Plugins

Teclas de envío y salto de línea configurables, un menú contextual del compositor con tres fuentes (dejarlo en manos de DSH y otros plugins / menú del navegador / menú personalizado con el estilo del plugin), un panel de comandos rápidos con listas de prompts categorizadas donde cada prompt puede añadirse en cada envío o solo en el primer mensaje de una sesión, una fila de crear y mover al final de cada categoría, un optimizador de prompts que reescribe el borrador con una llamada a un modelo aparte, memoria del tamaño del panel de ajustes e inyección automática de la cabecera x-opencode-session para rutas de OpenCode. Las listas de prompts viven en un ~/.dsh/quick-prompts.json global que es independiente de la sesión y del proyecto.

Plugin de memoria Honcho de Plastic Labs: inyecta el perfil de usuario, resumen de sesión y conclusiones relevantes al inicio de la sesión, sube cada turno a Honcho en segundo plano con los secretos redactados, y añade las herramientas honcho_search / honcho_chat / honcho_remember más el comando de estado /honcho; se configura mediante ~/.honcho/config.json compartido con las demás integraciones de Honcho, contra honcho.dev alojado o una instancia autoalojada.

Guardia de disciplina del agente para DeepSeek Harness: cuatro puertas aplicadas en el límite del harness — disyuntor de bucle, fusible de costo de tokens, advertencia de cambio de ruta, aprobación de plan — donde los recordatorios a nivel de prompt no llegan, para que un agente ya no pueda quemar una cuota semanal en minutos; chip 🛡 de un clic, umbrales recargables en caliente y preajustes de invisible-pero-blindado a solo advertencia.

Panel de información de solo lectura para un perfil: cinco vistas sobre los mismos datos — capas de configuración, árbol de plugins, servicios, nombres de herramientas y modelos — cada entrada muestra qué capa la insertó o desactivó y si está en ejecución.

Añade herramientas de delegación subagent_route y subagent_fork_route en las que el modelo elige por sí mismo la ruta provider/model para cada hijo; el despliegue solo define el backend spawn/fork, la política de fondo y la lista permitida allowedProviders, mientras que los hijos reanudables y los trabajos en segundo plano reutilizan las herramientas oficiales send_message / job_output.

Traducción completa al chino para la GUI web de dsh: traducción en vivo del razonamiento del modelo mientras se transmite, chino insertado bajo cada respuesta en inglés y resúmenes chinos de una línea para salidas de herramientas y glosas de llamadas a herramientas — una solicitud independiente al proveedor que nunca entra en la transcripción de la sesión.

Un plugin auto-evolutivo para DeepSeek Harness: observa cómo se ejecuta el agente, propone mejoras de sus propios recursos mediante el LLM, valida cada propuesta dentro de un agente de prueba en sandbox y solo aplica mutaciones verificadas, con un libro de versiones y reversión automática ante regresiones.

Estudio visual de desarrollo para plugins WebUI de DSH con worktrees de Git aislados, vistas previas en vivo de la WebUI oficial, edición de código fuente, inspección de patches, builds y validación.

Generación local de imagen, voz, música y efectos de sonido, además de transcripción, con identidad fijada: los personajes, animales, objetos y voces de actores se definen una vez y se reutilizan en cada llamada posterior; la salida degenerada (una imagen casi plana, audio silencioso) se rechaza en lugar de devolverse como éxito, y una línea generada puede leerse de vuelta como texto para que un clon que se tragó su final se haga visible. Los motores se descargan cuando están inactivos, y la generación de imágenes y la transcripción pueden apuntar cada una a una API con forma de OpenAI en lugar del backend local Vulkan.

Heartbeat periódico que despierta a cada agente raíz (inyección de seguimiento) para informar proactivamente del progreso, riesgos o bloqueos: cola segura ante actividad, sin acumulación, se pausa automáticamente cuando no hay respuestas humanas y se rearma con el siguiente mensaje del usuario.

Convierte al usuario en protagonista de un RPG: tras cada turno de usuario finalizado puede activarse una «aventura» aleatoria, extraída de más de 700 eventos en 7 grupos temáticos (ciencia ficción, fantasía, antiguo, anime, novelas, wuxia, urbano), que desarrolla seis atributos persistentes (fuerza, inteligencia, agilidad, carisma, suerte, vitalidad) con XP, niveles y ramificaciones narrativas ponderadas por atributos, configurable mediante una interfaz en la página de configuración.

Flujo de revisión estructurado con múltiples panelistas para DeepSeek Harness: N panelistas puntúan en subagentes aislados, sin conocer las evaluaciones de los demás; un presidente reconcilia desacuerdos mediante coincidencia de anclajes y luego adjudicación por nivel Δ; un crítico independiente audita el proceso. Funciona para revisión de diseño, código, artículos o proyectos.

Aprobación antes de actuar para cada edición y cada comando bash: un diff de líneas en rojo/verde antes de tocar un archivo y un panel de descripción+comando antes de ejecutar un comando; aprueba una vez o rechaza, y cada barrera tiene su propio interruptor maestro en Settings → General.

Permite que los agentes sandboxed alcancen la web a través de tu proxy local: net_fetch obtiene páginas y net_proxy_status informa del estado del proxy.

Plugin de modo de aprendizaje Feynman: bucle enseñar → reexplicar → evaluar → reexplicar de nuevo, renderizado como tarjetas de lección en HTML enriquecido (diagramas mermaid + resaltado de código con shiki).

Añade niveles de razonamiento bajo, medio, alto y otros a las API de terceros de DeepSeek Harness, con selección de modelo para cada llamada a un subagente

Ejecutor de shell solo-Niubash y enseñanza del dialecto Bash para DeepSeek Harness (dsh 0.2.0-rc.2, y la línea 0.1.7-rc.x con la que comparte su costura de shell): cada ejecución de ctx.shell se ejecuta como `niu -c`, los traspasos a PowerShell/cmd/WSL/nu se rechazan, los hábitos de PowerShell a

Lleva los modelos de la app Qoder ya autenticada en esta máquina a DeepSeek Harness, sin token que configurar, y muestra la tasa de cada modelo y su ventana valle en su tarjeta de settings.

DSH plugin that registers the ai-eight-honors-eight-shames skill: eight checkable working rules for coding agents (verify before calling, confirm ambiguity, cite evidence, reuse before creating, test before claiming done, follow local conventions, separate fact from inference, keep changes reversible) plus a ninth rule that logs each user request and the change made in report files at the workspace root.

Vista de árbol de una conversación de DSH: editar un mensaje antiguo bifurca el hilo, todas las versiones viven en un árbol mientras la barra lateral mantiene una sola entrada, las ramas se pueden renombrar y una rama puede promoverse a sesión propia.

Plugin de selección automática de nivel de razonamiento para DeepSeek Harness (DSH): el modelo Jev System One decide cuánto pensamiento merece cada mensaje, la escala se deriva de los niveles declarados por el modelo, un sobre de contexto permite que preguntas de seguimiento como «continúa» hereden la profundidad del tema, la baja confianza se redondea hacia arriba y cualquier fallo mantiene el nivel original. | Esfuerzo de razonamiento por mensaje impulsado por Jev: escalas por modelo derivadas de lo que cada modelo declara, sobre de contexto de tamaño fijo para que los seguimientos hereden la profundidad del tema, empates resueltos hacia arriba y fallback silencioso en todo error.

Plugin TraceScope para DeepSeek Harness: interfaz React Slot integrada + APIs del mismo origen

Un control nativo de esfuerzo de razonamiento para el compositor: una barra de niveles de azul a violeta con campo de estrellas y un barrido de brillo. Ocupa el asiento del modelo y usa el servicio oficial model-directories, de modo que la escala proviene de la propia declaración de razonamiento de cada modelo y no requiere ningún otro plugin.