Plugins

Fija el idioma de razonamiento del modelo a un nivel elegido en Settings - General - Thinking language (chino simplificado o un nivel predeterminado que solo limita las respuestas y deja el razonamiento al modelo). Inyecta una sección de prompt del sistema en el orden -1000000 y la vuelve a colocar primero al final del proceso de ensamblado; también puede insertar una copia antes de cada mensaje del usuario para modelos que siguen débilmente las secciones estáticas.

Lista de verificación de componentes del paquete compartido de Semi Design usado por los plugins de DSH de tnnevol, que se abre desde un botón `Semi UI` en el encabezado de una conversación: 35 componentes más una página de casos multicuenta, organizados en siete grupos de la barra lateral que van de entradas, formularios, selectores y árboles a tablas, tarjetas, superposiciones y retroalimentación, cada uno renderizado en vivo con una descripción de una línea y un esquema de página, con vista previa en claro, oscuro y según el sistema. Se instala desde npm con `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-semi-ui-showcase`.

Añade /btw para preguntas secundarias puntuales y conscientes del contexto sin ejecución de herramientas, con burbujas de respuesta independientes que se pueden copiar, contraer o cerrar sin añadir las respuestas a la conversación principal.

Proveedor de modelos Tencent CodeBuddy para DeepSeek Harness que inicia sesión con OAuth del navegador en lugar de una clave de API: lista el catálogo de modelos de CodeBuddy con las capacidades de contexto, salida, tool-calling, reasoning e imagen de cada modelo, mantiene varias cuentas con conmutación automática a la siguiente utilizable, muestra la cuota restante en el compositor con un panel de uso de token y créditos, y completa por cuenta las tareas de crecimiento de CodeBuddy automatizables, con un registro de ejecución. Se instala desde npm con `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-codebuddy`.

Lee, crea y edita diseños de Figma mediante lenguaje natural en DSH, incluidos cambios por lotes en capas, componentes, variables, capturas de pantalla y exportación de recursos. El modo local no consume la cuota oficial de llamadas MCP de Figma.

DSH Knit ordena en la barra lateral Markdown/código/imagen/vídeo de todo el workspace; expone Context Pack vía knit_docs. BM25/IDF local predeterminado compara mensajes recientes con título/resumen/cuerpo: sin modelo/red, nada sale; el índice persiste tras reinicio/nuevas sesiones. Hay evidencia y preview; atribución fijada al leer, pin/exclusión reversible antes de recuperar. v0.23 híbrido opcional OFF, requiere embeddings Ollama/OpenAI-compatible configurados por el usuario. Envía query+título/resumen (Markdown: inicio ≤60 caracteres; código: carpeta relativa; medios: nombre); no cuerpo completo/ruta absoluta; loopback local. v0.24 asocia cambios no commit mediante git status read-only (argv fijo, sin shell, env allowlist), OFF. Sin prueba con proveedor real; no afirma mejora.

Un skin Blue Glass de fantasía oceánica para DeepSeek Harness Web: fondo oceánico nítido, burbujas de cristal, una barra lateral oceánica con un wordmark HARNESS con degradado dorado y un personaje cartoon inferior, un botón de ajustes con forma de ballena, y texto de modelo con degradado.

Tema Bloom Morandi: diez variantes (mist, cinnabar, petal, ripple, sage, stone, lapis, amber, aurora, lavender) basadas en OKLCH para que el modo claro y el oscuro se mantengan perceptualmente equilibrados, conmutable desde la barra superior; los 20 pares deprimer plano y fondo cumplen WCAG AA o superior.

Puente Feishu/Lark de alta fiabilidad para DeepSeek Harness: autenticación con un clic mediante QR, comandos basados en tarjetas y tarjetas de confirmación de intención, bandeja de salida sin pérdidas de al menos una entrega, envío/recepción de medios, ZIP de registros de sesión mediante /doctor, y una GUI web de DSH reutilizable que coloca las sesiones en el espacio de trabajo correcto.

Animación de inicio y fondos de chat para DeepSeek Harness: inicio en dos actos con importación de animaciones propias y tres transiciones configurables (entrada del primer acto, unión entre actos y salida del segundo). Los fondos admiten imágenes estáticas o videos en bucle silenciados, carpetas de proyectos de Wallpaper Engine, directorios de video personalizados, rotación aleatoria y eliminación individual por video.

Configura visualmente el prompt, las herramientas, las skills visibles, los subagentes y los modelos de reserva de un agente, y ensambla varios en un equipo. Nunca escribe ni edita ningún archivo de preset del host.

QA de fidelidad de diseño para modelos solo de texto: una herramienta `deepseek_vision` toma prestado un ojo de cualquier ruta de visión compatible con OpenAI, de modo que el modelo pueda juzgar si una implementación coincide con su maqueta — se entrega con el benchmark detrás de ese juicio (cuatro fixtures, 23 defectos inyectados, transcripciones en bruto) y la disciplina de cuestionamiento de la que depende.

Instala cuatro presets de investigación matemática multiagente para DSH: v2 (pipeline guiado por probabilidad con debate entre varios verificadores), v3 (base de conocimiento Markdown estilo artículo con un agente planificador y una biblioteca de métodos reutilizable), v4 (residentes persistentes autoorganizados que se escriben y se reúnen) y v5 (un instituto de investigación con un académico que descompone y asigna el trabajo, investigadores que votan, trabajadores temporales, chat grupal y un tablero de tareas compare-and-set); los cuatro admiten reanudación desde checkpoint, intervención humana y un interruptor opcional de verificación formal en Lean (off/encourage/require) cuya prueba superada convierte el voto en una comprobación de fidelidad de los enunciados Lean.

Selector de habilidades al estilo WorkBuddy: un botón junto al compositor abre una lista buscable de habilidades instaladas; al elegir una se inserta el gesto oficial /skill-name, de modo que la habilidad se carga con tu mensaje.

Usa la barra lateral o @ para ver Chrome/Edge con login, HTML local autorizado y apps Windows. Ofrece snapshots, acciones batch, screenshots/WebMCP, cargas aprobadas, drag/drop en el mismo frame y captura opt-in de metadatos de red. El contexto va en chips; anotaciones y logs locales elegidos se añaden al borrador sin enviar. Prioriza MCP instalado/aprobado; si no, Cua Driver con texto, atajos y controles paginados. Lee el escritorio al conectar/recuperar; si falla, conserva pruebas y se detiene sin replay automático. La entrada en segundo plano depende de la app. Requiere Chrome/Edge Chromium 125+, extensión MV3 compañera cargada sin empaquetar y emparejada una vez; el plugin no la instala.

Panel flotante para administrar servidores MCP y skills en la interfaz web de DSH: la carga diferida de herramientas por servidor (ToolSearch, desactivada de forma predeterminada) excluye sus herramientas del contexto de cada turno; el prompt solo enumera sus nombres y el esquema completo entra cuando el modelo las encuentra con tool_search integrado, para no pagar contexto por esquemas que no usa. Los servidores MCP pueden ser globales o usar el .dsh/mcp.json de un proyecto; admite activar/desactivar por servidor, un catálogo de 47 servicios e importación desde otros diez clientes. Las skills se descubren automáticamente en sus ámbitos reales con reglas de precedencia; cada una puede usar invocación automática del modelo o solo invocación manual.

Muestra las sesiones DSH activas en una cocina 3D al estilo Overcooked: los agentes de IA trabajan, chicas ballena pasean y tú miras desde un lateral. Los globos indican quién cocina, espera o terminó y permiten saltar con un clic. Se creó para revisar el progreso; ahora quizá no puedas dejar de mirar a las ballenas.

Genera títulos de sesión deterministas y configurables para DeepSeek Harness a partir de campos semánticos del prompt y plantillas.

Automatiza las tareas diarias en Windows para Genshin Impact, Honkai Impact 3, Honkai: Star Rail y Zenless Zone Zero. Una tarea programada por juego ejecuta BetterGI, la familia de skills game-daily, March7thAssistant o ZenlessZoneZero-OneDragon. Incluye interruptores por juego, guardia de primer plano, supervisión que solo interviene si hay problemas y una sesión de informe por juego donde se agregan los resultados posteriores. Requiere la app de escritorio DSH y el motor externo correspondiente.

Maneja el trazado científico de OriginLab Origin desde el chat de IA vía MCP: 62 herramientas. Vigilante de diálogos modales, compuerta de seguridad LabTalk, release/reconnect, ajuste con parámetros iniciales/fijos/ponderados, ediciones finas de gráficos y hojas, herramientas de matrices, FigureSpec YAML declarativo (diferenciable y reproducible), instantánea de solo lectura de MCP Resources, puente matplotlib-figure, ensamblaje de PowerPoint con etiquetas de paneles, búsqueda de plantillas de Graph Gallery, exportación EPS, lista blanca de acceso a archivos, línea base de regresión visual y entregable OPJU editable con verificación determinista de relectura.

Plugin de autoevolución reflexiva para Qwen3.8 27B/3.8 Flash local y APIs en línea: un controlador de convergencia del bucle de código reduce la reflexión repetitiva de verificación profunda de Qwen3.8 27B/Flash para converger antes y reducir el tiempo de razonamiento; una protección de entrega de cinco estados detecta y corrige turnos atascados y bucles infinitos. Lógica de host independiente del modelo, mayormente compatible con APIs en línea; mejora continua en cada uso con autocomprobaciones de contraargumentos, escalado al crítico, recuperación de memoria por índice invertido, control de convergencia y protección de cinco estados.

Flujo de trabajo multi-agente para concursos de modelado matemático: el preset "UltraMath" ejecuta un problema desde la lectura hasta el marco, derivación, codificación, verificación, paper y revisión, además de 4 presets de rol de una sola etapa (matemático, ingeniero, redactor, revisor) y 33 documentos de skill de biblioteca de modelos.

Memoria de proyecto solo local sin dependencias de runtime incluidas ni servicios externos: JSON como fuente de verdad más un PROJECT_MEMORY.md generado, Hot Memory congelada por sesión y acotada por tokens para la estabilidad de la caché de prefijos de prompt, recuperación BM25 entre proyectos con caché, procedencia confiable de sesión/turno, gobernanza explicable de duplicados/conflictos antes de escribir, ciclo de vida editable de importancia/pin/etiquetas/sustitución/archivo, destilación configurable al final del turno de nivel superior, y una GUI web bilingüe para búsqueda, inspección, diagnóstico y ajustes en vivo.

Proveedor de modelos Tencent CodeBuddy para DeepSeek Harness. Inicia sesión mediante OAuth en el navegador, sin clave API, y muestra el catálogo de CodeBuddy con las capacidades de contexto, salida, uso de herramientas, razonamiento e imágenes de cada modelo. Mantiene varias cuentas y cambia automáticamente a la siguiente disponible. Muestra la cuota restante en el composer y un panel de uso de tokens y créditos. También completa las tareas de crecimiento de CodeBuddy que pueden automatizarse en cada cuenta y registra su ejecución. Se instala desde npm con `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-codebuddy`.