Plugins

Suite de utilidades para la GUI web con controles de apariencia, navegación por línea de tiempo, carpetas de proyecto, prompts, exportación de conversaciones, renderizado Mermaid, respuesta con cita, y saldo DeepSeek y uso diario de tokens.

Flota descentralizada de varios dispositivos: descubrimiento LAN por mDNS, emparejamiento de claves y ejecución directa por SSH a través de redes.

Estadísticas de consumo de tokens estilo CC Switch para la interfaz web de dsh: registro de uso por solicitud, héroe de consumo real, gráfico de tendencias agrupado por tiempo de solicitud, lista de precios pico/valle por modelo, estadísticas por proyecto y por modelo, y saldo de cuenta.

Flota multi-dispositivo descentralizada: descubrimiento LAN mDNS, emparejamiento de claves y ejecución directa SSH entre redes.

Puerta de enlace HTTPS + inicio de sesión para la superficie web de DeepSeek Harness: acceda de forma segura a su DSH Web UI desde otra máquina en su LAN o desde internet mediante reenvío de puertos. Valores por defecto de tipo fail-closed (solo loopback, sin cuentas hasta que se configuren); notas de configuración y seguridad en el README.

El paquete DeepSeek Harness registra una habilidad que convierte producción larga (artículos académicos, análisis sectorial, comentarios empresariales) en pipeline de 9 roles: scouts T1 literatura / T2 datos / T3 casos en paralelo, T4 analista, T5 redactor, T6 compañero crítico, T7 auditor, T8 finalizador, T9 revisor par ejecutados por el coordinador. A través de 6 fases con verificación triangular de evidencias, M-gate de 23 comprobaciones, auditoría G0-G14 incluido gate de rastro IA chino, puntuación peer-review con matching de revistas, y 4 checkpoints humanos. Instala con `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch más lib/index.js); envía tarjetas de rol T1-T9, plantillas y 11 scripts de verificación sin dependencias, con READMEs en cinco idiomas.

Inyecta una sección fija de prompt del sistema para que el agente piense y responda en chino, independientemente del idioma del usuario.

Uso de tokens y estimación de costos por modelo junto con el saldo de la cuenta de DeepSeek, mostrado en una pestaña del panel de Configuración.

Prepara tu dsh para codificación seria. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, Context as Variables, compactaciones cruzadas recuperables, restauración completa del contexto. `hash-edit`, `dvc://browser`, subagent como función, workflow como función.

Decisiones tipadas de Laya (`noul` sí/no, `choice`, `score`) como servicio Cordis de primera clase (`ctx.laya`), más las herramientas `laya_ask` y `laya_plan` visibles para el modelo. El plugin en sí no instala ni descarga nada: es un cliente de un sidecar `laya-mcp serve` que inicias tú mismo, e informa que el sidecar no está en ejecución en lugar de fallar de forma oscura en la primera llamada a una herramienta.

Lee los archivos que AGENTS.md referencia con importaciones @path e inyecta su contenido en el contexto del modelo al iniciar la sesión, con presupuestos de bytes, resiembra tras la compactación y una tarjeta de ajustes en seis idiomas.

Consulta la Wiki china de Minecraft (API de MediaWiki) y convierte el texto wiki bruto en una salida limpia legible por IA: búsqueda, introducción de página, Markdown completo y entrada aleatoria; plantillas, referencias, imágenes y enlaces entre idiomas se eliminan antes de llegar al modelo.

Inyecta una sección en el prompt del sistema para que la cadena de razonamiento, la planificación y el razonamiento de invocación de herramientas del agente permanezcan en chino simplificado. Cero dependencias externas: clona e instala con un enlace desde cualquier directorio local, sin necesidad de build ni publicación en npm.

Enjambres de IA basados en roles para DeepSeek Harness: un arquitecto planifica, constructores paralelos ejecutan, revisores controlan la calidad y un integrador publica. Fijación de modelos por rol con cadenas de respaldo, bucles de revisión, contratos de evidencia, revisiones con control humano, pausa/reanudación consciente de la cuota y un kanban en vivo + diagrama de flujo en la GUI web. 40 pruebas; se instala desde GitHub o npm.

model router por paso: preajustes con nombre y reglas ordenadas de grupos de imagen/palabras clave que enrutan cada paso del agente a través de cada proveedor y modelo montado, añadiendo flujos de colaboración para transcripción de imágenes, un protector de imagen, un panel de cuotas multiplan y observabilidad de decisiones por paso.

Haz que tu dsh esté listo para programación seria. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, Contexto como variables, compactions cruzadas recuperables, restauración completa del contexto. `hash-edit`, `dvc://browser`, subagent como función, workflow como función.

Índice estructural de código para DSH: búsqueda de símbolos con Tree-sitter en 8 lenguajes (incluidos C/C++), un mapa del repositorio acotado y clasificado por PageRank del grafo de imports e inyectado en el prompt del sistema, grafo de llamadas a nivel de función mediante code_refs, comprobaciones opcionales de dependencias circulares y módulos huérfanos con code_health, además de contexto de cambios del árbol de trabajo y contexto de código consciente de la tarea.

Un enjambre gobernado de seis agentes DSH especializados — orquestador, planificador, puente de base de conocimiento, desarrollador y dos revisores — convierte un requisito en una canalización estricta por fases donde cada entrega debe demostrar su validez con evidencia estructurada antes de que pueda empezar la siguiente fase; los revisores son solo lectura, los merges de código solo ocurren tras una revisión, y un registro de eventos de solo anexado ofrece reproducción completa y auditoría en un tablero kanban en vivo. Su diseño se inspira en el kanban de Hermes Agent.

Muestra el uso del plan de coding y el saldo de 5 proveedores de IA (MiniMax, DeepSeek, Kimi, OpenRouter, Zhipu) junto a la entrada del compositor, cambiando con el modelo seleccionado y reutilizando las claves de API configuradas en los ajustes de modelo de DSH.

Selecciona cualquier texto en una conversación y pulsa el botón Explain para obtener una burbuja de explicación en Markdown en streaming, con preguntas de seguimiento recursivas.

Acceso por LAN y proxy inverso a la interfaz web de DeepSeek Harness: devuelve el servicio de configuración en páginas que no son localhost, completa las API web que un navegador retiene mediante HTTP sin cifrar y puede abrir su propio listener.

Práctica de entrevistas con IA para DeepSeek Harness Web: genera preguntas en cuatro modos (repaso de conceptos, entrevista simulada, escenarios, LeetCode Hot 100), puntúa las respuestas y ofrece explicaciones.

Un widget flotante de crédito/cuota para DeepSeek Harness Web: muestra saldos y uso de DeepSeek / OpenCode Go, y rastrea el uso de tokens de sesión DSH y coste estimado por día, mes y modelo.

Convierte al agente de DeepSeek Harness en cualquier personaje: un conmutador global de cosplay, tarjetas de rol SillyTavern v2 con importación/exportación JSON, un conmutador de estilo de pensamiento neutral/rol, y creación de tarjetas en lenguaje natural mediante una skill integrada.