Plugins

Panel Free Egg de créditos en la barra DSH: saldos de WorkBuddy/Qoder, presupuesto diario, estado del check-in y gasto por turno. Valora créditos WorkBuddy por tipo de token de entrada/caché/salida cuando se conocen las tarifas. Si new-api está configurado, permite elegir con un clic qué plataforma consume primero los créditos. Requiere un gateway local WorkBuddy2API o Qoder.

Widget de gatito Gemini para DSH Web UI: muestra en vivo la cuota gratuita de Google Gemini API por modelo, permite cambiar de modelo, presenta avisos por color, se arrastra y encaja al borde, y cambia el texto al hacer clic.

Genera y entrega imagen/vídeo en chat con generate_image/generate_video/send_media; nivel gratuito de Agnes o backend OpenAI-compatible, tareas en segundo plano que envían automáticamente los medios terminados y galería/tarjetas con descarga, lightbox y apertura nativa.

Añade niveles de esfuerzo de razonamiento a los modelos enrutados por pi-ai sin ajustes manuales. El fallback sigue este orden: valores declarados, models.dev y, por último, siete niveles predeterminados. Sustituye el selector del compositor por uno vertical al estilo de Codex.

Memoria a largo plazo basada en SQLite para DeepSeek Harness: permite añadir, buscar, actualizar y archivar entradas con categorías y etiquetas; registra conversaciones automáticamente, comprime por niveles y limita la recuperación al workspace actual más los datos globales.

Conecta los modelos de la aplicación de escritorio Qoder CN con DeepSeek Harness sin intervención del usuario. Descifra las credenciales locales de OSCrypt, firma solicitudes con el esquema COSY para la pasarela CN y lista 14 modelos con distintivos de nivel gratuito.

Ofrece varios estilos de formato, emoji y stickers temáticos para las respuestas de IA de DSH, con protección del rendimiento en respuestas largas.

Medidor de coste LLM por sesión para la interfaz web de DeepSeek Harness: desglosa el uso del proveedor por modelo en entrada sin caché, lectura de caché, escritura en caché y salida, y calcula el coste según las tarifas de pago por uso de DeepSeek y Xiaomi MiMo, incluidos los tramos punta e inactivo de DeepSeek.

Proveedor de búsqueda Tavily para la interfaz web de DeepSeek Harness (ctx.web): prueba primero credenciales sin clave, aplica una pausa si el nivel sin clave las rechaza y avisa al usuario cuando recurre a la clave.

Panel de uso de modelos para DeepSeek Harness: contabiliza automáticamente cada llamada desde los registros de sesión con marcas de tiempo reales, historial completo e incrementos en vivo. Muestra tokens, coste, solicitudes, tendencia y composición de modelos, con vistas por modelo, proyecto y sesión y precios por tramos editables.

Hace que las rutas OpenCode de DSH llm-pi-ai superen el control del nivel gratuito Zen: User-Agent de OpenCode, sesión canónica `ses_` y herramientas bash/read. Limitado exclusivamente a `opencode.ai`.

Centro de compactación por niveles: sustituye el único umbral del 80% por una escala configurable (30/50/70/90 por defecto), desde reglas suaves hasta consolidación máxima. Incorpora un índice determinista de palabras clave en cada checkpoint para acumular hechos entre ciclos y resume con una cadena de modelos: principal y hasta 3 alternativas, cada una con esfuerzo de razonamiento propio. Añade subpestaña Compaction y tarjeta Settings; al desactivarlo siempre restaura la compactación estándar.

Skin CSS que cambia el control de nivel de razonamiento de hytime/dsh-thinking-effort a una píldora azul-violeta con campo estelar y brillo deslizante, en paletas claras y oscuras. Requiere instalar ese plugin y no añade UI propia.

Enrutamiento automático por nivel para DeepSeek Harness: el modelo virtual `smart` clasifica cada solicitud por dificultad (hard/normal/easy) y necesidad de visión, y la deriva a los modelos ya configurados. Sin configuración adicional.

Declara niveles de esfuerzo de razonamiento por modelo para proveedores externos en la sección de ajustes llm-pi-ai, para que el selector estándar de intensidad de pensamiento DSH funcione en modelos no descritos por el catálogo pi-ai.

Protocolo de colaboración entre tres partes para dsh: máquina de estados Step List, revisión en cinco niveles (Gemini/Web/Claude Code/diálogo/manual), evaluación de alternativas, reanudación tras reinicios con heartbeat y persistencia de capacidades.

Catálogo de proveedores Zhipu BigModel GLM con dos endpoints (Coding Plan y API normal), descubrimiento de modelos en vivo, mapeo del nivel de razonamiento probado en ejecución y tarjeta de ajustes para claves, endpoints y nivel predeterminado.

Herramienta webfetch para texto completo de artículos web/Toutiao con estrategia de 3 niveles (direct fetch → navegador headless Edge CDP residente → fallback dump-dom), gestión automática del desafío anti-bots de Toutiao y skill de experiencia incluida.

Plugin de DeepSeek Harness (dsh) que registra Lynkr, gateway de enrutamiento por niveles LLM autohospedado y multiproveedor, como proveedor personalizado compatible con OpenAI en `settings.yaml`.

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.

Tarjeta flotante con el saldo de DeepSeek, cuenta atrás de tarifas pico/fuera de pico y tareas restantes estimadas a partir del uso histórico de tokens por tarea y del contexto actual.

Centro de compactación por niveles: sustituye el umbral único del 80% por una escala configurable (30/50/70/90 por defecto), que aumenta desde una consolidación suave hasta la máxima. Incorpora un índice determinista de palabras clave en cada checkpoint para acumular hechos entre ciclos. Resume mediante una cadena de modelos: principal y hasta 3 alternativas, cada una con esfuerzo de razonamiento propio. Añade una pestaña Compaction y una tarjeta de ajustes; al desactivarlo siempre restaura la compactación estándar.

Reemplaza la página oficial de ajustes Models con gestión del ciclo de vida de providers, niveles de razonamiento por modelo, excepciones de reintento, reordenamiento por arrastre y sincronización de modelos upstream.

Proveedor del nivel gratuito de Nous Portal para dsh: gestiona OAuth de Portal mediante código de dispositivo y el ciclo de vida de agent-key detrás de una ruta harness compatible con OpenAI.