Plugins

Plugin bundle para dar un toque humano al texto en chino: un flujo de reescritura profunda obligatorio (auditoría narrativa de diez dimensiones + ruta funcional + distribución en 15 capas) más un guardián de fidelidad del contenido. Es una ayuda de edición, no un detector de IA.

Cambio de estilo de salida en tiempo de ejecución para DeepSeek Harness, equivalente a outputStyles de Claude Code

Plugin web de DeepSeek Harness (dsh): widget de barra lateral con saldo de API y gasto del día, ruta /api/dsh-usage, contabilidad de llamadas de visión externas (registro de uso en JSONL), además de un panel completo de uso por sesión (registro de llamadas, estadísticas por modelo, tasa de caché, exportación a CSV) a través del usa

Caja de palabras comunes (常用词盒子): plugin del cliente web de DeepSeek Harness; un panel deslizante persistente de palabras/frases junto al compositor, con categorías globales/del proyecto actual e inserción con un clic. Funciona en cualquier espacio de trabajo.

Plugin de DeepSeek Harness (DSH): coste de la conversación en vivo y saldo de la cuenta DeepSeek en la fila de estadísticas del compositor; en RMB en la UI en chino, en USD en la UI en inglés

Rastreador de coste de tokens para DeepSeek Harness: sigue el uso, calcula costes y avisa sobre el presupuesto

11 skills de flujo de trabajo compartibles (handoff, triage, to-spec, to-tickets, wayfinder, teach, wait-what, dsh-mode-routing, ask-matt, overnight-execution, full-throttle) como paquete de skills instalable.

Tarjeta flotante y arrastrable que muestra el saldo/cuota de los proveedores usados más recientemente (DeepSeek/Moonshot/Kimi For Coding): detección automática, niveles codificados por color y actualización en vivo.

Un plugin mínimo con una herramienta de saludo para DeepSeek Harness.

Un reproductor de música flotante, arrastrable y plegable/expandible, con importación de listas de NetEase Cloud Music y búsqueda de canciones/artistas: chatea y escucha música al mismo tiempo.

Búsqueda de memes, a la divertida: describe el ambiente y el agente encuentra y envía un meme real que realmente encaja.

Auto ajedrez: humano contra IA, o IA contra IA.

Seguimiento del coste de tokens por modelo, con precios configurables de acierto/fallo de caché, salida y ventana pico, una barra de coste de sesión en vivo y avisos de modelos sin configurar.

El selector de modelos para DSH: apúntalo a cualquier endpoint compatible con OpenAI, con preajustes curados de proveedores de DeepSeek gratuitos/económicos y alternativa automática cuando un nivel gratuito te limita la tasa.

Soporte para el backend de sandbox nono.

Soporte para el backend microsandbox.

Redacta los patrones de secretos compatibles de la copia exportada por `session-telemetry/record` antes de que la reciban los backends de telemetría configurados.

Generación automatizada de pruebas unitarias: un comando /testgen y una herramienta generate_tests que crean el andamiaje, ejecutan y corrigen las pruebas hasta que pasan (generadores por LLM y por plantillas sin conexión; vitest/jest/mocha/node:test).

DSH se encuentra con Kimi WebBridge.

Retransmisión de mensajes multiagente centrada en loopback: broker autenticado por HMAC más plugin de dsh (relay_send/recv/peers/history), clientes CLI y Python sin dependencias, protocolo de cable v1.0.

Disyuntor de dos niveles con conmutación por error: desactiva un modelo o todo un proveedor tras fallos repetidos de solicitud, y redirige la siguiente solicitud a una alternativa configurada.

Kit operativo basado en evidencias: seis herramientas de solo lectura (capacidades, planes por etapas, lector de skills, búsqueda en memoria local, auditoría de releases, checklist) y cinco skills empaquetadas; solo planifica y audita, nunca escribe en remoto.

SHOPLINE AI Toolkit: conecta con el servidor MCP oficial de SHOPLINE Developer e incluye siete skills de agente de SHOPLINE (Admin REST, GraphQL, OAuth, webhooks, Sline); el equivalente de SHOPLINE al Shopify AI Toolkit.

RAG de doble grafo de conocimiento para notas Markdown: grafos de prerrequisitos y de similitud (recorrido P/S-Agent), fragmentación por párrafos, búsqueda híbrida n-gram/embeddings y un bucle explícito de retroalimentación de pesos, todo vía MCP.