Plugins

Instala suites desde cualquier repositorio del marketplace git de Claude Code, Codex, Cursor, Kimi o agent-plugins.org: las skills, servidores MCP, hooks y comandos slash se inyectan en las sesiones DSH en tiempo de ejecución, con una página de mercado en la GUI web.

Modifica el código de plugins DSH en tiempo de ejecución, con parches ordenados, inspección y recarga en caliente.

Da visión a los modelos solo de texto: reenvía las imágenes del usuario a un modelo de visión compatible con OpenAI y muestra las descripciones en un panel derecho de la interfaz web.

Encuentra posibles problemas de UX en tu proyecto: revisa automáticamente código React/TypeScript, localiza cada problema y da sugerencias concretas.

Transcripción local de reuniones en DeepSeek Harness para macOS con Apple Silicon: graba micrófono y audio del sistema, etiqueta a los hablantes y exporta la transcripción.

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.

Tres herramientas de Zhihu para DSH: búsqueda dentro del sitio, índice web global de Zhihu con filtros de dominio y fecha, y búsqueda de respuestas Zhida. Incluye tarjeta de ajustes nativa y resultados con fuentes.

Pasarela de inicio de sesión multiusuario para la UI web de DSH: la primera visita crea la cuenta de administrador; los administradores añaden y gestionan usuarios en el panel de ajustes de la GUI; los usuarios normales solo ven sus propias conversaciones y los visitantes no autenticados son redirigidos a /login.

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.

Permite leer, escribir y ejecutar bash en varias carpetas desde una sesión, no solo desde la raíz principal. Registra raíces adicionales en Folders de la barra lateral o con /workspace-folders (inherit/read-only/read-write). Comparten la barrera de archivos y la autorización del sandbox del SO de la raíz principal; no añade herramientas.

Fuzzing dirigido por un agente LLM. Desde un repositorio y un fallo (descripción CVE, parche, traza de crash o file:line), ejecuta el ciclo PLAN, IMPLEMENT, EXECUTE, REFLECT; el modelo crea generadores de entrada en Python hasta activar el oráculo de patrón stderr de la campaña o detenerla.

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.

Rastreador inteligente nativo de IA y plataforma de ingeniería inversa de JavaScript, basado en DSH, Patchright/CDP y un entorno de ejecución semántico independiente, que recupera la lógica de generación de parámetros a partir de evidencias del navegador y entrega un solver verificable.

Generador de galgame: proporciónale un documento de guion más recursos de personaje/fondo/BGM/animación en el espacio de trabajo (img_human/, img_bg/, audio/, img_cg/) y genera una página web de novela visual jugable con ranuras de guardado configurables ([存档 N], 9 por defecto), sprites que siguen al hablante con cambio de variante multi-pose ([表情]), animaciones de apertura/cierre/CG ([op]/[ed]/[cg]), control de reproducción/detención/volumen de BGM y ramificación por líneas if.

Historial de entrada estilo terminal para el compositor web: recuperación con flechas priorizando los extremos, con restauración exacta del borrador/cursor, historial persistente local del navegador, búsqueda inversa con Ctrl+R y conciencia de contexto deslizante; la versión 0.5.0 añade una capa de entrada inteligente: fragmentos entre sesiones (/save, /load), plantillas de prompts con variables, información de reutilización y resaltado de resúmenes de compactación.

Añade `image_generate` e `image_library` para elegir referencias de cuatro bibliotecas locales (personajes, atuendos, escenas y objetos), expandir presets de situación, expresión, pose, plano e iluminación en el prompt y llamar a la API de tareas asíncronas 65535 o a una API de imágenes compatible con OpenAI; muestra el resultado en la conversación. La página de ajustes administra las bibliotecas y crea una hoja de referencia de tres vistas desde una imagen cargada o descripción de texto. Con dsh-daily-schedule instalado, si no se especifica atuendo usa el de la entrada actual del calendario del personaje.

Renderiza bloques de código Mermaid como diagramas SVG con soporte de streaming, cambio entre diagrama/código, zoom y paneo en pantalla completa, exportación SVG y un runtime empaquetado del mismo origen.

Modifica el código de los complementos de DSH en tiempo de ejecución, con parches ordenados, inspección y recarga en caliente.

Cerebro DeepSeek + transcripción automática de imágenes: adjunta imágenes en la GUI y cada una se transcribe mediante el modelo oficial deepseek-v4-flash-vision-exp por defecto (un cerebro V4-Pro puramente textual puede ver imágenes), con cualquier VLM compatible con OpenAI u Ollama local como alternativas.

Canal de WeChat (WeChat personal, iLink Bot API) para hablar con tu agente DSH desde WeChat, con imágenes, archivos y transcripción de notas de voz. Una conversación puede contener varias sesiones DSH (/new, /list, /use); todas las opciones se editan en Settings. También está publicado en npm como dsh-plugin-weixin.