Plugins

Recolector de temas de tendencia que agrega las listas de lo más visto de Baidu / Toutiao / Douyin / Weibo en una sola llamada (cookie de Weibo opcional), devolviendo títulos con valores de popularidad para creadores de contenido — herramienta: `sxs_news_hot`.

Conecta DSH con Beav local para operaciones de IA en Xiaohongshu (RED/RedNote) y redes sociales: flujos de investigación de temas, conocimiento, copywriting, imagen, audio y vídeo corto con aprobación y seguimiento de artefactos.

Memoria de señales de eventos entre sesiones para DeepSeek Harness: extrae automáticamente de cada turno las señales de tarea/conversación y los hábitos lingüísticos del usuario hacia un banco global persistente, y luego reinyecta el contexto recordado al detectar un cambio de tema (coincidencia por palabras clave o vectores).

Panel flotante de comunidad para la interfaz web: temas candentes de 24 h y TOP10 de plugins populares con un botón arrastrable siempre visible.

Renombra las conversaciones de proyecto con títulos claros de tipo Categoría｜Tema, basados en el contenido.

A collapsible column beside the conversation that organises conversations into a workspace/topic tree, opens the real sessions in place, and exposes the tree to the assistant through 9 model tools.

Feishu/Lark surface plugin for DeepSeek Harness (dsh): one topic per session, SOUL persona sync, streaming process cards, /status and /doctor.

Connects DeepSeek Harness to Postel over MCP: search a library of X posts that went viral by topic, write posts and X threads in the user's saved voice, and save, schedule or publish them to X, LinkedIn, Bluesky and Mastodon; adds a postel-writing skill. Research works without an API key.

Read-only /btw side questions for DeepSeek Harness: forks the current session, injects the running turn's task, recent tool calls and partial answer so a mid-turn question has context, denies every tool call at execution time, and keeps a per-session topic history with follow-up, stop, retry and delete.

Busca literatura médica y de ciencias de la vida por tema, palabra clave o DOI mediante Europe PMC, PubMed, OpenAlex y Crossref. Determina acceso abierto con Unpaywall/OpenAlex/Europe PMC; si existe una vía OA, descarga el PDF y verifica sus bytes mágicos y número de páginas. Si no, crea una ficha de decisión con el motivo exacto y cuatro alternativas manuales: AbleSci assistance, Sci-Hub, SciDown y X-MOL. La herramienta Python incluida usa solo la biblioteca estándar.

Descubre y verifica plugins de DeepSeek Harness desde el topic GitHub `dsh-plugin`: categorías de uso, trust score y compatibilidad con pares oficiales; instalación con un clic mediante el instalador oficial, desactivada por defecto.

Preset Network Engineer Assistant y skill de conocimiento de comandos para switches, routers y firewalls: 12 proveedores y 96 documentos (Huawei, H3C, Ruijie, DPtech, Cisco IOS/IOS-XE, Cisco NX-OS, Juniper Junos, Arista EOS, Fortinet FortiOS, ZTE ZXR10, VyOS y MikroTik RouterOS). Recuperación prioritaria de la KB, traducción de comandos entre proveedores, lectura de topologías y capturas CLI, consulta de manuales online con citas y anotaciones de riesgo obligatorias en comandos peligrosos. Responde solo sobre redes. Continuación comunitaria de sososilencing/dsh-network-engineer (NOTICE.md); no se puede instalar junto al plugin upstream porque ambos registran network-command-kb y el preset 网络工程师助手.

Convierte sesiones archivadas en memoria duradera, no en archivos muertos. Resume cada archivo como skills reutilizables y un fact ledger con decisiones ADD/UPDATE/NOOP más `validUntil` y `supersededBy`, para retirar hechos obsoletos. Agrupa temas por similitud single-linkage. También procesa sesiones en curso con un seq watermark de solo lectura, dejando el session log byte por byte intacto. La autoverificación puede medir la fusión de hechos duplicados, retirar antiguos y consolidar skills; solo actúa si aceptas, nunca borra definitivamente, solo marca supersedes.

Memoria entre sesiones por capas en YAML sin formato: los hechos conservan historial de versiones, se inyecta un resumen al inicio y una tarea nocturna consolida y divide por tema al superar un umbral. Cero dependencias de ejecución; también funciona en dsh Android (verificado allí).

Un botón polish en los controles del composer reescribe el borrador con el modelo. Busca contexto por tema, no por recencia: rutas, identificadores, citas y bigramas CJK del borrador localizan mensajes anteriores de la misma tarea y evitan mezclar objetivos o archivos de otras tareas. El prompt permite ignorar la extracción si no encaja. El resultado usa la misma ruta de edición reversible que una modificación humana. Se desactiva durante el envío o si el borrador contiene fichas @file/carpeta/sesión o un /comando reconocido, sin descartar referencias en silencio.

Una columna plegable junto a la conversación organiza las conversaciones en un árbol workspace/tema, abre las sesiones reales en el lugar y expone el árbol al asistente mediante 9 herramientas de modelo.

Archiva la salida de conversaciones DSH en notas SiYuan: una llamada `siyuan_archive` guarda el contenido en `<archive path>/<year-month>/<type>/<date>_<time>_<topic>_<content>` con tabla de metadatos y mantiene un índice en la raíz del cuaderno. Ofrece 6 herramientas Host `siyuan_*` (listar cuadernos, búsqueda completa, leer documento, archivar, borrar bloque, eliminar documento) y ajustes Web para URL base y prueba de conexión, API token en el almacén de credenciales Host, destino y plantilla de título. Permisos de lectura/escritura/borrado por cuaderno y documento con denegación predeterminada; niveles hijos solo pueden restringir más.

Puntúa cada respuesta del asistente en cinco dimensiones y cobertura temática, muestra evidencias y convierte la dimensión más débil en consejos de prompt listos para copiar. Solo observa; es local por defecto y permite revisión opcional con Jev.

Memoria de tres capas para DeepSeek Harness: un pequeño bloque central siempre activo y archivos temáticos bajo demanda (profile, preferences, decisions, lessons). Las escrituras incluyen anotaciones de origen y conservan el historial sustituyendo, no sobrescribiendo, para evitar que las preferencias y restricciones del proyecto cambien entre sesiones. Prioridad local: sin base de datos vectorial, servidor ni llamadas salientes.

Memoria a largo plazo basada en mem0 y un almacén Chroma local: inyecta el perfil del usuario y hechos recuperados en el system prompt, y captura datos al terminar la sesión. Un proceso nocturno elimina duplicados, fusiona paráfrasis y resuelve contradicciones; crea un grafo temático persistente en tarjetas Markdown. Exporta periódicamente a un repositorio Git e incluye una interfaz de memoria a página completa con búsqueda, combinación por lotes, instantáneas y deshacer. Antes de usarlo se necesita configurar manualmente un entorno Python venv y proporcionar claves API de LLM y embeddings.

Añade agrupación por temas sobre la lista nativa de espacios de trabajo: grupos de carpetas con emoji, filtrado y búsqueda, archivado por lotes y eliminación permanente segura.

Base DocChain: busca por nombre de archivo, contenido y metadata; consulta por doc_id/nombre y lee; lista temas; carga en lote; convierte a Markdown; busca imágenes similares y guarda descripciones por documento en sidecar Markdown; deep research. Cada función script es también herramienta DSH nativa in-process: doc search/content search/filename search/topic info/metadata search/upload/image search/image describe/doc2markdown. Ajustes para varios entornos (dirección y credencial por entorno), cambio con un clic y temas preseleccionados. Requiere URL de servicio docchain y API key salvo doc2markdown. Las descripciones requieren además endpoint multimodal compatible con OpenAI (modelo gateway interno configurable por defecto).

Guarda las conversaciones aceptadas voluntariamente como notas de estudio Markdown estructuradas, con carpetas por tema e índice mantenido.

Memoria local para DeepSeek Harness: organiza lo escrito por tema y enlaza entradas relacionadas; clasifica recuerdos por similitud de embeddings, con coincidencia de palabras si no hay modelo instalado. Datos en SQLite local.