Plugins

Añade artefactos de especificación, skills, comandos, implementación orientada a objetivos y contexto de progreso de tareas.

Banco de trabajo arrastrable y alineado a la cuadrícula con 28 mini-tarjetas en los márgenes de la conversación (saldo de API, uso de tokens, coste, presión de contexto, tareas pendientes, objetivo, mapa de calor de uso, repositorio de GitHub, retransmisión de imágenes), con niveles de tamaño S/M/L/XL.

Optimizador de prompts con estructura de agente para DeepSeek Harness: reescribe los borradores del compositor en role/task/context/constraint/format con modos normal, slim y expand, un modal de confirmación con puntuación, continue-optimize y motores local, híbrido, DSH o API en la nube.

Chat lateral nativo junto a la conversación principal: una sesión DSH archivada independiente con interfaz nativa completa, recuperación del contexto padre bajo demanda, citación de selecciones y un ciclo de vida de conservar o eliminar.

Cambio de modelo y control del esfuerzo de razonamiento para DeepSeek Harness: las herramientas de agente set_model y list_models permiten al agente cambiar de forma autónoma su proveedor, modelo o profundidad de pensamiento a mitad de tarea, con motivo obligatorio, lista blanca de proveedores y protección de presión de tokens de la ventana de contexto; el modelo activo se inyecta en el contexto de ejecución, y la transición automática de Plan Mode cambia a un modelo de planificación configurado al entrar en modo plan y restaura el modelo de ejecución anterior al salir.

Paquete de renovación de la ventana de contexto dirigido por el modelo para DeepSeek Harness: contexto de trabajo nuevo, notas duraderas gestionadas por el modelo, una cola reciente breve y literal, y recuperación selectiva del historial, sin resúmenes.

Añade /btw para preguntas secundarias puntuales y conscientes del contexto sin ejecución de herramientas, con burbujas de respuesta independientes que se pueden copiar, contraer o cerrar sin añadir las respuestas a la conversación principal.

Aprobación y revisión automáticas de las llamadas a herramientas que necesitan aprobación: grupos de palabras clave hacen coincidir líneas rojas sin contexto, luego un modelo juez clasifica lo solicitado y lo envía a permitir, rechazar o a una persona según la fila coincidente y el nivel de riesgo; un juicio que nunca se ejecutó siempre va a una persona, y los rechazos le dicen al modelo por qué.

Añade un editor de nivel de razonamiento con presets de protocolo OpenAI y Anthropic (llm-pi-ai), conmutadores de modalidad de entrada y un preset de contexto y salida máxima de 1M/128K a las filas de modelo en Ajustes.

Rellena automáticamente los campos de esfuerzo de razonamiento, ventana de contexto, límites de salida y modalidad de imagen para modelos de proveedores no oficiales (personalizados), con datos de models.dev, y añade mejoras de experiencia como el refuerzo de compatibilidad y el recuerdo del esfuerzo de razonamiento.

Reanudación automática de sesiones interrumpidas: una tabla de reglas ordenada enruta por tipo de fallo (límite de tasa, cuota, autenticación, desbordamiento de contexto, huérfana caída) hacia reintento automático con backoff, cambio de modelo, reanudación tras compactar el contexto o una notificación de stop-loss, con un editor visual de reglas y un registro completo de actividad.

Optimizador de prompts en la barra de entrada: reescribe borradores con 6 estrategias × 3 idiomas más instrucciones personalizadas, con opcional objetivo/pendientes/resumen de compactación/resultado de herramienta y contexto del chat, un diálogo de confirmación, historial de los últimos 5 y persistencia de ajustes en tres niveles.

Corrección de compactación para pasarelas qwen3.8-27b alojadas en NInfer: desactiva el razonamiento en las llamadas de compactación de contexto y de título de sesión de dsh para que el razonamiento xhigh deje de consumir todo el presupuesto de salida; la misma idea se aplica a otros métodos de lanzamiento, pero este paquete es solo para NInfer.

Compresión de diálogo in-situ con curva de olvido para DeepSeek Harness: los turnos recientes se mantienen verbatim, los turnos medios se deshidratan estructuralmente (sin LLM), los turnos antiguos se pliegan en un par de resúmenes acotado — conversaciones sin límite con un presupuesto de memoria acotado.

Búsqueda de texto completo a nivel de mensaje en las sesiones de DSH mediante un índice trigram de FTS5 (usuario / asistente / steering / herramienta con filtros por tipo), resultados deduplicados entre sesiones bifurcadas o continuadas, vista previa del contexto de solo lectura con desplazamiento automático al mensaje enfocado, salto a la sesión real con un clic y reconstrucción incremental o completa del índice con comprobación de estado; la internacionalización zh/en sigue el servicio de idioma del Host.

Menú contextual de espacio de trabajo/chat para la página de inicio de DSH: fijar, renombrar, abrir en el explorador de archivos, archivar, bifurcar, copiar y abrir en una ventana nueva.

Transferencia de sesión y gestión de contexto: documentos estructurados de transferencia (exportar/reanudar/estado) para que una sesión nueva continúe sin interrupciones, además de poda activa de contexto (herramientas acp_* mediante la API oficial de compactación con resúmenes creados por el modelo).

Búsqueda web compatible con Grok con paginación de fuentes retenida, búsqueda de documentación Context7 y Exa, extracción de páginas acotada, mapeo de sitios, planificación de investigación offline y diagnósticos de solo lectura.

Mascota de uso de tokens en el encabezado de sesión: ocupación de contexto en vivo, uso y desglose por sesión, además de fecha/día de la semana, clima, pronóstico de 3 días y alertas meteorológicas severas, todo consciente del tema.

agentmemory para DeepSeek Harness (dsh): herramientas memory_* completas, hooks de captura e inyección de contexto a través del servidor REST local

Compañero de aprendizaje de hilos de citas duradero para conversaciones de DeepSeek Harness

Agrega contratos de ejecución persistentes, grafos de trabajo recursivos, aclaración crítica y compuertas de evidencia para tareas largas o poco especificadas de Harness.

Permite a los agentes acceder a archivos en la máquina donde se ejecuta el navegador: el usuario autoriza un directorio local mediante File System Access, las llamadas a herramientas se retransmiten por el WebSocket propio del plugin; modo de compatibilidad de solo lectura para contextos móviles/inseguros.

Puente de cliente MCP sin dependencias que conecta servidores MCP stdio y HTTP y registra sus herramientas como mcp_<server>_<tool> para el agente.