Plugins

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.

Framework de temas totalmente personalizable para la UI de DSH, con Xiao de Genshin Impact como tema por defecto.

Consulta banners, eventos y cuenta atrás de 28 juegos de anime. El botón lateral ofrece actualización automática, búsqueda, recordatorios de vencimiento en Windows y exportación .ics.

Optimizador de prompts en la barra de entrada: reescribe borradores con 6 estrategias × 3 idiomas más instrucciones personalizadas, con opcional objetivo/pendientes/resumen de compactación/resultado de herramienta y contexto del chat, un diálogo de confirmación, historial de los últimos 5 y persistencia de ajustes en tres niveles.

Una mascota de estado de ánimo Taffy para la interfaz web de DeepSeek Harness: el GIF de la esquina reacciona en vivo al estado del agente — aprobación pendiente / aprobada / rechazada / suplicando, pensando, ejecución de herramientas, interrupciones, espera de ask_user_question, compactación, fatiga por tarea larga, aprobación ignorada por inactividad, inactivo / durmiendo — con estado enviado por SSE, posicionamiento arrastrable, consola con el botón central, consola espejo en la tarjeta de herramientas, bloqueo por estado de ánimo, ajustes de apariencia persistentes y estadísticas por día.

Latido autónomo para cada agente raíz: compara TODO, el tablero Agent Team y goal con el pulso anterior. Solo comunica L1 (informe), L2 (ask_user_question) o L4 (escalado); nunca inicia trabajo. Mensaje con motivo, línea opcional de estado físico y snapshot de tarea (máx. 800 caracteres). Deduplicación, horas silenciosas, presupuesto diario, pausas tras contacto/reinicio y estado persistido; los follow-up seguros no se acumulan. Comparte con dsh-plugin-memory el turno advisory de ~/.dsh/proactive-cooldown.json (180 s). Calla si trabaja un subagente/compañero; muestra su número en el encabezado y pausa el polling con pestaña oculta. v0.8 añade diagnóstico de pulsos/titular del turno y controles de ventana, presencia y línea física.

Grafo de conocimiento de código local para agentes: parsea una base de código (Python/JS/TS/Go/Java/Rust) en un índice SQLite y responde sobre él preguntas de llamantes, llamados, dependencias, dependientes, impacto y texto completo.

Analiza imágenes de conversación mediante prompts específicos por modo (caption, UI, documento, grounding, topología, etc.) e inyecta evidencia estructurada con primitivas de coordenadas (cajas, puntos, referencias) como texto, con caché a nivel de sesión para reutilización entre replay y compaction.

Valores predeterminados mejorados de autocompactación para los preajustes de agente de DeepSeek Harness: aplica con un solo comando umbrales y presupuestos de retención ajustados, además de políticas por modelo, de forma idempotente y con copias de seguridad y reversión.

Contabilidad local persistente de token usage para DSH Web con descubrimiento automático del historial y detalles compactos de proveedor/modelo.

UI móvil para la GUI web en pantallas estrechas: diseño adaptable de ancho completo, cajón de sesiones superpuesto, objetivos táctiles de 44px, compatibilidad con áreas seguras y mejoras de lectura sin afectar al escritorio.

Plugin DSH: marca mensajes como invalid para que un resumen de anotaciones del operador dirija qué absorbe el checkpoint de compaction. Preserva la caché: añade tras el prefijo cacheado y nunca reescribe el historial.

Skin blanco y dorado de Genshin Impact para la GUI web de DSH: paisaje del juego aleatorio en cada carga, fuente UI de Genshin en todo el sitio, menú estilo Paimon, anillo de estado activo y persona asistente intercambiable Paimon/Phanes. El repo incluye 262 fondos de ocho regiones a 1920x1080.

Muestra la latencia del primer token y la velocidad de salida por turno junto al usage pill integrado. Se apoya en el registro de eventos persistente del host y reproduce el tiempo del primer token desde el flujo compacto de cada mensaje, por lo que los turnos históricos siguen siendo exactos tras recargar, sin estimaciones.

Auditoría de solo lectura del toolchain CLI local en la barra lateral de la GUI web DSH: lista versiones instaladas de Homebrew, npm global, pip, Rust/Bun/uv y CLIs autoactualizables, señala versiones nuevas e impacto en dependencias de paquetes instalados. Solo informa, nunca actualiza ni modifica herramientas del equipo. Se publica en npm como `dsh-cli-doctor`.

Archivo de anuncios compartido por varias sesiones de agentes en una máquina. Es texto plano y los agentes solo añaden contenido. Antes de cada step, una sesión recibe las entradas aún no vistas; una sesión nueva recibe las que siguen vigentes y las entradas se reenvían si se compactó el contexto.

Ledger de proyecto por IA. Active ledger: estado actual; turn journal: append-only; decisiones/objetivos/lecciones: una tarjeta por archivo con índice multidimensional. Solo el usuario cambia principios. Un modo de compactación separa conservar/reinyectar literal, guardar en _stash/ o descartar. En workspace container con varios proyectos se fija uno; el lock persiste en el home del plugin sin marca en el proyecto. Log de 5 niveles: L4 guarda palabras del usuario literalmente, nunca se inyecta y se consulta a demanda. Antes de compactar, cápsula literal de citas, errores y archivos cambiados con fuentes se guarda en disco y sobrevive reinicios. Handoff permite retomar en otro chat. Local, sin deps runtime. 21 herramientas, 12 subcomandos, 39 ajustes; prioridad panel/manifest configurable.

Muestra una insignia de ocupación del contexto (cálculo al pasar el cursor). Desde el 45 % redacta HANDOVER.md con archivos cambiados, gasto y turnos recientes; al 60 % recuerda cerrar una sola vez. Al compactar registra la lectura numérica de ocupación justo anterior, para consultarla después. Sin llamadas al modelo ni añadidos a la conversación; no impide la compactación automática.

Pila persistente de tareas de varios pasos para agentes de DeepSeek Harness: incluye `focus_task`, `focus_complete`, `read_focus` y el comando `/focus`, sin inyección automática de prompts.

Muestra franjas de ocupación del contexto, el umbral de compactación por sesión calculado a partir de la ventana del modelo, el coste por paso según las tarifas de lectura y escritura de caché, aciertos de caché, saldo de DeepSeek con tarifa punta/fuera de punta y transferencia con un clic. No llama a modelos ni consume tokens.

Complemento DeepSeek Harness que comunica al modelo en cada turno la ocupación real del contexto medida por el host y evita que resúmenes compactados propaguen afirmaciones falsas de que casi se agotó.

Cuenta las compactaciones completadas por sesión en una ventana flotante y avisa solo cuando se repiten junto con gasto adicional de tokens o alta ocupación del contexto. Los tres umbrales se ajustan en Settings.

Compresión de contexto por fotogramas bitmap para DeepSeek Harness: convierte el historial de conversación descartado en fotogramas PNG con fuente pixelada para modelos compatibles con visión.