Plugins

Presupuestos configurables por turno para las mutaciones de archivos admitidas, que limitan los archivos distintos, las llamadas de mutación y los bytes de carga útil UTF-8 antes de ejecutar la herramienta.

Guarda de consistencia entre documentación y código: audita encabezados de versión, tablas de cambios, árboles de directorios, recuentos de módulos y pruebas y referencias cruzadas entre documentos en busca de desviaciones, con sugerencias de corrección de solo lectura ordenadas por severidad.

Entrega trabajos puntuales a la CLI de Cursor con sesión iniciada en la misma máquina, con diagnósticos de preparación de la CLI y de proxy, ajustes de modelo hijo y una prueba de conectividad de solo lectura.

Comprobador de actualizaciones (edición npm): una página de ajustes que compara las versiones local y más reciente de @deepseek-ai/dsh y de cada plugin instalado, con recordatorio de punto rojo en la navegación y comandos de actualización listos para usar.

Arnés de regresión de contratos para autores de plugins: un adaptador LLM guionizado impulsa el pipeline real en procesos hijos aislados con aserciones de eventos de sesión (capas load/contract/behavior/fault); sin clave API, listo para CI.

Clínica de salud de solo lectura para el conjunto de plugins DSH instalados: salud del cargador, integridad de dependencias, compatibilidad de versiones, riesgo de scripts de instalación, duplicados e integridad de parches, entregada como herramienta de modelo, panel de ajustes e informes JSON.

Registra una herramienta `config_doctor` que revisa la configuración del propio harness en busca de problemas que fallan en silencio al arrancar: campos que un reemplazo completo de la configuración descartó, parches dirigidos a ids de entrada inexistentes y colisiones de nombres de herramientas. Solo lectura.

Diagnóstico automático de tipos: después de que el modelo edite o cree archivos TS, ejecuta `tsc --noEmit` en segundo plano (con debounce por proyecto) e informa de los errores mediante la herramienta `code_check` — agrupados por archivo con línea/columna, severidad y códigos de error de TS, cerrando el ciclo «editar → comprobar → corregir».

Panel en tiempo real de etapa, ETA y coste para tareas headless de dsh: convierte el flujo de eventos de sesión opaco en una cuadrícula multitarea en vivo (plugin cordis + panel local independiente, sin llamadas a API).

Canal de IM de DingTalk mediante WebSocket en modo Stream: cada chat impulsa su propio agente con herramientas; las respuestas vuelven como mensajes en streaming, sin URL de callback pública.

Canal bidireccional de Feishu/Lark para DeepSeek Harness: conversaciones persistentes, respuestas realmente en streaming, 40 herramientas MCP de Feishu, comandos con barra y una pestaña de estado del bot de IM en los ajustes del plugin.

Radar de code smells: escanea estáticamente deuda TODO/FIXME, implementaciones stub, líneas largas, archivos sobredimensionados y bloques duplicados, con sugerencias de corrección de solo lectura ordenadas por severidad.

Visión para cualquier ruta de DSH: pega imágenes en el compositor web con análisis automático según la intención, delega la lectura de imágenes del espacio de trabajo a un subagente de visión Kimi/MiniMax y materializa los originales pegados para editarlos.

Adaptador DeepSeek aumentado con visión: un modelo con capacidad de visión describe la imagen de entrada y luego un modelo DeepSeek solo de texto razona sobre esa descripción.

Puente CDP a un Chrome/Edge ya en ejecución para DSH: capturas de pantalla, aserciones por píxel, comprobaciones de DOM/CSS y evaluación de JS de la página sobre HTTP + WebSocket, con cero procesos hijos, cero dependencias npm y cero aprobaciones por uso.

Control con perfil exacto de tu navegador Chrome real con sesión iniciada: un servidor MCP más una extensión MV3 y un puente localhost autenticado para pestañas, localizadores, inyección de archivos, exportación de medios y captura de scroll duradera, sin perfil de depuración ni puerto de depuración remota.

Agente de escritura de colaboración profunda para DSH: aprendizaje del estilo de escritura por usuario a partir de pares de ediciones, flujo aclarar→esquema→redacción por sección→equipo rojo→galería de lectores, síntesis de proyecto a informe (informe de laboratorio / presentación de producto / encuesta / README), 41 herramientas MCP y UI web de mejora de la selección con vista previa de archivos en la app.

Crea un acceso directo de escritorio de Windows con un clic desde la página de Ajustes: un lanzador .cmd + icono de escritorio para DeepSeek Harness o cualquier servidor local, abre el navegador automáticamente y con sugerencias para fijar a la barra de tareas.

Recolector de temas de tendencia que agrega las listas de lo más visto de Baidu / Toutiao / Douyin / Weibo en una sola llamada (cookie de Weibo opcional), devolviendo títulos con valores de popularidad para creadores de contenido — herramienta: `sxs_news_hot`.

Integración con el gestor de incidencias Jira Cloud que expone ocho herramientas de modelo para búsqueda de incidencias, consulta de proyectos y transiciones, creación, actualizaciones, comentarios y transiciones; las escrituras son opcionales y admiten dry-run.

Mide reglas de diseño en la página renderizada en lugar de en el CSS — número de escalas tipográficas, contraste WCAG AA sobre el fondo realmente compuesto, deriva de la rejilla de espaciado, tamaño de la paleta, objetivos táctiles y los indicios de UI generada como los degradados violetas detectados por ángulo de tono; incluye una skill de sistema de diseño.

Una herramienta `search` que aprende a elegir entre estrategias de búsqueda rápida y exhaustiva usando un bandido contextual (muestreo de Thompson), mejorando con el uso real en lugar de una heurística fija.

Panel de Zhihu (知乎): lista de tendencias con flechas de tendencia, feed de seguimiento (favoritos/creaciones/seguidos), seguimiento de publicaciones (pregunta/palabra clave/persona) con resúmenes automáticos y cinco herramientas de agente (zhihu_search/hot/answer/global_search/followees).

Descubre automáticamente listados de modelos, precios y capacidades de hosts de API compatibles con OpenAI, los normaliza y emite configuraciones de modelo listas para usar en dsh.