Plugins

ClearAI: The Epistemic Loop, nativo de DSH.

Infraestructura de fiabilidad neutral respecto al harness para agentes de codificación con IA: acciones destructivas reversibles, censura previa a la emisión, evidencia de recuperación y un Decision Protocol compartido con adaptadores nativos opcionales.

Recuperación semántica, gestión de recursos, autorrecuperación (espacios duales de usuario + agente) y memoria de sesión para DeepSeek Harness: memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob sobre URIs viking://, gestión de recursos memadd/memremove, estado de observador memqueue, captura de sesión memcommit y generación de guías de habilidades memlearn.

Panel de anatomía para los órganos de Agent-Body: sirve un panel de signos vitales en vivo en /anatomy dentro del propio harness (órganos, latido, libro de sanación, contadores de autoentrenamiento y el flujo de pulso real), leído directamente de los archivos de tiempo de ejecución en lugar de reescribirse. Solo host, sin bundle de cliente ni paso de compilación.

Motor de contexto Zero-residence: los payloads grandes de herramientas se expulsan del contexto activo a un almacén consultable y solo quedan punteros deterministas, de modo que los tokens de prompt por turno dejan de crecer con la transcripción. Cualquier contenido enmascarado se reconstruye literalmente desde el registro de la sesión a petición, por id de llamada de herramienta o seq de sesión.

Núcleo de órganos de Agent-Body: plugins organizados como un solo cuerpo. Cada comando se vuelve un impulso nervioso que inerva de forma determinista el órgano competente y nombra la capacidad a usar; un latido de intervalo variable bombea directivas del operador, propiocepción y avisos de homeostasis por el sistema; los reflejos se disparan sin llamadas al modelo; los fallos siguen atribución determinista (herramienta, argumentos, permiso, timeout, red), prescripción y bucle de reverificación, y los errores de argumentos nunca se reintentan. Un órgano ausente lo compensa el de mayor solapamiento de capacidades, y los esquemas de herramientas se filtran por la intención actual (reducción medida del 84.7%, reproducible en el repo). Es el paquete de plugins núcleo del repo agent-body.

El órgano de memoria de Agent-Body: tras 2 minutos de silencio entra en sueño ligero y tras 5 en sueño profundo, donde reglas deterministas destilan la experiencia real en tarjetas de memoria (trampas, manuales, puntos calientes, problemas sin resolver, hechos). Los comandos entrantes recuperan tarjetas relacionadas por palabra clave y las inyectan en el contexto; las tarjetas sin uso decaen con una vida media y se archivan en lugar de borrarse. También elimina el ruido de las advertencias de homeostasis de todo el cuerpo: las repeticiones dentro de una ventana se cuentan en vez de reimprimirse, y una advertencia que se repite sin curarse converge en un desfase de estado estacionario conocido y se silencia. La consolidación y el recuerdo no hacen llamadas al modelo.

Explore todos los mensajes enviados en la sesión actual: listado completo del historial ordenado del más reciente al más antiguo, filtro de texto, copia con un clic y salto a un mensaje (carga automáticamente el historial anterior cuando el destino aún no está cargado).

Motor cron residente en el host con un tablero web de trabajos y una herramienta timer_agent: dispara sesiones reales del agente según lo programado, continuando una sesión fijada para mantener contexto o iniciando otras nuevas en un espacio de trabajo del proyecto elegido.

Gestión del ciclo de vida de objetivos para dsh con un tablero kanban interactivo: objetivos, criterios, intentos y revisiones viven en el espacio de trabajo, impulsados por herramientas graph_*, con un tablero de dos carriles renderizado en la vista de conversación.

Port de DietrichGebert/ponytail v4.9.0: modo sénior perezoso siempre activo con una escalera de 7 peldaños (YAGNI hasta código mínimo), 6 habilidades para revisión, auditoría, deuda, ganancia y ayuda, sin herramientas vacías.

Instala suites desde cualquier repositorio del marketplace git de Claude Code, Codex, Cursor, Kimi o agent-plugins.org: las skills, servidores MCP, hooks y comandos slash se inyectan en las sesiones DSH en tiempo de ejecución, con una página de mercado en la GUI web.

Paquete de proxy de autenticación por contraseña de cierre seguro (fail-closed) para el perfil web de DeepSeek Harness

Paquete de aplicación web iKanban orientado al teclado para DeepSeek Harness

Vigila los lanzamientos de DSH y complementos, vuelve a probar los artefactos publicados exactos en runners desechables, publica evidencia de compatibilidad legible por máquina y reconcilia los problemas gestionados tras las correcciones.

Conecta DeepSeek Harness con aplicaciones y servicios gestionados por OOMOL, con descubrimiento y ejecución progresivos de Connector Action, además de un panel dentro de la aplicación para gestionar las conexiones de Provider.

Tienda de plugins comunitaria e independiente para DeepSeek Harness: descubre, instala y envía plugins, herramientas y extensiones verificados.

Capa de coordinación de plugins: los plugins declaran sus capacidades, los comandos se enrutan al plugin propietario sin llamada al modelo, los esquemas de herramientas se cargan bajo demanda para reducir tokens de prompt, el historial de ejecuciones se consolida en memoria a largo plazo mientras está inactivo y los fallos se clasifican antes de cualquier reintento.

Skill de flujo de trabajo de investigación AI-for-Science para DeepSeek Harness, dirigida a investigadores y estudiantes de posgrado que usan IA agéntica: revisión bibliográfica multiángulo con archivos por ángulo, diseño de experimentos con lista de caveats, lectura de figuras y artículos; cada trabajo devuelve archivos más un informe de verificación cruzada para un segundo modelo. Sin dependencias, MIT.

Reductor de resultados de herramientas consciente del contenido: 13 reductores recortan la salida excesiva por significado en tools/post-execute (se conservan las pruebas fallidas, se elimina el contexto de diff, se muestrean JSON y CSV, los problemas de lint se agrupan por regla, los marcos de pila de dependencias se colapsan y los directorios saturados se contabilizan), volcando los originales completos al disco tras un localizador.

Búsqueda web multi-motor para agentes de programación — un núcleo SearchBoost (búsqueda fusionada, fetch, X) con adaptadores MCP (Cursor, Codex, Claude Code, Grok Build, Antigravity), extensión pi y bundle de DeepSeek Harness

Arrastrar y soltar al estilo Codex: arrastra cualquier archivo a la GUI web de DSH, se deposita en ~/.dsh-dropbox y la ruta se inserta en el compositor como un chip azul completo.

Equipo multiagente por roles para DeepSeek Harness. /team reúne hasta 12 subagentes (producto, arquitecto, investigación, UI, backend, frontend, BD, seguridad, revisor, QA, DevOps, docs) y ejecuta un pipeline de 9 fases con puertas (aclarar, investigar, diseñar, revisar spec, aprobar plan, implementar, revisar, test, entregar) sobre artefactos compartidos. Las puertas de calidad las impone el código, no los prompts: una tarea sin terminar no se marca completa, los hallazgos los arbitra el revisor o QA, y lagunas de cobertura o retrabajo se ven en el overlay y en /team status. Incluye overlay en vivo (fases, plantilla con modelos, DAG, artefactos, decisiones), modo de equipo persistente y conteo de tokens/tiempo. Sin dependencias en runtime ni build.

Paquete de skills modulares de investigación/ingeniería de IA, instalable mediante dsh plugin add: registra 27 skills (auditoría de seguridad, lectura/escritura de artículos, dibujo de figuras, flujo de trabajo de desarrollo, análisis de almacenamiento) en ctx.skills.