Plugins

Gestor de servidores MCP para DeepSeek Harness: añada, edite, active/desactive, reinicie y elimine servidores MCP desde Settings → MCP 管理, con exportación/importación JSON, cuatro herramientas de modelo mcp_manager_* y una API HTTP; instálelo mediante npx, npm o scripts multiplataforma.

Selección de proveedor/modelo LLM por subagente con plantillas de roles.

Empareja un segundo modelo que revisa pasivamente cada turno e inyecta notas.

Gestiona servidores MCP y skills desde DSH: edita/activa cordis.patch.yml, verifica HTTP, importa servidores de Claude Code/Codex/Cursor/Gemini y administra skills mediante la política de SKILL.md.

Frontend TUI nativo de terminal para DeepSeek Harness que presenta sesiones, modelos, plugins, trabajos, subagentes, todos y configuración del proveedor a través de las capacidades de Harness, conservando el scrollback real del terminal.

Modo TUI de terceros para DeepSeek Harness (dsh --profile pi-tui), basado en un fork pi-tui con vendoring: cubre el bucle principal de sesión además de aprobaciones, comandos, cambio de sesión y búsqueda de texto completo, así como preajustes, habilidades, menús de modelo/ajustes y comandos de barra.

Presenta DSH Web como una interfaz voxel jugable estilo Minecraft en primera persona a pantalla completa — no un skin solo de color: los usuarios caminan por un mundo de bloques Three.js persistente y acceden a workspaces nativos, sesiones, conversaciones, herramientas, selección de modelo, permisos, información de contexto y el composer mediante instalaciones dentro del mundo y un banco de trabajo.

Optimización con un clic de una instrucción en bruto en un prompt profesional: tres estilos de salida, perfilado de rol/tarea/objetivo consciente de la situación, aprendizaje autoiterativo (memoria de sesión + valores predeterminados inteligentes + anulaciones del usuario), /template para 22 sub-escenas con cero llamadas al modelo, ✨ optimización/deshacer con un clic en el cuadro de entrada, herramienta prompt_optimize, hook de auto-optimización y documentos zh/en autodetectados.

Memoria a largo plazo para DSH: las conversaciones se destilan automáticamente en hechos atómicos, resúmenes de escenas y un perfil de persona, con memorias relevantes inyectadas antes de cada paso del modelo. Funciona sin configuración — recuperación híbrida BM25 + vectorial, incrustaciones locales sin conexión opcionales, separación de familias chat/trabajo.

Aspecto por modelo para la interfaz web de DSH: una lista ordenada de reglas que se compara con el nombre del modelo de la sesión actual, cada regla con su propio fondo de pantalla, color de tema, modo de diseño, encuadre y opacidad y desenfoque del fondo, además de opacidad por superficie y desenfoque de vidrio esmerilado para el fondo principal, el panel izquierdo, el panel derecho, las tarjetas y los paneles, la entrada y los controles, el panel de ajustes, el marco de texto de la conversación y la vista de trayectoria.

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

Proveedor Ollama para DeepSeek Harness con gestión de modelos, comprobaciones de estado, enrutamiento local basado en reglas y respaldo en la nube.

Puente MCP que permite a ChatGPT Web crear, ver, continuar y supervisar sesiones y objetivos de agentes de DeepSeek Harness, preservando el modelo nativo de aprobación, sandbox y seguridad del espacio de trabajo de DSH.

Puente de visión gratuito y generación de imágenes para modelos de solo texto: lectura de imágenes pegadas, conmutación por error entre los motores GLM-4V-Flash y Gemini, evidencia estructurada al estilo ModLens, y una ruta de modelo de visión gratuita preconfigurada.

Vincula tu cuenta de ChatGPT mediante OAuth oficial y chatea con modelos de ChatGPT dentro de DSH, usando tu cuota de suscripción Plus/Pro.

Deslizador de esfuerzo de razonamiento estilo Claude Code para la IU web DSH: arrastre continuo, ajuste al soltar, estela de fuego WebGL y control real y funcional del esfuerzo de pensamiento para cualquier modelo o proveedor de terceros personalizado.

Rellena lo que el adaptador oficial pi-ai deja fuera en la página Models: sondeo de alcanzabilidad de la pasarela con latencia, extracción con un clic del catálogo de modelos de la pasarela con escritura de vuelta mediante casillas en los ajustes, saldo de DeepSeek y cuota del proveedor mostrados en su lugar, el protocolo y endpoint al que cada proveedor está realmente cableado, y un menú desplegable de modelos que lista solo lo que funciona ahora mismo — una clave muerta, un saldo vacío o una cuota agotada se ocultan hasta que lo soluciones, y vuelven por sí solos.

Proveedor nativo de Rapid-MLX para DeepSeek Harness (dsh): dsh lee la información del modelo desde el servidor en lugar de tu settings.yaml.

Tablero de diagnóstico del entorno de PC y control de puertos: inspección sin dependencias del sistema, las cadenas de herramientas de CLI, los puertos de escucha activos con liberación al pasar el cursor y la disponibilidad de claves de modelo. Sin llamadas externas, cero secretos en texto plano.

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.

Visualiza y construye modelos CAD (STL, OBJ, STEP, IGES, DXF, SVG) mediante herramientas cad_view/cad_info y de modelado paramétrico OCCT, con una tarjeta de visor interactiva y un panel CAD residente en la interfaz web.

Facturación de caché por llamada dentro del popover del medidor de contexto: totales del paso, la ronda y la sesión actuales, con tokens y cantidades de aciertos / fallos / salida; precios automáticos de hora punta y valle en Pekín, tarifas por modelo y facturación también de relés de terceros.

Plugin de autenticación OAuth de Google Antigravity (agy) + acceso a modelos para DeepSeek Harness: pool multicuenta, rotación en errores 429, huella digital de dispositivo, inicio de sesión por CLI y web.