Plugins

Estrategia de reintento/fallback de LLM basada en roles.

Puerto completo de obra/superpowers para DeepSeek Harness: 14 habilidades de metodología mediante un SkillProvider nativo (rank 550), que abarcan lluvia de ideas, planificación, TDD, depuración, agentes paralelos y más, con documentación localizada al chino e instalación sin compilación.

Proporciona identidades nativas a los agentes de DeepSeek Harness basadas en el protocolo abierto Agent Network Protocol (ANP), además de comunicación directa, grupal, por correo y Agent-to-Agent basada en identidad.

Lee cualquier página como contenido principal limpio: autodetección de codificación (GBK/GB2312/UTF-8/Big5), eliminación de ruido, texto/Markdown compacto, continuación por desplazamiento, renderizado SPA opcional, lecturas por lotes y rastreo de sitios.

StrataGate ofrece a DeepSeek Harness una memoria local-primero, a largo plazo y evolutiva para preferencias del usuario, decisiones de proyecto, conversaciones y resultados de herramientas entre sesiones; superpone el historial con decaimiento temporal ajustable por el usuario, refuerza los recuerdos mediante su uso en respuestas reales, muestra recuentos de uso conscientes del espacio de trabajo y mantiene las evidencias recuperadas trazables hasta sus mensajes originales.

Agentes hijos persistentes en segundo plano sobre el mecanismo oficial de subagentes: se inician desde cualquier sesión, su progreso se sigue en la barra lateral de la Web UI, se les puede enviar mensajes o interrumpir en cualquier momento, con alcance de herramientas por hijo, persona y límites de profundidad de delegación.

Autoevolución continua: estado del harness versionado, auditable y con reversión segura (prompts, memoria, skills, especificaciones de subagentes) refinado a partir de las trayectorias de sesión, con puertas de revisión y skills recargadas en caliente.

Skills y herramientas de desarrollo de Minecraft para DeepSeek Harness: 8 skills que cubren plugins de Paper/Spigot, mods de Fabric, Forge y NeoForge, desarrollo de addons para los principales mods y configuración de compilación con Gradle/JDK desde Minecraft 1.7.10 hasta 26.x; el generador de proyectos mc_scaffold y el ejecutor Gradle mc_gradle; una skill de intake que pregunta por los detalles de versión/plataforma que falten antes de empezar; cuatro subagentes integrados; y un segundo preset Minecraft Architect cuyo tool mc_codex ejecuta el propio Codex CLI del usuario mediante el protocolo codex app-server para redactar el esqueleto, tras lo cual DSH rellena los cuerpos de método marcados y verifica la compilación.

Conecta DeepSeek Harness con Multisim MCP para generación de circuitos, simulación, diagnóstico, optimización de diseño y exportación de informes de experimentos.

Proveedores de subagentes Codex / Claude Code / ACP basados en roles para DeepSeek Harness: hijos reanudables, recuperación duradera de sesión, permisos de producto por rol y delegación con un límite de permisos.

ClearAI: The Epistemic Loop, nativo de DSH.

Infraestructura de fiabilidad neutral respecto al harness para agentes de codificación con IA: acciones destructivas reversibles, censura previa a la emisión, evidencia de recuperación y un Decision Protocol compartido con adaptadores nativos opcionales.

Recuperación semántica, gestión de recursos, autorrecuperación (espacios duales de usuario + agente) y memoria de sesión para DeepSeek Harness: memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob sobre URIs viking://, gestión de recursos memadd/memremove, estado de observador memqueue, captura de sesión memcommit y generación de guías de habilidades memlearn.

Panel de anatomía para los órganos de Agent-Body: sirve un panel de signos vitales en vivo en /anatomy dentro del propio harness (órganos, latido, libro de sanación, contadores de autoentrenamiento y el flujo de pulso real), leído directamente de los archivos de tiempo de ejecución en lugar de reescribirse. Solo host, sin bundle de cliente ni paso de compilación.

Motor de contexto Zero-residence: los payloads grandes de herramientas se expulsan del contexto activo a un almacén consultable y solo quedan punteros deterministas, de modo que los tokens de prompt por turno dejan de crecer con la transcripción. Cualquier contenido enmascarado se reconstruye literalmente desde el registro de la sesión a petición, por id de llamada de herramienta o seq de sesión.

Núcleo de órganos de Agent-Body: plugins organizados como un solo cuerpo. Cada comando se vuelve un impulso nervioso que inerva de forma determinista el órgano competente y nombra la capacidad a usar; un latido de intervalo variable bombea directivas del operador, propiocepción y avisos de homeostasis por el sistema; los reflejos se disparan sin llamadas al modelo; los fallos siguen atribución determinista (herramienta, argumentos, permiso, timeout, red), prescripción y bucle de reverificación, y los errores de argumentos nunca se reintentan. Un órgano ausente lo compensa el de mayor solapamiento de capacidades, y los esquemas de herramientas se filtran por la intención actual (reducción medida del 84.7%, reproducible en el repo). Es el paquete de plugins núcleo del repo agent-body.

El órgano de memoria de Agent-Body: tras 2 minutos de silencio entra en sueño ligero y tras 5 en sueño profundo, donde reglas deterministas destilan la experiencia real en tarjetas de memoria (trampas, manuales, puntos calientes, problemas sin resolver, hechos). Los comandos entrantes recuperan tarjetas relacionadas por palabra clave y las inyectan en el contexto; las tarjetas sin uso decaen con una vida media y se archivan en lugar de borrarse. También elimina el ruido de las advertencias de homeostasis de todo el cuerpo: las repeticiones dentro de una ventana se cuentan en vez de reimprimirse, y una advertencia que se repite sin curarse converge en un desfase de estado estacionario conocido y se silencia. La consolidación y el recuerdo no hacen llamadas al modelo.

Conjunto completo de skills promovidas de Matt Pocock (25 SKILL.md: grilling, writing-for-agents, wait-what, TDD, revisión de código, wayfinder, router ask-matt) portadas a DSH.

Habilidad de memes de comentarios en vivo (barrage) destilada de 22.771 mensajes reales de la sala de transmisión 6657: bromas al estilo wanjiqi, memes cruzados de CS y DOTA, burlas a jugadores y comentarios de retransmisión.

Empareja tus modelos y presupuestos de tokens con cada rol, y luego deja que DSH delegue subagentes especializados según el tipo de tarea. Cubre análisis de arquitectura, UI/UX, implementación de código, exploración de la base de código e investigación de documentación, con configuración automática más esfuerzo de razonamiento y permisos de herramientas por rol.

Grafo de conocimiento de código local-first para agentes de codificación: 10 herramientas MCP para compresión de contexto por capas, planificación DAG, indexación incremental de AST, volante de habilidades entre sesiones, diagnósticos e importación/exportación de artefactos del grafo.

Importa la configuración de Claude Code a DeepSeek Harness desde una pantalla de ajustes nativa o la CLI, con vistas previas de simulación para habilidades, comandos, agentes, hooks, reglas de permisos y configuración MCP. Codex y OpenCode siguen siendo compatibles como orígenes secundarios, con aplicación a prueba de colisiones y comprobaciones posteriores al traslado.

Explore todos los mensajes enviados en la sesión actual: listado completo del historial ordenado del más reciente al más antiguo, filtro de texto, copia con un clic y salto a un mensaje (carga automáticamente el historial anterior cuando el destino aún no está cargado).

UI de terminal al estilo Claude Code para agentes de DeepSeek Harness, como paquete de plugin dsh fuera del árbol (out-of-tree)