Plugins

Puente MCP que permite a ChatGPT Web crear, ver, continuar y supervisar sesiones y objetivos de agentes de DeepSeek Harness, preservando el modelo nativo de aprobación, sandbox y seguridad del espacio de trabajo de DSH.

Memoria a largo plazo para DSH: las conversaciones se destilan automáticamente en hechos atómicos, resúmenes de escenas y un perfil de persona, con memorias relevantes inyectadas antes de cada paso del modelo. Funciona sin configuración — recuperación híbrida BM25 + vectorial, incrustaciones locales sin conexión opcionales, separación de familias chat/trabajo.

Selección de proveedor/modelo LLM por subagente con plantillas de roles.

Plugin de autenticación OAuth de Google Antigravity (agy) + acceso a modelos para DeepSeek Harness: pool multicuenta, rotación en errores 429, huella digital de dispositivo, inicio de sesión por CLI y web.

Proveedor Ollama para DeepSeek Harness con gestión de modelos, comprobaciones de estado, enrutamiento local basado en reglas y respaldo en la nube.

Deslizador de esfuerzo de razonamiento estilo Claude Code para la IU web DSH: arrastre continuo, ajuste al soltar, estela de fuego WebGL y control real y funcional del esfuerzo de pensamiento para cualquier modelo o proveedor de terceros personalizado.

Rellena lo que el adaptador oficial pi-ai deja fuera en la página Models: sondeo de alcanzabilidad de la pasarela con latencia, extracción con un clic del catálogo de modelos de la pasarela con escritura de vuelta mediante casillas en los ajustes, saldo de DeepSeek y cuota del proveedor mostrados en su lugar, el protocolo y endpoint al que cada proveedor está realmente cableado, y un menú desplegable de modelos que lista solo lo que funciona ahora mismo — una clave muerta, un saldo vacío o una cuota agotada se ocultan hasta que lo soluciones, y vuelven por sí solos.

Panel flotante de uso de DeepSeek con estilo vidrio macOS para la interfaz web de DSH: saldo oficial en vivo y uso de tokens (hoy, sesión, tendencia suave de 24 h, por modelo) sin abrir platform.deepseek.com/usage. · Panel de uso DSH estilo vidrio esmerilado: saldo oficial + uso de tokens

Panel de ajustes de estadísticas de uso: mapa de calor de actividad de 26 semanas, tendencia diaria de tokens con curva de tasa de acierto de caché, donut y desglose por modelo, filtros por rango temporal, tarjetas de resumen, backfill histórico de una sola vez y reconstrucción sin pérdidas.

Compresión automática de contexto para DeepSeek Harness: comprime las salidas de herramientas antes de que lleguen al modelo y mantiene cada compresión con pérdida reversible mediante herramientas de recuperación CCR.

Reproductor de música, audiolibros, radio y noticias para DeepSeek Harness: transmite por HTTP tu carpeta local de música, lee en voz alta novelas locales .txt/.epub con voces de IA, reproduce música en línea de QQ/Kugou/Netease y radio por internet (HLS compatible), y emite resúmenes diarios de noticias — todo controlado desde la UI o diciéndoselo al agente mediante la herramienta de modelo music_play.

Da visión a los modelos solo de texto: reenvía las imágenes del usuario a un modelo de visión compatible con OpenAI y muestra las descripciones en un panel derecho de la interfaz web.

Liang Saint Slider como selector de modelo y nivel de esfuerzo de pensamiento de DeepSeek Harness.

Núcleo de órganos de Agent-Body: plugins organizados como un solo cuerpo. Cada comando se vuelve un impulso nervioso que inerva de forma determinista el órgano competente y nombra la capacidad a usar; un latido de intervalo variable bombea directivas del operador, propiocepción y avisos de homeostasis por el sistema; los reflejos se disparan sin llamadas al modelo; los fallos siguen atribución determinista (herramienta, argumentos, permiso, timeout, red), prescripción y bucle de reverificación, y los errores de argumentos nunca se reintentan. Un órgano ausente lo compensa el de mayor solapamiento de capacidades, y los esquemas de herramientas se filtran por la intención actual (reducción medida del 84.7%, reproducible en el repo). Es el paquete de plugins núcleo del repo agent-body.

El órgano de memoria de Agent-Body: tras 2 minutos de silencio entra en sueño ligero y tras 5 en sueño profundo, donde reglas deterministas destilan la experiencia real en tarjetas de memoria (trampas, manuales, puntos calientes, problemas sin resolver, hechos). Los comandos entrantes recuperan tarjetas relacionadas por palabra clave y las inyectan en el contexto; las tarjetas sin uso decaen con una vida media y se archivan en lugar de borrarse. También elimina el ruido de las advertencias de homeostasis de todo el cuerpo: las repeticiones dentro de una ventana se cuentan en vez de reimprimirse, y una advertencia que se repite sin curarse converge en un desfase de estado estacionario conocido y se silencia. La consolidación y el recuerdo no hacen llamadas al modelo.

Modo de voz dúplex completo para la interfaz web de DeepSeek Harness: conmutación (envío automático tras pausa de 2 s) o dictado pulsar-para-hablar en un borrador editable con ASR en streaming zipformer2, palabra de activación opcional; lectura en voz alta Edge TTS oración por oración con subtítulos en vivo, y la voz interrumpe la reproducción y el turno en curso (barge-in real). ASR en el dispositivo, sin clave de API.

Añade un botón de optimización junto al compositor que analiza y reescribe el borrador del prompt con streaming SSE, conciencia del contexto de conversación (estrategias de plantilla frente a pulido de intención), una cadena de memoria de continuidad de edición, deshacer, y enrutamiento de modelos con respaldo y prueba de conectividad.

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.

Reino de gobernanza de agentes para DeepSeek Harness: territorios, vinculaciones de roles (bind/unbind/session con identidad de modelo/agente), y un bucle de tareas planificar→asignar→ejecutar→revisar donde las declaraciones del Worker nunca se autocompletan (Claim ≠ Fact), con una consola de operaciones GUI local.

Modo ponytail perezoso de senior dev: 6 skills adaptadas de DietrichGebert/ponytail.

RAG de base de conocimiento bibliográfico local: 10 herramientas (kb_ingest, kb_search, kb_rag, kb_zotero, kb_dedup, kb_clear, kb_fetch, kb_scope, kb_stats, kb_status), búsqueda híbrida BM25+vectores+reranker, QA con citas y enlaces DOI clicables, embeddings bge totalmente locales sobre un índice SQLite de un solo archivo. Requiere Python 3.9+ con pymupdf, faiss-cpu y sentence-transformers; el instalador `npx dsh-kb-rag-install` los configura y predescarga el modelo.

Tablero de diagnóstico del entorno de PC y control de puertos: inspección sin dependencias del sistema, las cadenas de herramientas de CLI, los puertos de escucha activos con liberación al pasar el cursor y la disponibilidad de claves de modelo. Sin llamadas externas, cero secretos en texto plano.

Visualiza y construye modelos CAD (STL, OBJ, STEP, IGES, DXF, SVG) mediante herramientas cad_view/cad_info y de modelado paramétrico OCCT, con una tarjeta de visor interactiva y un panel CAD residente en la interfaz web.

Empareja tus modelos y presupuestos de tokens con cada rol, y luego deja que DSH delegue subagentes especializados según el tipo de tarea. Cubre análisis de arquitectura, UI/UX, implementación de código, exploración de la base de código e investigación de documentación, con configuración automática más esfuerzo de razonamiento y permisos de herramientas por rol.