Plugins

Expone un DeepSeek Harness en ejecución como servidor MCP por Streamable HTTP o puente stdio incluido. Un agente externo puede crear espacios y sesiones, enviar prompts, hacer fork, renombrar y cambiar modelos, leer/escribir archivos, ejecutar comandos shell en primer o segundo plano, llamar herramientas propias del agente por nombre y consultar tokens por turno y acumulados; muestra un recibo de coste si hay un plugin de precios.

Plugin de UI generativa para DeepSeek Harness: el modelo escribe una interfaz en vez de describirla. Un DSL declarativo se compila y ejecuta en un Worker sandbox sin DOM; luego el host lo dibuja con DOM nativo. También ofrece una vía alternativa sandboxed-frame…

Controla Chrome con sesión activa: pestañas reales, iframes del mismo origen. macOS/Windows/Linux; Chrome 116+, Node 18+. Usa native messaging + `chrome.debugger`, sin puerto; 12 `browser_*`, CLI `cb`. `browser_download`: enlace/objetivo/URL con cookies de sesión; guarda en Downloads o directorio de trabajo, sigue redirecciones y conserva nombre del servidor. Iframes de otro origen: solo listados, sin acceso. Paquete: host nativo + MV3; primera carga copia/instala y registra native messaging. Sin clonar, `install.sh` ni `python3`. DSH Bridge: Chrome Web Store (https://chromewebstore.google.com/detail/bippcbbbipppmhjkjomgdnjbooecbimo; sin Developer mode) o copia desempaquetada incluida en `chrome://extensions`; hasta añadirla, error guiado. Windows: registro Chrome/Edge, tubería con nombre.

Recuperación semántica de solo lectura para meow-memory: índice vectorial local bge-m3 de entradas de memoria y turnos de conversación, grafo de conocimiento y recuperación textual literal. Nunca escribe en el almacén de memoria y requiere meow-memory.

Preset de orquestación multiagente: un agente líder asigna subagentes desde una lista integrada de roles, usa pools separados para tareas de lectura y escritura y vincula un modelo por rol; reúne los informes en un tablero compartido. Añade las herramientas go_work/continue/need_help/forward, un panel de árbol y una página de ajustes.

`deepseek-web` añade tu sesión `chat.deepseek.com` como modelo DSH e integra DeepSeek Web en una pestaña y ventana flotante de ballena, móvil/redimensionable con posición y tamaño guardados. Un solo login sincroniza ajustes y panel; sin Open Platform API key. Conversaciones, Fork to Workspace (sesión Harness independiente sin escribir en origen), búsqueda nativa con `default` y `/clean` (solo texto humano). Fork de y-wi/dsh-deepseek-web adaptado a DSH 0.2.x: rangos peer, `ctx.settings.configure()`, `.volatile()`, iconos client, errores SSE. No instalar con upstream `dsh-deepseek-web` (mismo provider). Uso personal: login Web en cliente externo puede infringir términos DeepSeek y causar rate limit, suspensión o ban; autores no responsables.

Adaptador DSH entre el chat web de DeepSeek y DeepSeek Harness: recopila etiquetas DSM automáticamente, inyecta y guarda memoria, conserva respuestas completas en la web, ofrece una barra lateral DSH para explorar e inyectar manualmente, recuperación por nombre, clasificación general/no general y compresión transaccional de memoria. Requiere cargar por separado la extensión Chrome/Edge de `extension/` y el servicio local `@zoria-lind/dsh-ecolink-service`, que el adaptador puede iniciar automáticamente.

Mantén como solo lectura los subpaths declarados del workspace (p. ej. .git), respeta un archivo de reglas de solo lectura en la raíz del workspace, concede raíces adicionales de escritura en workspace-write y permite que el modelo solicite acceso de escritura limitado a la sesión; se aplica a comandos de CLI en sandbox y a las herramientas write/edit.

Mejorador de prompts para la interfaz web de DSH con modos basic/standard/expert: los modos standard y expert reescriben borradores con el contexto del proyecto y el historial reciente de la sesión, reintentan con elegancia cuando las pasarelas rechazan los ajustes de reasoning-effort y muestran una revisión antes/después con deshacer.

Mejora de prompts para el compositor: el botón «✨ Enhance» reescribe el borrador con una versión más clara y estructurada, aplicando el pensamiento de primeros principios y basándose en el contexto de la sesión, la memoria y la conversación reciente; hace preguntas de aclaración en una tarjeta cuando falta información clave y muestra una vista previa antes de aplicarlo al campo de entrada.

Recuperación, edición y reenvío y regeneración, además de versionado dentro de la conversación: una línea de tiempo de cada rebobinado, reversión de artefactos (primero git, con copia de instantánea como respaldo), un mapa de bifurcación de las rutas exploradas, linaje de sesión y un vigilante en tiempo real que toma una instantánea del registro ante el primer indicio de escrituras concurrentes. Las ediciones detienen automáticamente el agente en ejecución (cancel/whenIdle oficiales) para que los rebobinados nunca corrompan el registro persistente ni rompan /compact.

Reescribe la copia china de un plugin instalado en el mercado al inglés usando un modelo ya configurado en el harness: automáticamente al instalar el plugin, y luego con recarga en vivo. Cada archivo se traduce en una pasada completa, validado por un analizador real cuando existe (node --check para JavaScript, o analizadores JSON y YAML en otro caso) y se devuelve al modelo con el error hasta tres intentos de reparación; los archivos de más de 48 KB, o que nunca se analizan, recurren a una pasada por rangos de líneas que compara cada línea devuelta con la original para verificar la estructura. Las frases de activación y las tablas de locale pueden preservarse opcionalmente en vez de traducirse, y el original intacto se guarda junto al archivo como .zh.bak.

Investigación profunda como modo agente: un único bucle revisado que planifica, investiga en rondas paralelas adaptativas impulsadas por las lagunas que los propios investigadores declaran, sintetiza un informe citado y luego lo revisa de forma adversarial, en lugar de un script que el modelo reescribe por llamada. Las preguntas que el presupuesto de rondas nunca alcanzó se nombran en el informe en lugar de descartarse.

Plugin Context Assembler para DeepSeek Harness: ensamblaje de contexto por bloques temáticos, división de temas por presión hídrica, traza/reescritura de herramientas, inyección de recuerdo de realidad y planificación de traspaso.

Memoria de grafo local en vista previa técnica para DSH y Codex: recuerda evidencias globales del propietario y del proyecto actual antes de cada turno, escribe registros de USER y ASSISTANT por separado, y preserva la procedencia de proyecto, sesión, actor y fuente para un atlas visual y páginas de conocimiento citadas.

Ejecuta el trabajo como una tripulación de agentes de rol: un gerente de producto escribe el PRD o DoD, espera tu confirmación y luego inicia arquitecto, ingeniero, QA y revisores cuyos conjuntos de herramientas están bloqueados por rol, compartiendo el trabajo a través de archivos en disco.

Usa DSH desde iPhone/iPad: proxy inverso LAN de adhesión explícita (reescritura Host/Origin a través de la barrera de confianza loopback, incluidas actualizaciones WebSocket), cromo PWA iOS (icono de pantalla de inicio, meta standalone, viewport-fit) y CSS táctil/móvil (áreas seguras, elevación de teclado, ajuste de fila del compositor).

Carga en DSH durante la ejecución los assets de Claude Code desde .claude/: skills, comandos slash, reglas, permisos deny/ask/allow, subagentes y hooks. También admite plugins de Claude Code (plugin.json/marketplace/skills/agents/MCP). Usa una IR en memoria y mantiene .claude/ como fuente de verdad; solo escribe de vuelta con opt-in explícito. Muestra Claude Code auto-memory en el prompt del sistema, de solo lectura por defecto, con opción de escritura en el panel /cc-memory. Son 8 paquetes: un bundle que instala todo, el loader y 6 adapters (skills, permissions, agents, hooks, mcp, memory).

Crea, lee y edita PPTX, DOCX, XLSX y PDF mediante la CLI local zagens-office como herramientas office_schema / office_write / office_edit / office_read.

Botón de pulido ✨ de un clic para el compositor: reescribe prompts y borradores con reglas al estilo humanizer de WorkBuddy (elimina frases con sabor a IA, varía el ritmo y adapta el modo para instrucciones, preguntas y prosa) mediante la API gratuita Zhipu GLM-4.5-Flash o cualquier API compatible con OpenAI, con respaldo a reglas locales sin conexión.

Memoria de grafo local en vista previa técnica para DSH y Codex: recupera evidencia global del propietario y del proyecto actual antes de cada turno, escribe registros de USUARIO y ASISTENTE por separado, y conserva la procedencia de proyecto, sesión, actor y fuente para un atlas visual y páginas de conocimiento citadas.

Conecta DeepSeek Harness a un pipeline de Hermes: plantilla de especificación de despacho, enrutamiento por nivel de modelo, puertas de calidad del orquestador y regla de escritor único de git, como paquete SKILL.md (instalable como bundle).

5 herramientas: `video_outline` mapa textual sin tokens de imagen (4–60 ventanas iguales/tiempos exactos); `video_probe` metadatos/plan sin decodificar; `video_storyboard` contact sheet e índice timecode con zoom/dedupe; `video_zoom` amplía 1–9 celdas; `video_read` OCR solo de keyframes, esquema/[mm:ss]. Solo audio: subtítulos→`DSH_ASR_CMD`→transcript; audio largo: segmentos de ~45 s, cortados en silencios. ≥10 min: solo keyframes. OCR: Windows, tesseract line boxes o `DSH_OCR_CMD`. `bilibili.com/video/BV...`, bare BV/av/b23.tv: ≤300 s CDN sin disco; largo: 1 descarga, cache 4 GB/24 vídeos; URL play 10 min. Requiere ffmpeg, ffprobe si existe, sin otras deps runtime. Wire-compatible con SAOS-3624/dsh-video-storyboard; comparte `video_probe`/`video_storyboard`/`video_zoom`, no coexisten.

Skill de Zotero para DeepSeek Harness: preguntas y respuestas ancladas a páginas, traducción completa y lectura minuciosa, resaltados nativos y notas en chino, PDF bilingüe y Markdown por párrafos, tablas comparativas de evidencias y reseñas con seguimiento de citas. Busca artículos en OpenAlex o Crossref, importa exportaciones chinas de CNKI, clasifica la biblioteca por áreas de investigación, señala lagunas y prepara un resumen diario clasificado de artículos nuevos. Está hecho en Python; la gestión básica usa la biblioteca estándar. Los componentes PDF/OCR del flujo de lectura se descargan al primer uso. Para escribir hace falta autorizar Zotero una vez; la programación diaria es solo para Windows. Adaptado del plugin Zotero MIT de OpenAI.