Plugins

Compañero de sesión con cuatro módulos: exportación inteligente de conversaciones (Markdown/PDF/JSON/imagen larga PNG, con redacción de privacidad y ZIP por lotes), resúmenes de traspaso de contexto con guardado/importación de plantillas, optimización del coste de la API (precios oficiales en vivo, programación en horas pico/valle, presupuestos diarios/mensuales, enrutamiento de modelos), y búsqueda global de conversaciones con búsqueda dentro del chat (Ctrl+F, CSS Custom Highlight API).

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).

Al terminar cada turno del modelo, un LLM genera 3 sugerencias de seguimiento críticas, mostradas como chips que se envían con un clic

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

Declaración de capacidades por modelo para DeepSeek Harness: niveles de esfuerzo de razonamiento (grafías de protocolo) más modalidades de solicitud (visión) para proveedores compatibles con OpenAI. Sección de ajustes, sin dependencias del harness en runtime, sin YAML.

Plugin de DeepSeek Harness que conecta las imágenes de la sesión con APIs de visión conectables, manteniendo a DeepSeek como el modelo principal.

Cadenas automáticas de respaldo de proveedor/modelo para agentes de DeepSeek Harness cuando las solicitudes al LLM siguen fallando (reintentos agotados, autenticación, cuota, límite de tasa)

Cambio de estilo de salida en tiempo de ejecución para DeepSeek Harness, equivalente a outputStyles de Claude Code

11 skills de flujo de trabajo compartibles (handoff, triage, to-spec, to-tickets, wayfinder, teach, wait-what, dsh-mode-routing, ask-matt, overnight-execution, full-throttle) como paquete de skills instalable.

Seguimiento del coste de tokens por modelo, con precios configurables de acierto/fallo de caché, salida y ventana pico, una barra de coste de sesión en vivo y avisos de modelos sin configurar.

El selector de modelos para DSH: apúntalo a cualquier endpoint compatible con OpenAI, con preajustes curados de proveedores de DeepSeek gratuitos/económicos y alternativa automática cuando un nivel gratuito te limita la tasa.

Disyuntor de dos niveles con conmutación por error: desactiva un modelo o todo un proveedor tras fallos repetidos de solicitud, y redirige la siguiente solicitud a una alternativa configurada.

Puente de visión nativo del proveedor LLM: las imágenes pegadas en el chat son descritas por un modelo de visión (Qwen3-VL vía pi-ai/llama.cpp) y esa descripción de texto se envía a DeepSeek de solo texto para la respuesta; la admisión de imágenes, el enrutamiento y la compactación pasan por mecanismos nativos del harness, con una caché LRU de descripciones y reintento en 503.

Las imágenes adjuntas en el editor se transcriben a texto mediante un modelo de visión compatible con OpenAI antes de llegar a los modelos de DeepSeek de solo texto.

Memoria local acotada con control de autoridad CBDC: afirmaciones en SQLite + FTS5, recuperación con alcance y decisiones explicables de usar/verificar/ignorar, con registro de auditoría completo, comandos /memory, inyección de ≤3 afirmaciones/1200 caracteres por llamada, sin llamadas adicionales al modelo.

Mapa de calor de actividad en la barra lateral de DSH Web: cuadrícula al estilo GitHub de commits diarios, uso de tokens y gasto estimado, con una línea de estadísticas del día que muestra los tokens totales de todas las sesiones, la tasa de aciertos de caché y el coste con precio automático por modelo.

World-model research toolkit: inspect frames, name 3D / pixel / latent routes, score pred vs GT, and RSI skills / wm.yaml.

DeepSeek Harness plugin: generate_ui — the model turns a request (+ data) into an A2UI document rendered as an interactive surface in the chat, generated through dsh's own model service (valuz-genui core)

OpenCode Zen free models provider for dsh

Migrate Codex CLI conversations, MCP servers, memories and project files into DeepSeek Harness sessions, workspaces and MCP registrations. 把 Codex CLI 的对话、MCP、记忆与项目文件迁移为 DSH 会话、工作区与 MCP 注册。

Rust dev domain plugin for DeepSeek Harness (dsh): verification pyramid fmt→clippy→build+test→miri+audit(+semver) as model-facing tools + graph-layer governance (anti-Goodhart 8 rules incl. #[allow] density / deleted tests, blind-spot via Cargo.toml & pub

Linux kernel dev domain plugin for DeepSeek Harness (dsh): verification pyramid L1-L4 as model-facing tools + graph-layer governance (anti-Goodhart / blind-spot / patch-conflict) + AGENTS.md contract as a system-prompt section. Plain JS, no build step.

DeepSeek Harness plugin: import models with capabilities from an OpenAI-compatible /v1/models listing (gateway capability extensions) and edit per-model capabilities (thinking, vision) on its settings page

Windows-adapted DeepSeek Harness coding-mode agent preset with a persistent PowerShell 7 shell.