Plugins

Espacio de planificación de viajes para DeepSeek Harness: mapa con paradas por día, herramientas roam_* para redactar, revisar y adoptar itinerarios, y sidecars MCP opcionales para billetes de tren y notas de Xiaohongshu.

Inventario de solo lectura de todos los presets de agentes para Web GUI, con matriz de herramientas, servidores MCP y skills por preset, más CLI para mover plugins entre presets.

Lee plugins, servidores MCP y skills instalados, los agrupa por capacidad e indica el preset adecuado; puede registrar un preset por categoría si se solicita.

Lee, edita, exporta y verifica proyectos Excel VBA mediante una instancia real de Excel COM: módulos, código UserForm, procedimientos y archivos .frm/.frx. Solo Windows; requiere Excel de escritorio, Python 3.10+, pywin32 y AccessVBOM=1.

Convierte una solicitud de aprendizaje y materiales locales en un curso de IA estructurado con temario, lecciones, diagramas y progreso, guardado localmente.

Convierte audiolibros MP3 en inglés y documentos en lecciones auditivas. Transcribe localmente cada frase con el modelo de voz ya descargado por la entrada de voz DSH (unos 241 MB; se obtiene en el primer uso si falta; requiere ffmpeg); el modelo DSH corrige y explica. Practica con escucha a ciegas/intensiva y repetición espaciada; exporta doblaje chino. Incluye voces Kokoro offline, panel lateral y cuatro herramientas IA.

Conecta DeepSeek Harness al servidor MCP oficial de Vercel mediante OAuth, con carga de herramientas bajo demanda por Agent, esquemas reducidos, resultados largos paginados y 34 skills Vercel incluidos.

Reúne cinco herramientas DSH listas para producción en un plugin (8 espacios): regresiones Git (introductor, cambios recientes, bisect, antigüedad blame), decodificación de stack traces con contexto local, validación YAML/ENV/properties con sugerencias de erratas, escape shell multiplataforma (POSIX/PowerShell/cmd) y auditor SQL MyBatis Plus (N+1, falta @Transactional, LIKE con % inicial, SELECT *, falta WHERE). Sin dependencias npm y totalmente offline; segura en concurrencia salvo bisect. Subplugins instalables: dsh-when-broke, dsh-stackdecoder, dsh-config-guard, dsh-cmd-shield, dsh-mp-auditor.

Publica un plugin DSH local en GitHub y el mercado en una llamada: preflight, carga y verificación byte a byte por archivo, PR del registro del mercado y descarga posterior de cada archivo publicado para comparar bytes.

Una pantalla para todo lo que has publicado: datos de proyectos locales, estrellas y último push de GitHub, inclusión y descargas en el mercado de plugins, y espera de PR pendientes frente a la mediana upstream.

Entrega un archivo local al selector de cualquier programa: espera el diálogo nativo Open, pega la ruta desde el portapapeles, la vuelve a leer carácter por carácter para verificarla y confirma. El destino siempre es explícito y cada paso deja evidencia. Solo Windows (EnumWindows / UI Automation).

Añade download_file para obtener una URL con 16 conexiones aria2c y usar un flujo único si aria2 no está disponible. aria2c requiere instalación aparte; el canal aria2 no verifica certificados TLS.

Gate de lanzamiento para calidad de respuestas IA. Dos vías: reproducir un archivo VeriScope existente con el gate Python original o aplicar solo con Node un umbral a una exportación Ragas por fila, sin VeriScope, Python ni pandas. Devuelve PASS/FAIL/REVIEW con evidencia y recibo verificable; admite umbrales por fila y comparación decimal exacta. No reevalúa ni llama al modelo; REVIEW nunca pasa a PASS.

Búsqueda web, recuperación de páginas e investigación en una llamada mediante la API oficial Search and Fetch de DeepSeek; requiere una clave API de DeepSeek.

Crea y edita contenido de Feishu/Lark con diez herramientas: bases y registros Bitable, documentos que convierten Markdown en bloques nativos, hojas de cálculo, wikis, archivos Drive y mensajes; además, gráficos de panel Base V3 y consultas agregadas en servidor.

Recuerdo automático BM25 local, guarda de escritura fail-closed, doctor estático y panel para un almacén Markdown Engramory. Sin red, daemon ni llamadas al modelo salvo opt-in; la calidad se mide con un benchmark reproducible del repo.

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.

Compresión de contexto basada en notas: sustituye la compactación resumida por LLM por un cuaderno persistente escrito por el modelo y un historial bruto recuperable, con cero llamadas al modelo en el límite de cambio.

Oculta en un preset DSH elegido las secciones de contexto y herramientas de otros plugins de memoria para limpiar el contexto de esa sesión. Desactivado por defecto; incluye herramienta de diagnóstico de solo lectura.

Archiva tus propias publicaciones de QQ Zone en una biblioteca local, ordenadas en tres columnas —pensamientos, sueños y reseñas (recomendaciones de libros/películas)— corregibles manualmente una por una; deshacer en una no altera las otras. Incluye visor web privado con contraseña, reparación de publicaciones largas truncadas por la API a unos 500 caracteres, recuento por año/mes y copia local de imágenes adjuntas para leer sin conexión. La cookie solo se guarda en esta máquina.

Diario privado para el agente: ocho herramientas sin dependencias para escribir, corregir, buscar y exportar entradas diarias guardadas en rutas con hash de fecha que el índice nunca registra; inner_find devuelve la ruta del día cuando se solicita.

Comparte la memoria de proyecto de omp (oh-my-pi) con DSH: inyecta la misma ventana de memory_summary.md y learned.md y la herramienta learn escribe en ese mismo learned.md. Conservador por defecto: nunca borra, no expulsa al alcanzar el límite de 100 lecciones de omp, escribe bytes fieles con revalidación CAS y no crea el directorio de memoria de omp. En una prueba de caja negra, omp y DSH respondieron igual al mismo prompt; sin memoria, ambos se abstuvieron.

Conecta DeepSeek Harness con el servicio de memoria Hindsight siguiendo las convenciones de omp: banco compartido, etiquetas de proyecto automáticas, recuerdo por proyecto y global, y herramientas de modelos mentales, duplicados y reintento de operaciones en segundo plano fallidas. Requiere un servidor activo (por defecto http://127.0.0.1:8888).

Convierte una bóveda Markdown local en dos carpetas elegidas en Settings: una de conocimiento donde DSH escribe notas y otra de memoria para recuerdos por turno y captura al finalizar. Markdown con frontmatter, búsqueda BM25, archivo reversible y aislamiento que rechaza traversal, rutas absolutas y escapes por symlink.