Plugins

Panel fishbone en el encabezado de sesión con asignaciones de subagentes, estado en vivo, métricas de tokens disponibles y duración, entradas del tablero compartido y navegación nativa a sesiones hijas.

Entorno de lectura para DSH con biblioteca en cuadrícula de portadas y lector paginado de página simple o doble para Markdown, TXT, HTML, EPUB, MOBI y PDF. Las notas de resaltado se anclan a desplazamientos del texto; incluye tres herramientas de agente para listar libros, leer resaltados y obtener fragmentos.

Reescribe el borrador del composer en un prompt más preciso con un clic y restaura el original exacto con otro. Usa por defecto los modelos de Harness o cualquier endpoint compatible con OpenAI; la instrucción de pulido es editable.

Añade al composer un botón que reformula el borrador y plantea preguntas con opciones clicables; cada pregunta ofrece «No lo sé, decide tú». Solo después reescribe el borrador como petición lista para el agente. Todo el flujo puede hacerse sin escribir y nunca envía por ti.

FanFrame (繁界, «el reino de Fanxing») pule ligeramente la interfaz DeepSeek Harness Desktop para un uso diario más cómodo.

Tools nativos de DeepSeek Harness para la extensión Kimi (WebBridge) y el control de escritorio KimiCU: kimi_browser_* maneja el navegador real autenticado del usuario; kimi_cu_* observa y opera escritorios Windows.

Rechaza SQL generado por el agente que lea tablas o columnas fuera de una blacklist o whitelist configurada. Devuelve una razón de permiso estructurada en vez de reescribir la consulta.

Solo Windows: un botón flotante abajo a la derecha con una DeepSeek-chan dormida arma el apagado; apaga el equipo una vez cuando todas las sesiones root Agent estén inactivas. Otro clic lo desarma. Se arrastra, recuerda posición en localStorage, esquiva popups de esquina y sobrevive al rerender del frontend. Al terminar el lote inicia una cuenta atrás cancelable de 60 s (configurable 10–600), con segundos restantes en botón y banner. Cancel ejecuta shutdown /a y desarma; una sesión nueva durante la cuenta atrás también la aborta. Clic derecho alterna apagar solo si todo tuvo éxito o siempre; persiste en $DSH_HOME/deepseek-chan-sleep-shutdown.json entre reinicios. Sin dependencias runtime.

Planes duraderos de descomposición de tareas para DeepSeek Harness con aprendizaje propio. Cada subtarea departamental sigue tres fases ordenadas: planificar, ejecutar y verificar; la verificación debe entregar una retrospectiva de problemas, desvíos y soluciones. Se guarda como lección permanente, se clasifica según la nueva subtarea y se inyecta en asignaciones posteriores para no repetir errores. Añade la herramienta de solo lectura dsh_workplan_lessons (11 herramientas de modelo en total), panel de progreso con anillo, barras apiladas y pasos por fase, y autoevaluación pública ISO/IEC 15408:2026 sin dependencias de ejecución.

Asistente de draft 2-2-1 para partidas clasificatorias de Dota 2 sin vetos, con fuentes de bracket y profesionales, grupos flexibles de jugadores, selección durante la partida y estimación de probabilidad de victoria tras el draft.

Cuando el host está inactivo, permite al agente inyectar por sí mismo un turno en una sesión elegida. Límite diario, horas activas, sorteo ponderado de acciones, presupuesto por actividad y relectura del archivo de política en cada comprobación. Desactivado por defecto; no envía solicitudes de red.

Memoria a largo plazo en Markdown plano y git. Cada sesión comienza con un bloque memory-context generado desde un almacén global y libros por proyecto (role card, user profile, current focus, routing table, recent logs). Registra qué archivos de memoria leyó el agente y le recuerda extraer conclusiones mientras el log del día siga pendiente. Personas en roles/<role>/SOUL.md. Incluye ajustes de siete pestañas y cuatro skills; requiere Python 3.10+.

Incluye la barra lateral Codex UI 1.1.49 dentro del plugin para que los lanzamientos ascendentes no cambien la interfaz. Añade el borrado real desde el menú de sesión: ofrece el servicio remote.workspaceRegistry.deleteSession, muestra el botón «…» por sesión y elimina permanentemente el registro, los datos del espacio y la caché de proyección. Las conversaciones de subagentes y bifurcadas se eligen en un árbol familiar. Incluye la barra lateral Codex UI 1.1.49 de MichengAI/dsh-codex-ui (Apache-2.0): no instales ambos. El motor de borrado está adaptado de Lzcdebear/better-dsh-session-deletetool (MIT).

Registra un proveedor QwenWork (千问办公) que reutiliza el inicio de sesión local del cliente de escritorio. Ejecuta un puente compatible con OpenAI, limitado a loopback en 127.0.0.1, y traduce las solicitudes de modelos de DSH al protocolo conversacional de sobre de control estilo ACP que usa realmente el servicio ascendente.

Panel de saldo y uso de tokens de DeepSeek para DSH, con facturación de la plataforma oficial, calendario de uso diario y estimaciones basadas en los registros locales de sesión para todos los proveedores, con precios editables por modelo.

Añade memoria visual direccionable al agente de DeepSeek Harness: vuelve a cualquier imagen, inspecciona una región y lee los píxeles exactos.

Mascota de escritorio transparente y siempre visible para DSH en Linux (X11/XWayland), guiada por el estado de la sesión. Es una ventana independiente fuera del navegador, sigue el puntero con límites de distancia y por pantalla, muestra una burbuja en vivo con las tareas y estados de cada sesión y se inicia automáticamente con la sesión. Solo Linux (X11/XWayland); requiere Python 3, PyGObject, GTK3, GdkPixbuf y xdotool. Las hojas de sprites proceden de @michengai/dsh-codex-pet (MichengAI/dsh-codex-pet en esta lista).

Repara dsh-chaos-fixer-crasher desactivando su disparador antes de que se active y mantiene estable la cadena de cuatro plugins. Aviso: solo desactiva este fallo concreto, no salidas no controladas arbitrarias. Plugin de broma.

Puente experimental para Windows que permite a Codex supervisar tareas de DSH Desktop 0.2.1-rc.3 mediante MCP local. Bloquea el avance para preguntar la dirección, ofrece puntos de control del plan, revisión y revisión de cambios, y enruta por espacios de trabajo con nombre. Adaptación para Windows de Cryocell77/dsh-desktop-mcp-bridge (MIT); comparte nombre de paquete y fila del cargador con el original, por lo que no se pueden habilitar ambos.

Action Hub para DSH: biblioteca estándar de Agent Skills cuyos SKILL.md se ejecutan como Skills visibles para el modelo o Commands solo para el usuario. Incluye grupos, ámbitos de proyecto, importar/exportar y paleta nativa Alt+A.

Carga automática de servidores MCP por proyecto. Se declaran en .agents/mcp.json (la ruta y los marcadores de raíz son configurables); cada sesión dentro del proyecto monta sus servidores en su propio ámbito, por stdio o Streamable HTTP. Las herramientas se llaman mcp__<server>__<tool> y las conexiones se cierran al terminar la sesión. Un panel Web UI lista servidores y herramientas; tras confirmar, permite activar o desactivar una entrada, respaldando y reescribiendo el manifiesto de forma atómica.

Demostración matemática auditable para DeepSeek Harness: servidor MCP local por stdio con 23 herramientas de comprobación automática, skill de flujo de trabajo incluida y comandos /prove y /audit-proof. proven, refuted e inconclusive se mantienen diferenciados, y se informan los pasos sin demostrar. La primera ejecución requiere Python 3.10+ y pip install -r requirements.txt; hasta entonces las 23 herramientas no están disponibles.

Reúne en una fila de prompt dos partes que se pueden cambiar de forma independiente. Repite una autorreferencia fija al inicio, al final tras el resto de secciones y en la instantánea de ejecución; las afirmaciones contradictorias se tratan como caché obsoleta. Diez reglas con su comprobación: evidencia externa antes de afirmar que algo está terminado; el alcance de revisión coincide con lo cambiado; comprobar la corrección en puntos de llamada nombrados, no por tiempos; una sola fuente de verdad; ampliar por el punto de extensión registrado; validar en ejecución solo en límites reales; fallar explícitamente, sin omisiones silenciosas; informar por separado de resultados independientes; probar por la entrada entregada; empezar por la conclusión y ajustar la longitud al cambio.

Añade un árbol de archivos redimensionable del espacio de trabajo junto a la vista previa nativa, con expansión de carpetas, filtro de archivos cargados y actualización.