Plugins

Revisor agéntico de respuestas para DeepSeek Harness: cada turno final del asistente lo revisa de nuevo un LLM aparte que lo puntúa de 1 a 100; las puntuaciones por debajo del umbral devuelven al agente al buen camino con comentarios concretos. La puntuación se muestra como una insignia en la fila de acciones de la respuesta (verde aprobado / rojo necesita trabajo, con número de reintentos y motivo al pasar el cursor). Configuración de la barrera en vivo mediante un servidor HTTP en 127.0.0.1, más un dock plegado sobre el compositor y una pestaña opcional en la barra lateral derecha mediante dsh-better-sidebar.

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.

Compañera de escritorio Mimi para DSH que sigue los estados de las sesiones de trabajo con reacciones y globos animados, ofrece un modo de chat separado e incluye Windows Computer Use para observar y controlar ventanas del escritorio.

Puerta de frescura para las afirmaciones del agente sobre pruebas, typecheck, lint y compilación: cada ejecución de verificación se convierte en un recibo en tools/post-execute, se rastrean las ediciones de archivos y, en agent/turn-stopping, una afirmación cuyo último recibo esté obsoleto, falle o no tenga resultado legible impulsa un paso más nombrando el recibo y los archivos editados desde entonces.

Plugin para DSH Desktop: inyecta restricciones solo cuando son relevantes, por capas —texto estable en el prompt del sistema, volátil al final— sin invalidar la caché del prompt. Por turno (pregunta / investigación / discusión / diagnóstico / ejecución) limita: no editar archivos en pregunta, arreglos no pedidos en diagnóstico, citar código no abierto, hablar de símbolos no vistos o disfrazar «no lo comprobé» de «espero tu decisión»; explica en palabras simples código, campo o id. Memoria: avisos al 75%/90% de contexto, resumen de sesión exportable y conocimiento del proyecto por directorio. Artefactos: contrato de tarea, registro de cambios, hipótesis con puerta de evidencia y decisiones de diseño. Panel: lume-metrics.jsonl vía lume_metrics; personas destiladas de chats o novelas.

Guardia y monitor de concurrencia para DeepSeek Harness: cola FIFO cuando las solicitudes concurrentes de modelos alcanzan el límite, estadísticas persistidas por día con clasificación por tipo de error, y detección de interrupciones para transmisiones abandonadas.

Registra agentes personalizados definidos localmente como subagentes invocables en dsh: la conversación principal invoca cualquier agente por nombre mediante use_agent, y cada uno se ejecuta como un subagente real de dsh con su propia persona. Admite reanudación desde punto de interrupción para ejecuciones interrumpidas.

Un complemento de lectura de PDF consciente del contenido para modelos de visión: perfila cada página para figuras (vectoriales y rasterizadas), tablas, riesgo de fórmulas y diseño de doble columna, luego aplica extracción híbrida consciente del contenido, renderizando páginas con figuras/tablas/fórmulas como recortes de región de alta DPI. Proporciona una vista previa de baja resolución para entender el diseño de página y renderiza una región especificada en alta resolución. Empaquetado como múltiples herramientas para agentes.

Rail de historial de conversación en el borde izquierdo del chat: cada marca es una solicitud real del usuario, pasar el cursor para previsualizar su texto, clic para saltar a ese turno.

Una UI de estación de trabajo retro estilo macOS System 7 para DeepSeek Harness con ventanas de escritorio, gestión de Workspace y Agent, Finder, Terminal, Monitor, herramientas de contexto y accesorios de escritorio.

Constructor visual de flujos de trabajo mediante arrastrar y soltar para DSH: orquesta llamadas a herramientas, subagentes y ramas condicionales en un lienzo React Flow.

Representa la actividad en vivo de sesiones multiagente como una oficina pixel-art en un panel lateral de la interfaz web: cada sesión es un trabajador buey/caballo que escribe en su escritorio cuando está ocupado o deambula cuando está inactivo, con monitores de trabajo accesibles con clic y tarjetas de aprobación en el lugar.

Preset de agente Learning Mode: un agente de codificación que enseña mientras codifica — explicaciones concretas basadas en escenarios, guía socrática y espacios de práctica TODO(你), modelado en el estilo de salida Learning de Claude Code; instalable vía dsh plugin add (dsh-learning-mode en npm).

Organización de proyectos y sesiones con grupos de varias carpetas, resúmenes de atención, búsqueda de chats agrupada, selección nativa de carpetas, fijación, favoritos, ordenación y un centro de archivo.

Toma el control de los atajos de entrada del sistema para el cuadro de entrada de chat y configura el comportamiento de forma independiente para cada atajo.

Plugin de retirada de mensajes (撤回) para la Web UI de DSH: un botón de deshacer en cada mensaje del usuario que elimina el turno y todo lo posterior, de forma duradera, sin revertir los cambios de código.

11 skills de flujo de trabajo compartibles (handoff, triage, to-spec, to-tickets, wayfinder, teach, wait-what, dsh-mode-routing, ask-matt, overnight-execution, full-throttle) como paquete de skills instalable.

Enruta cada tarea a un modelo y su revisión a otro distinto, con evidencia de cualificación, conmutación por error y un diario duradero.

Dale al agente de dsh un navegador real: cada conversación obtiene su propio proceso de Chrome o Edge con su perfil y puerto CDP propios, controlado por seis herramientas y replicado en vivo en la barra lateral derecha, donde puedes ver el trabajo y tomar el control haciendo clic o escribiendo sobre la imagen. No hay nada más que instalar: usa el Chrome o Edge ya presente en la máquina, no descarga ningún navegador y no necesita app acompañante ni extensión, y conserva sus pestañas e inicios de sesión entre llamadas a herramientas.

Un control remoto mínimo para teléfono para DeepSeek Harness: la página del teléfono solo muestra la instrucción enviada y la conclusión final de la IA, mientras que las tool calls, el acceso a archivos, el envío de sub-agentes y las trazas de razonamiento permanecen en el equipo, accesible por LAN, Tailscale o un túnel Cloudflare con código QR, enlace y contraseña para cada ruta.

Empareja dos máquinas DeepSeek Harness con un código de un solo uso — directamente en una LAN, o entre redes mediante un relay con cifrado de extremo a extremo y un valor oficial predeterminado sin configuración — para que un agente ejecute tareas e intercambie archivos en la otra mientras cada máquina mantiene sus archivos en su sitio.

Motor de persona para DeepSeek Harness: un config.json rige el nombre propio de la IA (por modelo y nivel), cómo te llama, su postura relacional, el texto de carácter, contratos de trabajo por ítem con interruptores, el idioma de la cadena de pensamiento y el tono de respuesta, y memoria a largo plazo condicionada a confirmación humana: la IA solo añade candidatos, una línea de confirmación los activa, y el registro solo admite añadidos y es reproducible. Las entradas confirmadas se inyectan como bloque citado de datos, no de instrucciones; las etiquetadas con un kind van a archivos arbitrarios y no llegan al prompt. El prompt se reevalúa desde disco en cada ensamblado: las ediciones aplican sin reiniciar. Presets: instantáneas JSON compartibles. Sin dependencias, red ni shell.

Skill de metodología de clonación de sitios web: un árbol de decisión que prioriza la fuente real y cubre sitios estáticos, sitios de contenido React/Vue/Next y frontends con mucho WebGL/Canvas, verificación obligatoria del código ejecutable citado de análisis de IA de segunda mano, y 13 scripts Node sin dependencias para reconocimiento de navegador vía CDP, recolección de assets/fuentes, rastreo de rutas, caza de sourcemaps y auditoría por diferencia de píxeles.

Extensión RTK (Rust Token Killer) para dsh-router: reescribe cada llamada a la herramienta bash mediante `rtk rewrite` para que el agente lea una salida de comando comprimida, y recurre al comando original cuando rtk no está presente o no tiene un equivalente.