Plugins

Switch OpenAI models between Codex-style Responses WebSocket transport and SSE from the composer, inheriting DSH provider settings with an optional priority-tier toggle.

Five-tier reasoning protocol injected into the system prompt — off / light / standard / deep / multi-agent, 0 / 3 / 9 / 17 / 19 rules — with the tokens each tier adds per request shown beside it. Alongside it: a claim ledger that marks a load-bearing claim with no evidence or check as unsupported, read-only analyst briefs, JSON-declared custom tools that work in the same turn, one persistent PowerShell session, and re-injection of host context after a configurable message gap. Tier 0 injects nothing and mounts no tools. A derivative of husongan/dsh-deepseek-2027 (MIT); do not install both — each injects its own reasoning-protocol section into the system prompt.

Runs an approved OpenSpec change to completion while the model stays a mechanical forwarder: a bundled Python CLI computes the ticket DAG frontier, claims tasks atomically, prepares one git worktree per assignment, and returns exact actions. The session delegates each action with the DSH subagent tool and reconciles the completion notice against a hash-bound receipt produced by re-running verification commands on a clean, advanced HEAD, so free-text "done" never counts. Runtime scope changes are plain tasks.md edits. Requires Python 3.10+ on PATH and a git project that uses OpenSpec.

Measures one university department's research output: matches author affiliation strings against a college's known name variants (detecting same-named departments at other universities), backfills papers that only name the university by faculty author IDs, classifies each paper by journal tier (CAS partition with Top flag, JCR quartile, CCF, Chinese core via a CNKI export merger), splits staff from student first authors, and writes a workbook with a dashboard sheet, a filterable paper list, a teacher-by-direction matrix and per-teacher statistics. Student authorship is inferred from affiliation and staff lists, not verified against enrolment records. Requires Python 3.9+ with pandas and openpyxl (pip install -r requirements.txt); papers come from the OpenAlex API, whose free per-IP quota is limited, and Chinese-journal coverage needs a manual CNKI export.

Stores the agent's long-term memory as plain Markdown in an Obsidian vault — every memory is a .md file with YAML frontmatter that Obsidian indexes natively, so you can read, edit, link and back up it with tools you already use. Nothing is locked in a database. Ships a sidebar panel (tag filter, sort by recency or importance, edit in place), 7 agent tools, three-tier token-budgeted recall, BM25 ranking (no embeddings, no API key, works offline, CJK bigram tokenization), importance decay with archiving (moved to .archive/, never deleted), and optional GitHub Contents API sync. A note containing a secret is refused rather than redacted, because a redacted memory reads as complete while the important part is gone. Zero runtime dependencies; everything comes from the DSH host.

Fills in a cheaper sibling route for subagent calls that name no provider, model or effort (for example Opus to Sonnet 5.5 at medium, Qwen max to Qwen flash); explicit choices and subagent_fork are left alone. Requires the subagent-model-selection policy to be enabled with the target route in its allowedModels - without it the plugin does nothing.

Adds a Speed setting (Standard, Fast, Ultrafast) for OpenAI and Codex models on a patched dsh build: the pinned dsh 0.2.1-alpha.2 web client needs the Model / Effort child-slot patch, the host pi-ai must be 0.87.1 or 1.1.0 (other versions refuse to load), and the terminal controls need a patched dsh-TUI. Then it appears in the Model / Effort menu; in dst /speed opens a picker or sets the speed directly, and the current speed shows in the bottom bar. The choice is kept per session, provider and model and is sent as the request service tier.

Bundle de skills para campañas científicas multiagente por niveles en matemáticas, física, astronomía, ingeniería y evidencia biomédica: pizarra compartida, verificador independiente y red team, tácticas de manada y flanqueo, presupuestos de tokens y tiempo, evaluaciones con respuesta conocida, un piloto de péndulo con 4 agentes y otro de cuarto orden con 6 agentes que detectó y corrigió un error en la clave de respuestas del benchmark. No afirma resolver problemas abiertos.

Tarjeta de persona guardada en disco, nota de traspaso y memoria a largo plazo para agentes DSH. Se vuelven a cargar en cada sesión nueva y cada recuerdo incluye nivel de fuente, revocación con fecha y archivo lógico.

Memoria local a largo plazo para sesiones DSH: archiva turnos antiguos cuando escasea el contexto. Incluye 4 paneles de memoria activa por niveles, documentos de proyecto, familias de memoria y transferencia raíz, inyección manual, lecturas segmentadas de 20K y recuperación por etiquetas relacionadas. Todos los datos permanecen en el espacio de trabajo.

Plugin DSH independiente: subagents CLI reanudables de Codex/Claude, `wait_subagent`, protección de salida del proceso hijo y niveles de modelo. ESM puro, sin build.

Comprobaciones consultivas de permisos para llamadas a herramientas DSH: niveles de riesgo, sandbox de rutas (allowed_roots vacío deniega toda llamada similar a una ruta), límite por minuto y auditoría JSONL. Se expone mediante gate_check, gate_check_path, gate_policy y ctx.gate; otros plugins o prompts deben invocarlo, pues no intercepta llamadas por sí solo.

Mantiene notas a largo plazo y diarios diarios por workspace en un archivo hot/cold, cada nivel con su propio índice y reajuste diario. Lectura y escritura mediante siete herramientas `memory_*`, con ajustes por workspace.

Plugin de memoria de seis niveles que captura cada turno, inserta un bloque estable como user snapshot y compacta el historial propio del host en un único placeholder sin llamar al modelo.

WebSearchProvider que recorre varios backends en vez de depender de uno: Exa, Bing HTML, DuckDuckGo HTML y por último SerpAPI con cuota limitada, para reservar las búsquedas habituales a los niveles gratuitos.

Muestra costos de conversación en CNY por turno, Session y Workspace, con tarifas oficiales de DeepSeek según horario punta/valle y cobro Search/Fetch por solicitud.

Añade una consola de escritura sobre el campo de entrada con cuatro niveles de estilo (T1-T4) y cinco de rigor (L1-L5), elegibles manualmente o de forma automática. Guarda términos del proyecto y expresiones prohibidas en `.mem/config.md`, con una sección humana de solo lectura. La herramienta `whale_polish` reescribe la expresión sin cambiar los hechos.

Paquete independiente de extensiones y parches para @zaofan/dsh-qqbot (instala primero ese plugin, fijado en 1.10.39). Añade memoria SQLite de dos capas con recuerdo y consolidación de tipo hipocampal; una persona que sigue aprendiendo y convierte influencias de personas cercanas y actividad en Bilibili/Douyin en reflexión diaria; protección contra deriva de persona; niveles de grupo; respuestas rápidas con modelo local y árbitro central; bandeja de salida TTS; biblioteca de stickers; y estudio de vídeo con aprobación que planifica storyboards, controla la calidad de los fotogramas y prepara publicaciones de Bilibili para revisión.

Enrutamiento OpenRouter por sesión: un relay loopback escribe `service_tier`, `provider.sort` y la variante `:floor` en cada solicitud según uno de nueve presets elegidos en el chip del compositor. Cada preset fija una URL base para valores predeterminados por ruta.

Evalúa la dificultad del mensaje actual y muestra, encima del compositor antes de enviarlo, el modelo más barato y el esfuerzo de razonamiento que aún lo cubren.

Vista rápida del saldo de cuenta en la barra lateral de DeepSeek Harness: saldo, crédito extra, modelo actual, periodo oficial de precios punta/valle, niveles ruby/amber/jade/gold y aviso de saldo bajo.

Memoria entre sesiones para DeepSeek Harness: almacenamiento en tres niveles (notas de conducta, detalles y archivo de sesiones), tarjeta central de 600 caracteres inyectada en cada paso, estados de trabajo/compañía/aprendizaje, registros de varias personas y grupos con particiones de visibilidad, supresión o eliminación de fragmentos por sesión, resúmenes y candidatos de hechos que pueden enviarse a otro modelo, y herramientas de copia de seguridad y autocomprobación. Datos en texto plano bajo el directorio personal; imágenes y audio se guardan por hash de contenido.

Plugin de revisión de decisiones basado en el Yijing para DSH: motor de agregación ponderada de seis capas (de 384 yao al taiji) con reglas de veto por asociaciones fuertes. Usa JavaScript puro, sin dependencias de solver. El nivel gratuito permite hasta 9 ejecuciones al día; los códigos de activación elevan el límite. El escenario de tendencias bursátiles obtiene cotizaciones en vivo de Tencent para los códigos de acciones incluidos en la solicitud.

Bridge IM para DSH: 15 adapters/12 plataformas. Adapta hosts 0.1.2-rc.1–0.2.1-rc.2 por capability probing (enum 12 tags, sin ramas por versión); ffmpeg solo para voz Feishu. Aprobaciones/preguntas en chat origen: deny-by-default, solo iniciador, vence en 5 min. Imagen/archivo según model metadata host; devuelve archivos y limita retries (envío incierto no se repite). Tasks/Channels tabs ceden si otro plugin posee el slot. Preset im-concise; quita GenUI fences/raw HTML de chats texto y convierte svg a PNG. Allowlist de modelos. /relay envía respuesta final por account ID/alias, sin adivinar ambigüedad. Secrets unidireccionales al vault, nunca se devuelven en respuestas. npm: dsh-im-union.