Plugins

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.

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

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.

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.

Complemento de anuncios de voz basado en eventos y sin dependencias: sin modelo extra, sin coste de tokens. Habla con la voz natural integrada del sistema, compatible con Windows y macOS; anuncios de respuesta final, alertas de aprobación y preguntas, anuncios opcionales de eventos (fin de turno, comando completado, cambio de objetivo, errores de herramientas, actualizaciones de tareas), respuestas finales reproducibles y una página de ajustes visual bilingüe.

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.

Protección de bucles para dsh: observa llm/stream, detecta y relanza llamadas solo de razonamiento o material reiterado, e incluye dos interruptores durante el flujo.

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.

Explorador de archivos del proyecto en la columna de detalles (selección múltiple, arrastrar y mover, subir, descargar, renombrar, papelera, abrir con el sistema) con una pestaña de vista previa de solo lectura dentro de la sesión para Markdown/HTML/JSON/CSV/notebook/PDF + resaltado de código, una insignia en vivo del rendimiento del modelo y una GoalBar multilínea.

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.

Plugin de DeepSeek Harness que convierte los juicios de Jev en tres acciones automáticas — podar la salida de herramientas sobredimensionada a los segmentos relevantes para la solicitud, filtrar las páginas obtenidas en busca de instrucciones dirigidas al modelo y elegir qué skill encaja con el siguiente paso — además de las herramientas jev_ask y jev_gate, un libro de juicios que sobrevive a los reinicios y un informe /jev-status. Requiere una clave de API de TypeSafe; sin ella queda inerte y no envía nada.

Fiabilidad de tareas: reintento automático ante tiempos de espera o fallos del modelo, continuación automática de tareas inacabadas, verificación de finalización, interrupción de bucles de pensamiento, reanudación tras suspensión o reinicio, modo piloto automático y endpoint de activación remota (npm: `dsh-task-reliability`).

Plugin de mejora de presets universales para DeepSeek Harness: un editor de presets editable (entradas system/user/assistant + prepoblación de salida de modelo camuflada)

Usa una suscripción de ChatGPT/Codex en DeepSeek Harness con modelos GPT, generación de imágenes, búsqueda web, informes de cuota de suscripción, control de modelos y funciones, e inicio de sesión OAuth mediante navegador o código de dispositivo.

Control remoto móvil de Telegram que conecta el teléfono a una sesión web en vivo de DeepSeek Harness: selector de espacio de trabajo y luego sesión (/sessions), /last para la pregunta/respuesta anterior, /model para cambiar de modelo, y respuestas nativas de mensaje enriquecido.

Estilos de salida del modelo conmutables en tiempo de ejecución con paridad outputStyles de Claude Code, además del protocolo de presentación output.render.*: un comando /style, persistencia por sesión, inyección de systemPrompt, seis estilos integrados, un selector web y un registro de renderizadores con reglas por sesión/herramienta y /export.

Análisis detallado de uso y coste por modelo, con estadísticas de uso por sesión y consultas de uso para GLM, MiniMax, OpenCode Go, DeepSeek y más.

Plugin de DSH: un panel de ajustes que gestiona servidores MCP, skills, escenas, memorias, personas de subagentes, presets de AGENTS.md y sesiones archivadas — una escena puede cambiar el entorno, y el modelo también puede ayudar a controlarlo todo.

Plugin de proveedor de modelos gratuitos para DSH con más de 20 modelos, incluidos Gemini, MiMo, GLM, etc.

Proveedor gratuito del modelo conversacional ChatGPT Web (GPT 5.6 Luna) para DeepSeek Harness con Markdown en streaming.

Fusiona todas las cuentas de WorkBuddy con sesión iniciada localmente en DeepSeek Harness como un único grupo de modelos con conmutación por error automática (rotación multicuenta, créditos en vivo y un catálogo de modelos con multiplicadores de créditos por modelo y etiquetas de gratis/descuento nocturno).

Uso del ordenador mediante un dispositivo USB HID externo: nombra un objetivo en lenguaje natural, un modelo de visión lo localiza en una captura recortada de la ventana, y una Raspberry Pi Pico 2 mueve el ratón real y escribe en el teclado real. 7 herramientas. Windows incluye listado de ventanas, recorte por ventana y elevación automática de ventanas; macOS necesita pyobjc y no ofrece ninguna de las dos; Linux no es compatible.

Analiza el uso entre modelos, proveedores, espacios y periodos, con fechas personalizadas sobre todo el historial, cache-hit visible y desgloses por modelo y proveedor. Incluye tendencias horarias/diarias, mapa de calor de 53 semanas estilo GitHub, rachas, anillos de tokens por modelo y espacio (tokens, coste, %), filtros combinables, eficiencia de caché, saldo DeepSeek, alias de espacios, exportación CSV, y un libro mayor duradero que conserva el uso tras eliminar la sesión o el espacio (fila Deleted) y se reconstruye de forma incremental. El registro de espacios se refresca vía sonda DSH domain/changed; solo se cuentan espacios registrados. Contabilidad separada de entrada, caché y razonamiento. Chino: hora local; inglés: UTC; API solo loopback.