Plugins

Session Fleet: herramientas para que un agente de DeepSeek Harness descubra, lea, cree y envíe mensajes a otras sesiones DSH.

Mantiene activo el backend NapCat QQ junto a DSH. Comprueba al inicio el puerto HTTP de OneBot 11, inicia NapCat si no responde y vuelve a comprobar cada 45 segundos. Cierra cadenas de procesos duplicadas, oculta la consola y puede crear una tarea programada al iniciar sesión si se define su nombre. Añade ajustes y las herramientas `napcat_status`, `napcat_restart` y `napcat_dedupe`. Puede recordar la contraseña QQ tras confirmar el riesgo para renovar un token fast-login vencido sin escanear QR. Solo Windows; sin la tarea programada, el QQ iniciado se cierra junto con DSH.

Clasifica plugins DSH por descargas mensuales reales de npm, no por estrellas de GitHub, y señala los que la clasificación por estrellas infravalora. Informa del desacuerdo entre ambos órdenes, no emite un veredicto único de calidad. Cada cifra se lee en tiempo real del endpoint público de descargas de npm, no de una captura guardada. Otra dimensión compara la versión de tools declarada en peerDependencies con la que se ejecuta aquí, para señalar en vez de recomendar plugins populares que este Host no puede instalar. Solo GET de lectura; no tiene ruta HTTP propia.

Registro de evidencias de investigación por sesión: fuentes, afirmaciones vinculadas, preguntas abiertas y revisión explícita del usuario. Incluye herramienta, comando slash y panel; exporta en Markdown las afirmaciones seleccionadas y, por defecto, omite extractos, notas de revisión y rutas locales. No obtiene fuentes ni verifica su veracidad.

Recibos de entrega por sesión para artefactos locales: compara los hashes actuales con una base registrada, separa las afirmaciones del agente de la aceptación explícita del usuario, y señala archivos modificados o no disponibles. Exporta un recibo Markdown mediante herramienta, comando slash o panel de conversación.

Conecta Synthesizer V Studio 2 Pro local al agente mediante su propia API de scripts Lua. Cinco herramientas para descubrirlo, puente persistente, composición vocal, edición de notas e integración DAW (VST3/ARA + MIDI). Solo Windows 10/11; requiere Synthesizer V Studio 2 Pro 2.1.2+ con un proyecto abierto.

Dictado que se archiva en el repositorio, no en el chat. Mantén pulsado el botón o importa WAV: `voice-memos/<id>/` guarda `audio.wav`, `waveform.png`, `memo.md` (frontmatter, marcas temporales por segmento y citas listas para pegar) y `meta.json`. El navegador remuestrea a 16 kHz mono antes de enviar. Transcripción local por Harness `speechToText` (ventanas divididas por silencios) o un worker como `faster-whisper`. Sin motor, archiva la nota con estado y motivo explícitos, sin inventar texto. Pestaña «口述» con reproducción y salto por clic, copia de citas por segmento, 3 herramientas (voice_memo_save / voice_memo_list / voice_memo_read) y rutas HTTP. Sin dependencias runtime, 52 pruebas `node:test`, capturas en docs.

Herramientas de navegador para DSH que envían POST al daemon OpenCLI local en lugar de iniciar el CLI opencli en cada comando, evitando el arranque en frío. Incluye `oc_status`, `oc_exec`, `oc_navigate`, `oc_snapshot` y `oc_tabs`, con una pestaña de automatización persistente por sesión.

Archiva la salida de conversaciones DSH en notas SiYuan: una llamada `siyuan_archive` guarda el contenido en `<archive path>/<year-month>/<type>/<date>_<time>_<topic>_<content>` con tabla de metadatos y mantiene un índice en la raíz del cuaderno. Ofrece 6 herramientas Host `siyuan_*` (listar cuadernos, búsqueda completa, leer documento, archivar, borrar bloque, eliminar documento) y ajustes Web para URL base y prueba de conexión, API token en el almacén de credenciales Host, destino y plantilla de título. Permisos de lectura/escritura/borrado por cuaderno y documento con denegación predeterminada; niveles hijos solo pueden restringir más.

Busca ropa, shaders, modelos base, accesorios, texturas, animaciones y objetos para avatares VRChat en BOOTH, desde una pestaña BOOTH junto a la conversación o con dos herramientas de solo lectura. Antes de la consulta, traduce las palabras clave chinas al japonés.

Control de escritorio Windows para agentes de DeepSeek Harness: automatización de ventanas y UI Automation, OCR local de Windows, lectura directa del navegador mediante Chrome DevTools Protocol (texto DOM, JavaScript, clics por selector), entrada de ratón/teclado humanizada, gestión de pestañas y panel de control en vivo. En el primer uso detecta el equipo y escribe su propia configuración; si falta una capacidad, funciona de forma degradada. Solo Windows 10/11.

Compañero de estudio para tus materiales: práctica guiada, comentarios fundamentados en evidencias, repaso espaciado Leitner, 18 herramientas docentes y panel de estudiante chino/inglés con el modelo de la sesión DSH actual. Requiere DSH >=0.2.1-rc.2 <0.3.0-0, Python 3.11+ y dependencias del runtime Python.

Conecta DeepSeek Harness a oportunidades federales públicas de EE. UU. de MCP Bids y avisos TED conectados, con herramientas documentales enlazadas a sus fuentes y autenticación mediante una API key personal.

Monta el servidor MCP de la app de escritorio pen.dev en una sesión DSH para que el modelo lea y edite el documento `.pen` abierto en Pen mediante get_app_state, read_skill, execute, get_style y herramientas browser. Busca el binario del servidor en rutas habituales de instalación y añade un skill pen-dev y un listener que convierte los errores de límite del plan pen.dev en un aviso bilingüe breve. No oficial; no incluye binarios de pen.dev.

Versión en inglés de Windows Computer Use para DeepSeek Harness: 10 herramientas Desktop (computer, computer_batch, open_application, windows, ui_elements, clipboard, switch_display, app_skill, request_access, list_granted_applications) con UI Automation, control de acceso por app, ajustes en inglés, tarjeta flotante de progreso, pausa/reanudación con Esc y detección automática de `koffi.node` desempaquetado en DSH 0.2.1. Fork de copylee711/dsh-computer-use; comparte plugin id y nombres de herramientas, por lo que no se pueden instalar ambos.

Barra de búsqueda flotante en la conversación, acoplada sobre el compositor (Ctrl/⌘+F o lupa). Muestra resultados y contador mientras escribes; Enter salta al siguiente. Al pasar sobre un resultado aparece una tarjeta desplazable con el texto completo y botón para copiar el mensaje entero. La flecha arriba con el compositor vacío recupera mensajes enviados de uno en uno, restaurando adjuntos de imagen/archivo como borradores. Al pasar sobre una imagen aparece un botón para copiarla como PNG. Cada respuesta terminada añade Regenerar y la más reciente también Continuar. Solo cliente: busca mensajes ya cargados; Enter va al siguiente resultado y no hay saltos automáticos.

Preset de agente con presentación adaptativa de herramientas y enrutamiento de shell según el entorno. Porta módulos de yjh051108/dsh-routing-suite y xiaobright/dsh-anchored-standard (el primero también figura aquí); no lo actives junto con esos presets.

Permite que una IA juegue Slay the Spire 2 con capturas de pantalla, herramientas de ratón/teclado, búsqueda local de cartas y un registro de partidas legible. Requiere Windows y Python 3.10 o posterior con Pillow.

Plugin Steward añade un panel al compositor para listar plugins DeepSeek Harness instalados, activarlos/desactivarlos, editar sus ajustes y ocultar sus herramientas o servidores MCP en una conversación concreta. También permite que el modelo escriba etiquetas breves en chino leyendo los README y archivos package de cada plugin.

Mensajería entre Bots en distintas máquinas sobre ds-harness-remote: cinco tools permiten al Bot local listar los Host Bots remotos, fijar un dispositivo destino y enviarle mensajes sin cambiar la ventana local.

Gate de publicación para autores de plugins DSH: audita de forma determinista toda la ruta y entrega los comandos exactos para GitHub, npm y el mercado. Comprueba package.json (exports["."], lib/ en files, type:module, export ./client), BOM UTF-8, errores JSON/YAML, indentación/nombres insert de cordis.patch.yml, exports de entrada, require() en ESM, LICENSE/línea de instalación README, tests ausentes, nombres npm sin scope que dan 403 no diagnosticable con token granular, versiones ya publicadas y repos de GitHub inexistentes. Seis tools de agente con solución por hallazgo. Solo lectura, sin LLM.

Doctor de perfiles DSH de solo lectura: siete comprobaciones del árbol de configuración (config-clobber, dead-patch, tool-collision, plugin-not-mounted, plugin-stale, entry diff, explain) y ocho del ecosistema basadas en fallos reales: conflicto de versiones pnpm store que rompe `dsh plugin add`, nombres de inserción patch no resolubles en node_modules, junctions rotos, plugins con capacidades duplicadas, copias huérfanas, dependencias desde GitHub, avisos de scope npm y hueco minimumReleaseAgeExclude. Cuatro tools de agente; cada hallazgo incluye solución.

Diagnóstico de casos OpenFOAM para DeepSeek Harness. Seis tools de agente: audita 25 fallos silenciosos (steadyState con escrituras timeStep; limiter=1 que permite k/epsilon negativo; escalares transportados sin límite de advección; nNonOrthogonalCorrectors=0 en malla sesgada; tolerancias solver laxas; vértices/bloques blockMesh incompatibles; directorios de tiempo sobrantes; purgeWrite=0, entre otros); lee diccionarios como JSON, analiza lotes de casos, ejecuta checkMesh/blockMesh/snappyHexMesh/foamRun en WSL y analiza logs para extraer relación de aspecto, no ortogonalidad, sesgo, residual mínimo y errores fatales. Análisis de texto determinista, sin LLM, validado en un caso snappy real de cañón urbano de 82k celdas.

Audita el gasto del presupuesto de contexto de cada turno: desglosa AGENTS.md, catálogo de skills, esquemas de herramientas y contexto de ejecución; marca como desperdicio la reinyección de contenido sin cambios; clasifica el volumen de descripciones que el modelo lee cada turno con más de 60 skills instaladas y la inflación de esquemas por plugin. Determinista, sin LLM. Cuatro tools, incluido un barrido entre sesiones.