -p1`. Son 29 reglas en 5 grupos. Corrige automáticamente solo tres casos (importe antiguo en yuanes, Fen como texto y ruta absoluta de imagen), conservando indentación, EOL y salto final del archivo; lo demás se informa con una sugerencia, sin adivinar. Dry-run por defecto; tras aplicar vuelve a comprobar el archivo para mostrar lo pendiente. Una implementación sirve a herramienta, panel y CLI con códigos 0/1/2. Sin dependencias de ejecución, llamadas al modelo ni red.

Libro auditable de costes de tokens para DeepSeek Harness: envuelve el flujo `llm/stream` y registra cada llamada con proveedor, modelo, tokens input/output/cache-hit/cache-write, fuente de uso y coste entero nano-CNY según una tabla de precios explícita. Agrega por hora, día y sesión; exporta JSON/CSV con vista previa dry-run sin escritura. Mantiene la factura oficial de plataforma introducida manualmente en una columna paralela y calcula real menos estimado. Las rutas de proveedor/modelo desconocidas quedan como no valoradas. Cero dependencias de ejecución; sin consulta de saldo, notificaciones ni animaciones.

Herramientas adaptativas a la versión de DeepSeek Harness. Lee la versión activa desde el gestor de plugins y replica las reglas de compatibilidad de app-boot: primero `engines.dsh`, luego peerDependencies `@deepseek-ai/dsh*`, compara incluyendo versiones prerelease y respeta excepciones de versión exacta. Evalúa todos los plugins instalados y marca estáticamente fuentes que aún usan APIs renombradas o obsoletas entre v0.1.6 y v0.2.1. Incluye panel de conversación, herramienta de agente y rutas HTTP state/scan/report. Solo lectura y sin conexión.

Versión en inglés de Windows Computer Use para DeepSeek Harness: 10 herramientas Desktop (computer, computer_batch, open_application, windows, ui_elements, clipboard, switch_display, app_skill, request_access, list_granted_applications) con UI Automation, control de acceso por app, ajustes en inglés, tarjeta flotante de progreso, pausa/reanudación con Esc y detección automática de `koffi.node` desempaquetado en DSH 0.2.1. Fork de copylee711/dsh-computer-use; comparte plugin id y nombres de herramientas, por lo que no se pueden instalar ambos.

Resume sesiones largas en observaciones y reflexiones de fondo, las inyecta como sección del system prompt y genera resúmenes de compactación a partir de memoria preparada. Incluye ajustes y recuperación respaldada por fuentes.

Reinicio iniciado por el propio agente, no por un botón. El agente llama a una herramienta y el plugin espera a que todos los agentes y trabajos en segundo plano del host estén inactivos. Luego muestra una cuenta atrás de 10 segundos, cancelable con clic, desplazamiento o tecla; reinicia DSH y despierta la sesión original para continuar desde su última frase. La herramienta es la única vía: no hay botón ni entrada manual. Funciona con la app Desktop oficial y el cliente Web oficial; los shells de terceros no se admiten de forma predeterminada. Solo Windows.