Plugins

Usa una clave API de PackyCode (PackyAPI) en DeepSeek Harness mediante una ruta de modelos multiprotocolo integrada, con rotación de claves y saldo visible.

Añade tres páginas de ajustes a DeepSeek Harness: añadir/editar/activar/eliminar MCP servers; escribir skills de agent o instalarlas desde un repositorio GitHub; y administrar una biblioteca global de personas con una activa.

Puerta de tres niveles deny/ask/auto para la familia de herramientas computer-use (`cua-driver`): Settings ofrece un control segmentado por categoría, y una allow list o deny list por nombre de herramienta prevalece sobre los niveles.

Panel de gestión de Kubernetes multinube basado en kubectl local: filtros de recursos, edición YAML, registros de Pod en vivo, terminales interactivos de contenedor, reinicio/escalado de cargas y sincronización del tema DSH; accesible desde la barra lateral o la vista de sesión. Requiere DSH 0.2.0-rc.2.

Sincroniza listas de plugins de terceros de DeepSeek Harness mediante almacenamiento compatible con S3, con vista previa de diferencias, instantáneas locales, reversión y sincronización opcional de la configuración del proveedor LLM.

Lee el flujo de eventos de sesión sin llamadas adicionales al modelo y crea candidatos de aprendizaje pendientes a partir de correcciones, fallos y soluciones. Cada candidato se evalúa con criterios escritos y explica por qué se acepta o rechaza. Solo la confirmación escribe una skill, y únicamente mediante el writer validado `learn_skill_manage`. Un curator que actúa en reposo marca como obsoletas las skills sin uso y las archiva moviéndolas, nunca borrándolas, y conserva las que aún se cargan. Registra cinco herramientas (`learn`, `learn_review`, `learn_curator`, `learn_skill_manage`, `learn_skills`), una sección de prompt con los criterios y un guard que impide editar directamente los archivos de skill para no eludir el writer.

Conecta DSH a un almacén local MemVault: inyecta bloques de memoria central en el system prompt, extrae los turnos terminados mediante el propio proceso de MemVault y ofrece un panel para consultar, rastrear, revisar y reproducir lo almacenado.

Presets de intensidad de razonamiento para modelos de terceros: 16 presets de proveedor/modelo con valores wire personalizados por modo, escritos en dsh-llm-pi-ai tras validar antes y rechazar regla por regla. Permite cambiar por modelo entre OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses y Anthropic Messages, reagrupar rutas automáticamente y reescribir el texto de entrada con el modelo elegido mediante Optimize en el compositor o en Settings.

Permite que un modelo DSH inspeccione y controle aplicaciones de Windows mediante un runtime Codex Computer Use instalado, con aprobación de aplicaciones por sesión.

Obtiene artículos por DOI o palabra clave: búsqueda en Crossref y OpenAlex, descarga masiva de PDF mediante ocho mirrors de Sci-Hub con alternativa de acceso abierto por Unpaywall, validación de magic bytes PDF, concurrencia limitada y manifiesto HTML interactivo para los artículos no descargados.

Envuelve Scrapling para ofrecer hasta 19 herramientas de modelo, registradas según la capacidad detectada: navegador real para páginas solo-JS; extracción CSS/XPath que devuelve datos, no Markdown; selectores autorreparables; sesiones reutilizables con login; captura XHR; capturas de página; acciones de navegador con control; y crawler limitado por dominio con modos content/sitemap/feed/Shopify en el backend oficial de jobs. También puede sustituir web_fetch / web_search y servir la misma tabla por MCP. Requiere Python 3.14+ y Scrapling instalado. Las herramientas de navegador necesitan Chromium para patchright; una CLI opcional solo lo instala en macOS arm64.

Convierte un NAS ZSpace (极空间) en herramientas nativas de agente: list/stat/search/read/download/upload/write de archivos, crear carpetas, rename/move/copy/delete. Funciona entre redes mediante el relay del cliente de escritorio, sin LAN, WebDAV ni SSH; si el NAS está en la misma red, cambia automáticamente al transporte WebDAV directo, más rápido. Delete exige confirm: true explícito. write, upload, create-folder, rename, move y copy se ejecutan directamente; zspace_write sobrescribe archivos con el mismo nombre salvo que overwrite sea false.

Workbench de tres ventanas para dsh web: chat, construct y revisión de solo lectura en paralelo por workspace, con hooks por ventana. La revisión anónima multimodelo pide confirmación antes de ejecutarse, agrupa hallazgos por incidencia e informa en Markdown.

Abre el chat lateral DSH en una ventana de escritorio Windows sin marco y siempre visible, superpuesta a cualquier app. Incluye Settings propios para apariencia, fijación, geometría recordada, opacidad, hilos efímeros y limpieza de caché.

Servidores MCP por proyecto: se declaran en documentos del proyecto (`.dsh/mcp.json` predeterminado; listas de archivos locales/globales en Settings) y solo se montan para sesiones que trabajan allí, desde el primer turno hasta quedar inactivas. Panel lateral/Settings muestra proyectos activos, estado de servidores y sesión del montaje; incluye `Sync`/`Retry`/`Release`, `enabled` y edición de una entrada existente. Política por proyecto (`disclosure`/`direct`/`off`), pins y `mcp_search_tools` deciden qué ve el modelo. `${VAR}` se resuelve con `.env` del proyecto y el archivo de credenciales; contadores por servidor sobreviven a las sesiones.

Plugin de DeepSeek Harness que apila verticalmente los elementos del pie de la barra lateral, unifica el diseño de sus tarjetas y permite reordenarlos arrastrándolos.

Preajustes donde solo se introduce la clave: un plugin escribe con un clic en DSH las rutas oficiales de llm-pi-ai y credenciales de 50 canales; también configura Tencent WorkBuddy, OpenCode (clave en su auth.json) y cc-switch mediante CLI. El núcleo es JavaScript puro y reutilizable en otras aplicaciones.

Un grupo privado de Feishu por workspace de DSH, con sincronización bidireccional de mensajes en tiempo real.

Mantiene la documentación del proyecto en DeepSeek Harness al día con sus decisiones: conserva el mismo registro de decisiones de solo anexado y la instantánea de diseño derivada, actualizados dentro del proceso y no mediante un proceso hook.

Preferencias ajustables para el motor oficial de compactación de dsh (umbral, retención, modelo/razonamiento de resumen y compactación al final del turno), importación de modelos llama.cpp en Models y ayudas de pestañas/notificaciones (favicon con indicador de estado).

Controla un Chromium ya abierto (Chrome, Edge, Brave, Vivaldi, Opera, Chromium, Arc o Thorium) por una única conexión CDP persistente, así la aprobación de depuración remota se solicita una vez. Comandos de pestañas, navegación, JS, snapshots DOM, clics, escritura, capturas y aserciones CSS/DOM/píxeles pasan por una ruta HTTP loopback que el agente llama con su shell tool existente. No registra tools nuevos; incluye su skill de uso y no tiene dependencias runtime.

Sube al inicio de la lista lateral los workspaces con sesiones que requieren atención: esperando respuesta, en ejecución, terminadas sin abrir y solo leídas. Dibuja barra de estado, fondo y título tintados, más un pulso único al detenerse la ejecución. Usa los tokens del tema activo; Settings configura las tres duraciones de promoción de sesiones finalizadas.

Reemplaza el ejecutor pwsh del perfil web por una subclase que pasa cada comando por `rtk rewrite` antes de ejecutarlo para ahorrar tokens. Si no hay equivalente, falta rtk o vence el tiempo, ejecuta el comando original sin cambios y mantiene la semántica del sandbox.