Plugins

Reproductor de ruido blanco: reproduce sonidos ambientales (lluvia, arroyos, fogata, café) mientras la IA programa para favorecer el flujo y la concentración. Modos secuencial, aleatorio, bucle de una pista e intermitente. La IA puede descargar música de fondo de Wikimedia Commons con licencias CC0/PD/CC-BY.

Añade puntuación de combos, desglose de actividad, valoraciones por turno y ánimo opcional basado en Jev a las sesiones web de DSH.

Porta la metodología obra/superpowers como 14 skills nativas de DSH —brainstorming, writing-plans, executing-plans, subagent-driven development, test-driven development, systematic debugging, parallel agent dispatch, git worktrees, code review, verification before completion, skill authoring, entre otras—, conservando scripts, referencias y enlaces. Se sirven desde el registro de skills DSH; frontmatter se integra en un manifest y los prefijos se ajustan a sus nombres. Requiere formato de sesión DSH v4 (DeepSeek Harness oficial 0.1.7+). `/superpowers` declara el tipo de origen propiedad del productor `plugin:dsh-plugin-superpowers`.

Espacio de trabajo para formación jurídica: interfaz académica de tres paneles que lee el perfil de aprendizaje «Minglü» (preset lawagent: expedientes, tarjetas de estudio, cuaderno de respuestas erróneas y notas) y envía instrucciones a la sesión Minglü con un clic.

Lluvia digital Matrix: cubre el chat con la clásica cascada de caracteres verdes, con cabezas blancas incandescentes y estelas verdes, y representa en tiempo real los tokens que genera el agente. Ajusta opacidad, velocidad, densidad, tamaño de fuente y colores; la intensidad sigue la actividad del agente.

Pestaña lateral de segundo cerebro loci: búsqueda híbrida, preguntas y respuestas citadas, consulta de recuerdos agrupados por día y captura rápida sobre una base local loci. Usa dsh-better-sidebar para servir `loci serve-http` en el mismo origen, sin fork del núcleo.

AlphaRSI: ciclo de auto-mejora de tres roles que evoluciona la receta de entrenamiento de modelos de secuencia alfa. Operator ejecuta walk-forward, Evaluator puntúa con OOS RankIC y Refiner propone hiperparámetros mediante búsqueda bayesiana TPE; solo conserva recetas estrictamente mejores. Ejecución offline con un comando, paquete de datos reconciliado por sha1 y detección automática de GPU. Incluye una skill.

Evita que una llamada falle por un argumento redundante de elevación del sandbox. pwsh, bash, write y edit anuncian todo `sandbox_permissions`, pero DSH solo acepta un nivel estrictamente más amplio que el actual; repetir el mismo nivel se rechaza antes de ejecutar y puede consumir un turno en reintentos. Registra un único listener waterfall de tools/execute y, solo ante ese rechazo documentado y si los argumentos incluyen el campo de elevación, reenvía una vez la misma llamada sin dicho campo. Es seguro: el rechazo ocurre antes de ejecutar (no se ha ejecutado nada) y la llamada corregida no vuelve a coincidir, así que no hay bucle. Verificado: antes, isError=true y comando no ejecutado; después, salida real e isError=false, con un tool/call y un tool/result. Sin dependencias.

Acreditación de formación: capacitación estandarizada externa y reproducible, atribuible y auditable para valoración de activos. Bloquea estrictamente cuatro fallos: actualización parcial, hash no coincidente, lectura desconocida tratada como aprobada y contaminación del maestro. Incluye un Skill.

Coordina la recuperación acotada de memoria de proyecto desde proveedores compatibles de memoria y aprendizaje, con ajustes compartidos y gestión del ciclo de vida de proveedores.

Plugin DSH web con configuración de marca editable por el usuario para el logotipo textual de la barra lateral, el título grande de una sesión vacía y la etiqueta «Vista previa». Se guarda en el documento de ajustes de DSH y los cambios se aplican al instante.

Etapa de análisis integral, entrenamiento de modelos y estimación para investigación en valoración de activos y aprendizaje automático. Incluye una skill.

Brick: tema discreto basado solo en tokens para DeepSeek Harness Web, con neutros cálidos de yeso, líneas finas como juntas de mortero, un acento de arcilla cocida y un interruptor en Settings. Todo es un plugin y cada ladrillo soporta carga.

Tema de tinta china para DeepSeek Harness, inspirado en Luzhou Moon, canción guofeng del cantante chino Vae. Basado en dsh-theme-customizer, repinta fondo, barra lateral, compositor, botón de nueva sesión y paneles Settings/Cordis/flotantes con paisajes de tinta generados; añade marcos dorados y lluvia a pantalla completa, y rota letras verticales de 24 canciones de estilo chino.

Registra reglas de flujo de trabajo acotadas y recordatorios de corrección, con evidencia limitada y ajustes locales. Integración opcional con Brain Hub.

Memoria local por proyecto con revisión antes de recuperar, referencias a fuentes, consolidación reversible y servicio Cordis portable. El adaptador Harness ofrece búsqueda y ajustes; la integración con Brain es opcional.

Segundo cerebro de IA autoorganizado para Obsidian en un solo plugin de DeepSeek Harness. Fork combinado de dsh-plugin-wiki-skills y dsh-plugin-wiki-tools que busca igualar claude-obsidian.

Cola priorizada como fuente única de verdad para tareas DSH↔Hermes (reset > approve > review): encolado desde todas las vías, modelo lease/claim con concurrencia 1, envejecimiento de prioridad contra inanición y mutex busy atómico. El consumer de Hermes (cron */1 + monitor gating) drena tareas, escribe handoffs de review tras comprobar un único slot e invoca al agente reset.

Kit de aprendizaje de algoritmos que sincroniza envíos de Codeforces y AtCoder, detecta puntos débiles, genera planes de entrenamiento con IA y sigue repasos espaciados en un currículo de 114 lecciones.

Motor de razonamiento determinista (DRE) para dsh: herramientas dre__* para verificar conocimientos mediante discriminación en tres etapas, bucles cognitivos deterministas, resolución de restricciones, modelos mentales y memoria sináptica; refuerza la certeza de la información.

LLM-as-a-Verifier para dsh con modo de conversación Best-of-N integrado: clasifica N candidatos con un verificador detallado (calificación esperada sobre la distribución logprob), a demanda mediante la herramienta verify o automáticamente en cada turno de una sesión Best-of-N.

Plugin comunitario de DSH para backtests de investigación diePi restringidos y auditables.

Plugin de ontología tipada y compatible con inferencias para DeepSeek Harness (TBox + ABox). Aporta conocimiento de dominio persistente que el agente puede definir, contrastar afirmaciones y consultar bajo restricciones de esquema.

Tema web estático para despliegues de DSH: rediseño oscuro de DeepSeek Harness Web GUI (oklch rosa/púrpura, compositor Liquid Glass, fondo Silk WebGL2 y Sora/Fraunces/JetBrains Mono). Instala con: `dsh plugin --profile web add dsh-cerrda-theme`