Plugins

Convierte al usuario en protagonista de un RPG: tras cada turno de usuario finalizado puede activarse una «aventura» aleatoria, extraída de más de 700 eventos en 7 grupos temáticos (ciencia ficción, fantasía, antiguo, anime, novelas, wuxia, urbano), que desarrolla seis atributos persistentes (fuerza, inteligencia, agilidad, carisma, suerte, vitalidad) con XP, niveles y ramificaciones narrativas ponderadas por atributos, configurable mediante una interfaz en la página de configuración.

Panel de planificación de entradas now/next/later en tres niveles para la interfaz web de DeepSeek Harness: una tira de prioridad rojo/amarillo/verde reemplaza la cola busy-Enter, Enter simple envía a later, con edición multilínea en el lugar, reordenación por arrastre y congelación/reanudación aislada por sesión; el botón de congelar enlaza con un plugin aparte, [dsh-session-guard](https://github.com/drscrewdriver/dsh-session-guard) (instalable desde dsh-market), mediante RPC stopNextTurn/resume + bloqueo del composer para un bloqueo real por sesión, combinado con su pausa automática global en horas punta para detener sesiones durante las ventanas de mayor coste de DeepSeek y reanudarlas fuera de hora punta.

Complemento de DeepSeek Harness que convierte capturas de pantalla de UI en especificaciones web de grado de implementación usando OCR, geometría determinista, grafos de escena, recursos y comparación de renderizado.

Insignia del Dock de macOS y campanilla: muestra una insignia de no leídos en el Dock (punto durante la ejecución, recuento al terminar) y reproduce una campanilla mientras la app está oculta; se borra al volver, basado en la Badging API.

Habilidad de artefacto de diseño adaptada de Anthropic canvas-design / web-artifacts-builder: convierte un brief de diseño en un artefacto HTML/SVG autocontenido (carteles, infografías, páginas de aterrizaje, gráficos, maquetas de componentes) con una lista de verificación de calidad previa a la entrega y una lista de patrones anti-look-AI.

Proveedores de búsqueda y lector de Metaso (秘塔AI搜索) para la frontera web: web_search devuelve resúmenes de páginas, web_fetch lee el Markdown de la página completa y admite búsqueda multiescopo (webpage/document/paper/image/video/podcast).

Muelle de salida lateral derecho de DSH Web: pestañas con alcance de sesión para informes, imágenes, datos, vídeo y audio, con vistas previas en línea, comprobaciones de calidad de salida y un historial por turno con búsqueda.

Plugin de DSH: convierte documentos Word, PPT, Excel, PDF, EPUB, CSV, etc. a GitHub-Flavored Markdown usando @firecrawl/anydoc

Al terminar cada turno del modelo, un LLM genera 3 sugerencias de seguimiento críticas, mostradas como chips que se envían con un clic

Backend de memoria vectorial y de grafo: herramientas observe/remember/search/recall contra un servidor memoria local, que fusiona la recuperación semántica HNSW, la búsqueda por palabras clave FTS5 y señales de grafo de conocimiento mediante ranking RRF, con persistencia automática al final del turno y aislamiento de espacio de nombres por agente.

El web_search integrado factura un turno completo de modelo contra el endpoint propio de DeepSeek; esto lo ejecuta en una puerta de enlace compatible con OpenRouter, de modo que la búsqueda se factura donde ya está tu chat, al modelo y precio que elijas.

Documentos del proyecto y memoria a largo plazo como Markdown plano en una bóveda dedicada de Obsidian: seis herramientas mem_* (search, read, write, log, brief, admin), una inyección de recuerdo con presupuesto en el primer paso de una sesión y destilación automática de los turnos completados. Obsidian no necesita estar en ejecución y la bóveda sigue siendo legible con el plugin desinstalado.

Eliminación por mensaje en DSH: quita un mensaje de usuario, un paso de respuesta o una respuesta completa del asistente del contexto derivado del modelo mediante el contrato oficial de reemplazo de superficie, y lo oculta del historial visible sin reescribir el log de solo anexado.

Activaciones proactivas a nivel de host para DeepSeek Harness: el modelo programa sus propias alarmas (una vez, intervalo o cron, con jitter opcional), las sesiones frías se despiertan puntualmente vía session resume, los seguimientos del modelo se limitan con horas de silencio y un presupuesto diario, y los turnos silenciosos terminan con proactive_reclaim y salen del contexto como lápidas. Los archivos de programación declarados sincronizan por glob sus JSON con las alarmas del host; min_idle_seconds aplaza las activaciones hasta que la sesión destino se calme, y un panel web gestiona alarmas e historial — el motor de latido para compañeros de IA y personajes de rol con rutinas propias.

Fusiona el contexto de otras sesiones en el turno actual: resolución de conflictos ponderada por evidencia, retractación de afirmaciones cuyas premisas fueron retractadas, etiquetado de confianza que resiste la inyección de prompts entre sesiones, y empaquetado acotado por presupuesto. Incluye un benchmark.

Convierte la luz de Bloq Mayús del teclado del MacBook en un indicador de estado del agente: encendida mientras el agente trabaja, parpadeando cuando espera tu aprobación o respuesta, apagada cuando está inactivo.

Barra de progreso en vivo bajo el compositor con un porcentaje y un tiempo restante estimado para el turno actual de DeepSeek Harness; la estimación se reancla a medida que avanza el turno y nunca marca 100% hasta que el turno termina, y la barra se vuelve roja cuando el turno falla o se interrumpe.

Envía cada prompt de dsh al pipeline local de memoria de feedback agent-feedback-loop: captura la insatisfacción, la revisa offline convirtiéndola en reflexiones y adjunta al turno el contexto compilado de reglas de recurrencia, sin bloquear nunca un prompt. Requiere el runtime de agent-feedback-loop; ejecutar después `agent-feedback-loop install` conecta automáticamente los perfiles de dsh existentes.

Muestra una sesión de DSH como un lienzo de conversación — cada turno es un nodo, cualquier turno bifurca una sesión hija real y un contexto compactado se pliega en un único nodo verde desde el que puedes seguir hablando; el riel izquierdo agrupa los lienzos por workspace de DSH y los renombra al mismo ritmo que los títulos de las sesiones.

Convierte una sesión de DSH en un navegador normal en el cliente ligero WhaleHarbor: una ventana independiente de navegador --app con una barra superior al estilo del cliente y notificaciones de tareas, mientras el instalador completo de escritorio se descarga en segundo plano (multifuente, verificado con SHA-256) y aparece un aviso de instalación cuando está listo.

Ancla de instrucciones de sesión para DeepSeek Harness: el primer paso de una sesión nueva inyecta un bloque de instrucciones de libre composición como mensaje procedente del plugin, y se reancla tras una compactación con resumen, cada N turnos o cuando la presión de contexto medida cruza un umbral. Un comando /anchor reancla a petición sin llamada al modelo; una página de ajustes gestiona la biblioteca de presets paginada, el orden de inyección, la fuente de reanclaje y los límites de caracteres.

Reloj de facturación de horas pico/fuera de pico con una lectura de cuenta neutral respecto al proveedor (saldo de DeepSeek, ventanas del plan de suscripción, créditos de relay), gasto por turno medido con el propio contador del proveedor y una escena /hist de historial de tokens dividida por proveedor para dsh-tui

Elimina los prompts en cola que un hijo de fork de DSH hereda de su padre, de modo que el primer turno de una nueva rama ejecuta el prompt escrito allí en lugar del siguiente del padre.

Gancho de memoria de L-clone: al final de cada turno (turn/end) de DSH, captura automáticamente en el cerebro externo; el botón «Panel del cerebro» de la barra lateral de la GUI web abre el banco de trabajo de memoria con un clic.