Plugins

Plugin de DeepSeek Harness que mantiene honestas las afirmaciones positivas del agente: las ejecuciones de verificación se convierten en comprobantes, las ediciones se registran y un «todas las pruebas pasan» obsoleto, fallido o enmascarado se transforma en una nueva ejecución en lugar de un cierre.

Estilo de salida Concise de un clic para DeepSeek Harness: resultados primero, sin relleno, misma profundidad de trabajo. Cada respuesta final abre con una tarjeta de resumen en lenguaje claro (selecciona texto para copiar), acotada por sesión, funcionando también en headless/CLI, con comando /concise, sobrescrituras style.md y una API local. Los enlaces y rutas de archivo dentro de la tarjeta de resumen se muestran como chips clicables: las URLs abren, los archivos locales abren con la app predeterminada del SO (v0.9+). Un recordatorio de contrato pre-generación por paso (v0.11.2+) corrige de forma medible las omisiones en respuestas tipo auditoría/tabla.

Base de espacio de trabajo genérica para el harness dsh (proveedores de espacio de trabajo locales y remotos con enrutamiento por espacio de trabajo), con SSH como proveedor concreto: vincula un directorio del servidor como espacio de trabajo SSH para que la E/S de archivos y los comandos de la sesión se ejecuten en ese host; gestionar el host

Paquete de renovación de la ventana de contexto dirigido por el modelo para DeepSeek Harness: contexto de trabajo nuevo, notas duraderas gestionadas por el modelo, una cola reciente breve y literal, y recuperación selectiva del historial, sin resúmenes.

Rellena lo que el adaptador oficial pi-ai deja fuera en la página Models: sondeo de alcanzabilidad de la pasarela con latencia, extracción con un clic del catálogo de modelos de la pasarela con escritura de vuelta mediante casillas en los ajustes, saldo de DeepSeek y cuota del proveedor mostrados en su lugar, el protocolo y endpoint al que cada proveedor está realmente cableado, y un menú desplegable de modelos que lista solo lo que funciona ahora mismo — una clave muerta, un saldo vacío o una cuota agotada se ocultan hasta que lo soluciones, y vuelven por sí solos.

Integra sitios externos de chat con IA en un panel lateral de DSH mediante un proxy inverso del mismo origen y adaptadores DOM por sitio. Un botón del composer puede reescribir el borrador con el modelo host o ejecutar un ciclo de dos rondas: comprimir y optimizar la conversación, enviarla al sitio integrado, capturar la respuesta y devolverla al composer.

dsh-lint-loop v0.7.0 añade comprobaciones de evidencia acotadas y de solo lectura para cambios observables de shell/bash/pwsh y herramientas de archivos. La evidencia incierta permanece como incomplete. [Release](https://github.com/lemonxiny55/dsh-lint-loop/releases/tag/v0.7.0)

Seguimiento del progreso de sesiones en DeepSeek Harness sin revisar registros: el agente mantiene una lista anidada y ponderada, desde fases hasta pasos, para que el anillo y el porcentaje reflejen el avance real. Al pasar el cursor se ve la actividad; la pestaña Session Progress muestra objetivo, lista con pesos, próximos pasos y notas. Al terminar, queda como registro de lo realizado.

Caja de herramientas de conversión de unidades que cubre 20 categorías: longitud, masa, temperatura, área, volumen (incl. unidades de cocina de EE. UU.), velocidad, tiempo, tamaños de datos (MB decimal vs MiB binario), tasas de transferencia (Mbps vs MB/s), aceleración incl. fuerza g, iluminación (lux / foot-candle), presión, energía, ángulo, frecuencia, potencia incl. tres definiciones de caballo de vapor, fuerza, par, tipografía (px/pt/em/rem) y consumo de combustible (mpg ↔ L/100km). Dos herramientas — convert_unit y list_units — sin dependencias en ejecución, pura aritmética; cada resultado incluye la fórmula aplicada.

Notas adhesivas en todo el espacio de trabajo sobre un lienzo infinito: las notas son archivos Markdown planos, creados manualmente, capturados de conversaciones o destilados por la IA, y pueden devolverse como contexto; incluye 12 herramientas de modelo y 5 habilidades incluidas para crear, etiquetar, organizar, comparar y fusionar notas.

Tema para la interfaz web de dsh inspirado en la página de DeepSeek: fondo de partículas en movimiento, barra lateral y campo de redacción translúcidos, progreso de subagentes activos y colores DSTT para las horas punta.

Deslizador de esfuerzo de razonamiento por niveles, agrupado con el selector de modelo en el compositor, con variables de tema y etiquetas en inglés, francés y chino.

Pegado estilo Cherry Studio: texto o código multilínea/indentado/con delimitadores pegado en el compositor de DSH Web se colapsa en una tarjeta con borde, plegable y etiquetada por idioma, y se restaura como un bloque de código delimitado al enviarlo.

Indicador de pensamiento en espera de razonamiento para el compositor web de DeepSeek Harness

Comprime el contexto temporal de DSH de ~280 caracteres a 46 inyectando una línea de fecha compacta en la instantánea del contexto de ejecución; cero dependencias en tiempo de ejecución.

Archivo de lectura para dsh: tras leer código abierto, captura notas rápidas o escribe notas profundas que se agrupan en una tarjeta por repo / archivo / símbolo, guardadas como un log de solo adición de notas Markdown que puedes abrir en Obsidian; consulta tu historial, explora lecturas recientes o busca en tu propia bóveda de Obsidian y enlaza notas relacionadas a un registro de lectura. Nueve herramientas, un comando /codevault y una skill de lectura de código.

Pestaña Review para sesiones de DeepSeek Harness: cambios del workspace frente a HEAD o entre dos refs como árbol de archivos filtrable con diffs lado a lado, grafo de commits por carriles con blame e historial de archivos, búsqueda en tres ámbitos, comentarios de línea de vuelta al compositor y operaciones protegidas de stage/commit/branch/tag/stash/conflictos.

Due diligence previa a la visita e investigación de empresas en DeepSeek Harness para comprobaciones de antecedentes de clientes e informes de riesgo, con aprobación del presupuesto de llamadas a herramientas MCP de Qichacha y confirmación de entidad.

Adobe Lightroom Classic como herramientas dsh nativas a través del servidor MCP lightroom-py: lee el catálogo, aplica ajustes de revelado y presets, exporta JPEG/TIFF/PSD/DNG y escribe valoraciones, etiquetas, palabras clave e IPTC: 15 herramientas que controlan el Lightroom Classic instalado en la máquina local, sin comunicación con la nube; el paquete Python está en PyPI y el plugin de Lightroom se instala con un comando.

Orquestador multimodelo: el cerebro principal descompone tareas complejas y reparte subtareas a subagentes GLM / Kimi / Qwen según las fortalezas de cada modelo, con uso de tokens por modelo.

Mascotas de escritorio xianxia vinculadas a sesiones de agente en vivo: compañeros estilo píxel de Minecraft aparecen cuando se lanzan subagentes (hasta 3 en pantalla), con colección en bolsa de almacenamiento, menú de artefactos con clic derecho, selector de galería de mascotas y exportación al formato de mascota de escritorio de Codex.

Parche todo en uno para los 18 plugins DSH de STARDUSTLC. Un comando inyecta configuraciones predeterminadas compartidas en presets de oficina, medios, DevOps y notificaciones. Cada componente se instala con un comando add de una línea; diseño plano, sin subdependencias Git.

Un panel de orquestación estilo RTS donde los comandos reemplazan a los chats: un agente comandante residente descompone cada orden en briefs de tareas con criterios de aceptación, tropas de subagentes tipadas (recon/engineer/medic/scribe) las ejecutan en espacios de trabajo aislados, y cada sesión se indexa por la orden que la inició.

Generación de UI a nivel de página para DeepSeek Harness: los tokens de diseño (theme.json) y los estándares de código (code-style.json) impulsan una valla dsh-fuse que renderiza páginas completas, con validación previa de especificaciones, un guardia de contraste de tema, un inspector de estilo a nivel de píxel (getComputedStyle), historial de deshacer y una UI de ajustes.