Plugins

Centro de control con alcance de tarea Workspace → Tarea → Sesión para DSH Web, con paneles de sesión, visualización de conversaciones archivadas y memoria a largo plazo acotada compartida entre sesiones vinculadas.

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.

Runtime de visión auditable y Computer Use multiplataforma para DeepSeek Harness con evidencia que preserva la fuente.

Sistema de logros para la DSH Web UI: galería con ordenación por categoría/rareza, notificaciones de desbloqueo, trofeo en la barra lateral, dock del compositor, logros crossover y persistencia local.

Mercado alternativo de plugins para DSH: catálogo curado más navegación en vivo por GitHub, búsqueda entre idiomas zh/en, auditoría de seguridad estática pre-instalación fail-closed con bloqueo de hook de instalación, y visualización de README por plugin con reparación de codificación corrupta.

Sonido + ventana emergente al completar una tarea: un timbre Web Audio, un toast en la página y una notificación del sistema mientras la página está en segundo plano (solo navegador, multiplataforma).

Herramienta de visión invocable por agentes que describe imágenes locales mediante cualquier endpoint de visión compatible con OpenAI que configures, con verificación cruzada opcional de varios modelos y sin claves integradas.

Diagnóstico sin conexión para DSH: 19 comprobaciones sobre el entorno, el perfil y el estado de la sesión, con un panel «Doctor» en ajustes y una API JSON de solo lectura.

Port de TaskPlane para DSH: ejecuta oleadas ordenadas por dependencias en carriles paralelos de git-worktree, con paquetes de tareas, revisión entre modelos y recuperación tras fallos.

Exporta la sesión actual a archivos Markdown y JSON portátiles y versionados por esquema, mediante la herramienta `session_export` y comandos con barra, con nombres de archivo seguros entre plataformas.

Cross-session long-term memory backed by a local Go service (~50MB RAM, SQLite-vec + verify-augmented claims): zero-lag recall injection on every user message, session-end transcript ingest, and memory_search / memory_logs / memory_ingest tools. Install with `dsh plugin --profile web add @djasdh/interest-memory-dsh-bridge`. Protocol bridge only: the Go service is not installed by `dsh plugin add` — install and start it per the repository README first; until it runs, the tools silently return nothing.

Replaces the reasoning-effort dropdown with a draggable snapping slider, and draws 13 canvas effects across five style families (thrust, fluid, fantasy, tech, texture) with three tiers that unlock as the effort level rises. Custom mode combines 10 particle forms with 8 flow trajectories; 9 accent presets and a hex picker recolor every effect, and optional key sounds cover two voice clips, a synthesized duck squeak, a mechanical click and a local audio file.

Edición en inglés de la Ley de Weiwen (Ley de KISS): el primer y único middleware de adjudicación causal de caja blanca agnóstico de dominio para agentes de IA. A diferencia del tooling causal por dominio o de los cortafuegos de agentes con compuertas de evidencia, adjudica cada llamada a herramienta en una cadena causal determinista (R->S->D->H->M) antes de la ejecución, en cualquier dominio, sin entrenamiento ni ajuste por dominio. Bloquea operaciones destructivas y sobre archivos de credenciales, escala violaciones de límites, corta enlaces defectuosos hasta verificarlos corregidos y emite veredictos de riesgo sobre ejecuciones no auditables; totalmente local y sin coste de API.

Gestiona skills y comandos de DSH desde Ajustes: lista, activa/desactiva, edita, elimina y añade skills en ámbitos global y de proyecto, y guarda prompts reutilizables como comandos de barra.

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.

Planificación de proyectos tipo mapa mental con protección contra desviaciones de bloqueo: planes, módulos y tareas como un DAG de dependencias con orden de ejecución topológico, marcador de posición del agente, puerta de aprobación humana en cada edición del tablero, verificaciones cruzadas con git y finalización de tareas condicionada por evidencias.

Per-project memory for DeepSeek Harness. Three Markdown files per workspace — PROJECT.md, DECISIONS.md and SESSIONS.md — are auto-created on the first step of any session in that workspace, re-read from disk and re-injected only when they change (and re-injected if compaction dropped them), and written back by classification through a memory_checkpoint tool, with a bounded end-of-turn nudge when a turn did work but recorded nothing. memory_read and memory_search read the live log and the archive, the latter over a zero-dependency BM25 index. The session log is capped at 200 entries with the overflow moved to SESSIONS-archive.md — never injected, but visible, readable and searchable, and restorable one entry at a time. Settings page: a workspace list with a path filter, read-only tabs for the three memory files plus the archive, reload, export/import of one workspace's memory as a JSON bundle, a two-step clear, a panel that rewrites or removes the AGENTS.md instruction block, and a PROJECT.md staleness reminder. A composer status chip shows that workspace's sync state and creates the files on click. Zero dependencies — no vector store, no embeddings, and no model calls.

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.

Comunicación entre sesiones en proceso, creación de sesiones pares y pizarra compartida para DeepSeek Harness.

Self-tending living memory in one local SQLite file — a nightly patrol dedupes, merges, decays and cross-links entries on its own, with seven-signal RRF hybrid recall (FTS5 + jieba Chinese-first tokenization, optional vector KNN, graph PPR), a typed knowledge graph, conflict detection instead of silent overwrites, and web telemetry panels.

Goal mode and autonomous execution plugin for DeepSeek Harness: a sticky top banner keeps the current goal visible across turns while the agent works toward it autonomously.

Un panel de orquestación estilo RTS donde los comandos reemplazan a los chats: un agente comandante residente descompone cada orden en briefs de tareas con criterios de aceptación, tropas de subagentes tipadas (recon/engineer/medic/scribe) las ejecutan en espacios de trabajo aislados, y cada sesión se indexa por la orden que la inició.

Estado de trabajo entre sesiones explícito para DeepSeek Harness: objetivos, decisiones y siguientes pasos capturados automáticamente desde eventos del host o mediante una herramienta work_state visible para el modelo, inspeccionable con /checkpoint.

Verificación de informes completos para informes científicos: comprobaciones por afirmación frente a Crossref, PubMed (escaneo de retractaciones), ClinicalTrials.gov, UniProtKB, GEO/SRA y PatentsView, accesibilidad de URL y coincidencia de títulos, significado afirmación-frente-a-fuente a temperatura 0, y un libro de auditoría durable y reiniciable con un informe anotado.