Plugins

Ciclo de vida visual de los objetivos para la interfaz web de DSH: un dock en el compositor para crear, editar en varias líneas, pausar, reanudar, completar y borrar objetivos de sesión con progreso de rondas en vivo, además de una entrada de compositor con puntos de fase y un resumen de objetivos en la página de ajustes.

TypeSafe Jev como servicio Cordis de primera clase y tres herramientas visibles para el modelo en DeepSeek Harness: offline por defecto, egreso declarado, nunca activado por defecto.

Entrenador de revisión de Go: analiza registros SGF, completa los análisis de porcentaje de victoria y puntuación con el motor KataGo incluido, explica en el chat las jugadas costosas y escribe los comentarios en una copia SGF. Un panel web muestra el tablero con jugadas problemáticas, elecciones de la IA y variantes.

Muestra qué índice de graft está sirviendo una sesión de dsh y si todavía coincide con el código, y ofrece al modelo graft_ask, graft_grep, graft_callers, graft_skeleton y graft_map como herramientas nativas.

Añade una biblioteca de modelos 3D en su propia pestaña de conversación, donde los agentes guardan modelos creados con scripts de CadQuery o proporcionados como mallas teseladas; la biblioteca los previsualiza con three-cad-viewer, los organiza en carpetas y los exporta a 10 formatos, incluidos STEP, BREP, STL y DXF.

Integración de notas SiYuan (思源笔记): 17 herramientas host siyuan_* que cubren el listado de cuadernos y documentos, la búsqueda de texto completo, la consulta SQL, la lectura de documentos y bloques, la creación y el añadido de contenido, el movimiento y renombrado de documentos, las notas diarias y los atributos de bloque, además de una página de ajustes web para la URL de SiYuan, el token de API y los interruptores por herramienta.

Capa de adaptación de dsh-ecolink para DSH: lectura directa del grupo de memoria local, inyección en pre-step (puntuación + presupuesto + deduplicación por sesión) y filtrado por #nombre-de-memoria, para conectar con el ecosistema de memoria del lado web.

Mantiene un conjunto de modelos y dirige cada paso del agente a uno con su nivel de razonamiento; se configura con clics en el composer, sin JSON. Sustituye la celda de modelo del composer y muestra allí el modelo/esfuerzo de la sesión junto a sus ajustes. Hay tres ámbitos de autorización (model/effort/full): una selección manual solo cuenta en el ámbito que la controla; en effort, el router queda ligado al único modelo elegido. Incluye presets con pesos por modelo, routing vision para pasos con imágenes, señales de sesión (active todo, context pressure, token budget, subagent depth) y clasificador semántico opcional. thinking siempre queda activo: DeepSeek rechaza solicitudes con thinking activo si el historial contiene una llamada de herramienta hecha con thinking desactivado.

Empareja al ejecutor en marcha con un modelo revisor más potente mediante llamadas advisor() sin parámetros y comprobaciones de patrulla por pasos, devolviendo guía de plan, corrección o parada.

Plugin de navegador para DSH que controla de forma nativa tu Chrome con sesión iniciada; ofrece cursor virtual fluido, lectura semántica de páginas, formularios, capturas y transferencia. Se configura desde la barra Browser. Requiere macOS y Google Chrome 125+, además de cargar una vez la extensión MV3 desempaquetada incluida. Edge, Windows y la instalación completa en Linux son experimentales.

Skills de Tripo 3D para DeepSeek Harness: genera recursos 3D listos para el motor a partir de un prompt de texto o una imagen de referencia mediante tripo-cli, con texturizado, rigging, retopología y conversión de formato en una sola pasada.

Uso del ordenador de escritorio para DSH: captura la pantalla de Windows en el canal de visión del agente y controla ratón y teclado mediante una superposición estilo Codex con cancelación por Esc. Detecta automáticamente hosts Windows nativos o WSL.

Ventana emergente centrada en la búsqueda que reemplaza el selector de modelos del compositor web de DSH. La columna izquierda indexa proveedores y desplaza la lista agrupada; fija favoritos arriba, distingue con iconos la entrada de imagen nativa o puenteada y abre el panel de esfuerzo de razonamiento a la derecha del activador.

Ejecuta scripts de PowerShell mediante codificación base64, de modo que las comillas, $, las barras invertidas y el CJK sobrevivan tal como se escribieron. El mismo canal de sandbox que la herramienta pwsh integrada.

Espacio de trabajo y operaciones SSH para DeepSeek Harness: vincula un directorio del servidor como espacio de trabajo cuyas llamadas fs/subprocess se enrutan al host remoto mediante reemplazo de seam de cordis, además de terminal web, transferencias de archivos, túneles, ejecuciones en clúster y gestión de hosts.

Incluye reglas mecánicas de seguridad al estilo cc-safety-net. Permite revisar seguridad sin modelo o con ayuda de uno, en modos como 自动审查 (auto-review) y 机械直通 (mechanical pass-through). Su control de permisos P0–P4 prioriza reglas deterministas, con nivel permisivo, aprendizaje acumulado e historial de aprobaciones; bloquea siempre credenciales y rutas protegidas y permite automáticamente herramientas internas de solo lectura.

Inyector de prompts de sistema por modelo para DeepSeek Harness: añade texto al FINAL del prompt de modelos configurados localmente, según la ruta exacta provider/model o la regla provider/* (ambas se acumulan en orden). Settings muestra proveedores y modelos para editar rutas al instante; las reglas se guardan en DSH_HOME y se aplican a sesiones principales, subagentes e hijos de workflows.

Reinicio elegante + reconexión automática del cliente + continuación de objetivos entre reinicios para DeepSeek Harness (dsh). Tras actualizar un plugin, dsh-phoenix reinicia dsh en un límite seguro de inactividad, mantiene conectada la página del navegador y reanuda un objetivo en ejecución para que una tarea pueda continuar

Añade una página de ajustes para declarar los niveles de razonamiento por modelo y el soporte de visión en rutas de proveedor pi-ai.

Búsqueda de licitaciones e inteligencia de ofertas en DeepSeek Harness con búsqueda de proyectos propuestos, cribado por reglas, revisión humana y exportaciones a Excel/PDF usando el MCP Qichacha autorizado por el usuario.

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.

Suite web Zhipu (GLM Coding Plan) como proveedores y herramientas DSH nativos: reasigna los web_search y web_fetch integrados a la búsqueda web de Zhipu y a la lectura de páginas Markdown, registra opcionalmente las herramientas de repo github_search_doc / github_get_repo_structure / github_read_file, y añade una tarjeta de ajustes con interruptores y un campo credential-ref.

Memoria a largo plazo gobernada para DeepSeek Harness: un registro de evidencias de solo adición con controles de escritura, afirmaciones con 7 niveles de autoridad, cadenas de sustitución e inyección previa a cada paso con presupuesto y cuotas por dominio.