Plugins

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.

Una pasarela de enrutamiento de IA que se ejecuta como un plugin DSH. Añade un panel lateral Routing System para proveedores, pool de cuentas, combinaciones de respaldo y claves API, y expone un endpoint compatible con OpenAI en http://localhost:3080/v1.

Barandilla causal de caja blanca para dsh: cada llamada a una herramienta se evalúa antes de ejecutarse mediante una cadena lógica causal determinista — bloquea operaciones destructivas y sobre archivos de credenciales, escala las violaciones repetidas de límites, corta los eslabones que fallan hasta que se verifiquen y se corrijan, y emite dictámenes de riesgo sobre ejecuciones no auditables; funciona totalmente en local, sin coste de API, más 6 herramientas de autoverificación de caja blanca.

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.

Memoria de IA persistente respaldada por una bóveda local de Obsidian/Codex: cinco herramientas obsidian_memory_* de lectura/escritura/búsqueda más un navegador de bóveda en la barra lateral.

Envuelve la CLI local de GitHub (`gh`) en herramientas para agentes: pull requests, issues, ejecuciones de Actions, búsqueda de repositorios y llamadas a la API sin procesar. Añade los comandos slash `/gh status` y `/gh help`, además de dos paneles web: un centro de control global de repositorios y otro del espacio de trabajo por sesión.

Trae los expertos de la app de escritorio WorkBuddy a DSH: un mercado en la página de ajustes escanea en solo lectura el directorio local de expertos de WorkBuddy (los expertos llegan allí después de invocarlos en WorkBuddy) para navegar, buscar y filtrar por categoría, con instalación de un clic (exportado a ~/.dsh/experts/ como role prompt + skills + avatar), actualización y desinstalación; una cápsula selectora junto al cuadro de entrada cambia el experto de la sesión actual — intercambiando por completo el role prompt, las skills y una lista blanca de herramientas opcional mientras conserva todo el historial de la sesión, aplicado en el siguiente límite de petición al modelo.

Añade /review, /review-status y /review-cancel para lanzar un subagente nativo independiente que inspecciona un ámbito Git elegido (rama base, cambios sin confirmar, un commit o instrucciones personalizadas) y devuelve un informe de hallazgos en la conversación actual, con salida en inglés o chino según la configuración regional del host.

Banco de trabajo local estilo VS Code para DSH con un explorador de archivos, editor Monaco, búsqueda de texto completo y un panel Git.

Notificaciones de sonido por evento: finalización de turno, aprobación, pregunta, revisión de plan, objetivo bloqueado y fallo de tarea cada uno tiene su propio sonido y volumen, configurable en la UI web (sintetizador integrado, mudo, o archivo de audio local).

Bóveda local cifrada de credenciales para el Harness: una página de ajustes web y herramientas vault_* para almacenar, buscar y copiar contraseñas, claves API, secretos TOTP y datos de tarjetas, con auditorías de salud, rotación por expiración, importaciones/exportaciones y modos de acceso de solo lectura/solicitar.

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).

Plugin de «escritura de núcleo único» para DeepSeek Harness: meticulosamente simplificado en herramientas y endurecido en salida para modelos pequeños cuantizados; ideal para ejecutar pipelines de novelas largas localmente con modelos en el dispositivo.

Herramienta de comprensión de video de bajo coste: una herramienta video_understand convierte un enlace de Bilibili / BV / video local en una capa de información AVIS (ASR + estructura de escenas + seguimiento de objetos + etiquetas YOLO) y devuelve un resumen + Q&A. Incluye enrutamiento dinámico entre capas guiado por preguntas (L0 ASR / L1 seguimiento de objetos / L2 VLM de fotograma clave), reutilización de la capa semántica para preguntas repetidas y un tope de presupuesto por pregunta. Motor Python: la capa principal necesita faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); la capa semántica opcional añade ~2GB de torch / transformers / ultralytics. Un doctor --fix incluido configura el venv e instala ambos.

Niveles de uso y tarjetas de estadísticas compartibles: 🐟→🐳 clasificaciones por consumo mensual de tokens con percentil estimado calculado localmente, precios precisos para 46 modelos de 6 proveedores (incluidos precios chinos por nivel de tamaño), relleno de sesiones preinstalación y comparación antiguo vs. nuevo tras el cambio de tarifas del 2026-08-17. Solo local, sin telemetría.

Selector de fuentes para la GUI web de DSH: 99 fuentes de interfaz y 31 fuentes de código con combinaciones CJK-Latín, aplicación instantánea y persistencia en localStorage.

Conecta DSH a un nodo anet local mediante un cliente MCP stdio. Incluye 3 skills y 14 herramientas para descubrir agentes en AgentNetwork, enviar/seguir/responder tareas A2A cifradas de extremo a extremo, pagar o rechazar skills de pago dentro de los límites del operador, leer la cadena local de evidencias e informar del estado del nodo. Solo Linux/macOS; requiere un nodo anet 0.3.0+ ejecutándose localmente.

RAG de base de conocimiento de literatura local para DSH: recuperación híbrida BM25 + vectorial sobre un índice SQLite, reordenación con cross-encoder, respuestas citadas con procedencia a nivel de sección y página, actualización solo de metadatos e ingesta en segundo plano con sondeo de progreso.

Auth de DeepSeek Harness Web UI: protege páginas, /api, /plugins y WebSocket. PBKDF2/salt por usuario, cookies HttpOnly SameSite, bloqueo IP, invitaciones, TOTP/passkeys (WebAuthn) y step-up antes de cambiar factores. Usuarios gestionan perfil y factores propios; admins, cuentas, invitaciones y contraseñas. Los ajustes privados de modelo/API por usuario se cifran con clave derivada de su contraseña y son ilegibles para admins. Admins comparten con usuarios elegidos: uso permitido, saldo visible, clave oculta, revocación inmediata. Sin configuración, el usuario queda bloqueado, sin fallback. REST/listas y WS aislados por usuario; sesiones persisten tras reinicio; auditoría JSONL; fail-closed. DSH 0.2.0 requerido (transporte 0.1.1-rc.2 retirado en 0.7.0). Passkeys: HTTPS/localhost.

Un motor de escritura de novelas web para DeepSeek Harness: redacción paralela, esquematización y lluvia de ideas con una clave de DeepSeek independiente, gestión de trasfondo y presagios, recuperación vectorial semántica, una biblioteca de corpus, libro mayor de uso, corrección mecánica y un plan de serialización local.

Complemento de memoria a largo plazo y auto-evolución para DSH: captura L0 → extracción de memoria L1 → agrupación de escenas L2 → persona de usuario L3, inyección automática de recuerdos, síntesis de habilidades, totalmente local (SQLite FTS5 + jieba, recuperación vectorial opcional).

Carga archivos .mpkg de Wallpaper Engine como fondo web de DSH: vídeo incrustado, cambio según la hora del día, desenfoque esmerilado unificado, biblioteca local de fondos de pantalla y rotación.

Análisis de vídeos de Bilibili: metadatos, transcripción (con respaldo ASR vía Bijian/sherpa-onnx/whisper.cpp), comentarios, danmaku y fotogramas clave nítidos con descripciones de visión local opcionales.

Observabilidad de tokens local-first en cuatro cubos: paneles persistentes por sesión/proveedor/modelo/día, tendencias, señales de presupuesto y anomalías, estimaciones de tarifas públicas, exportaciones agregadas seguras, y análisis de uso o trayectoria de sesión mediante consentimiento explícito.