Plugins

Instala cuatro presets de investigación matemática multiagente para DSH: v2 (pipeline guiado por probabilidad con debate entre varios verificadores), v3 (base de conocimiento Markdown estilo artículo con un agente planificador y una biblioteca de métodos reutilizable), v4 (residentes persistentes autoorganizados que se escriben y se reúnen) y v5 (un instituto de investigación con un académico que descompone y asigna el trabajo, investigadores que votan, trabajadores temporales, chat grupal y un tablero de tareas compare-and-set); los cuatro admiten reanudación desde checkpoint, intervención humana y un interruptor opcional de verificación formal en Lean (off/encourage/require) cuya prueba superada convierte el voto en una comprobación de fidelidad de los enunciados Lean.

Instala un preajuste de escritura de novelas multiagente para DeepSeek Harness: un agente director despacha cinco subagentes especializados: construcción de mundos, trama, gestión de personajes, redacción de prosa y revisión de calidad.

Plugin de Windows que sustituye el ejecutor de shell del host por Git for Windows bash en todos los modos del agente, materializa variantes Git Bash de los preajustes standard, minimal, PTC y Cordis (marcados por sha256 por archivo, ediciones del usuario conservadas), y expone una capacidad gitBash para que los preajustes complementarios elijan Git Bash automáticamente; cuando dsh-better-sidebar está instalado adopta también la shell de terminal de esa barra lateral (pestañas UI y herramientas terminal_* frente al modelo) mediante su costura oficial de ajustes.

Preajuste de agente en dos fases para DeepSeek V4 Pro: la primera solicitud solo ve bash+read (arranque alineado con Minimal), luego el catálogo completo de herramientas Standard tras la primera llamada a herramienta o respuesta; se distribuye como paquete instalador más un directorio de preajustes manual.

Gestor de sesiones web de DSH: eliminar, archivar, mover entre workspaces, migrar presets; favoritos, revisar más tarde, búsqueda, ordenación, prioridad, añadir etiquetas y notas; procesamiento por lotes. Sugerencias y comentarios son bienvenidos en GitHub.

ClearAI: The Epistemic Loop, nativo de DSH.

Empareja tus modelos y presupuestos de tokens con cada rol, y luego deja que DSH delegue subagentes especializados según el tipo de tarea. Cubre análisis de arquitectura, UI/UX, implementación de código, exploración de la base de código e investigación de documentación, con configuración automática más esfuerzo de razonamiento y permisos de herramientas por rol.

Preset modo experto DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): coordinador jefe + 17 subagentes con delegación automática. Funciones: taskboard (estados pending/ready/running/done/failed, DAG dependencias, reclamación atómica, reintento, recuperación), puertas calidad (pipeline 5 etapas: requisitos, implementación, verificación, revisión, integración; 2 reelaboraciones), Five-Anchor (revisión/convergencia/anti-deriva/colaboración/recursos), Near-distance (plantilla identidad/tarea/salida), divulgación progresiva (~28% ahorro tokens), persistencia, bus P2P, revisión cruzada, pool experiencia, vía rápida, auto-reintento. 17 expertos: datos, redacción, legal, PM, frontend, UI/UX, arquitecto, social, growth, fin. cuant., backend, DevOps, BD, QA, seguridad.

Preset de agente anclado unificado para DeepSeek V4 Pro/Flash en la API oficial y opencode-go: bootstrap de la primera solicitud con dos herramientas Minimal-exact, rutas Pro/Flash conscientes del modelo y gestión de catálogo consciente de la época para la estabilidad en sesiones largas.

Preajuste de agente anclado unificado para DeepSeek V4 Pro/Flash en la API oficial y opencode-go: arranque de primera solicitud con dos herramientas mínimas y exactas, rutas Pro/Flash conscientes del modelo, y gestión de catálogo consciente de épocas para la estabilidad de sesiones largas.

Siete modos preajustados de agente para DeepSeek Harness, cada uno con un límite fijo de herramientas, enrutamiento de modelos por modo y niveles de delegación omd_task rápido/profundo, más un bucle de plan a ejecución (/mode, /start-work, /ulw respaldado por objetivos) y una página de ajustes que reasigna modelos por modo y por nivel.

Paquete de preajustes de agente Programming Mode: el agente de programación estándar con una persona que exige la disciplina Superpowers (habilidades primero, lluvia de ideas antes de construir, planes antes del código, TDD, depuración sistemática, verificación antes de terminar) más una disciplina de volumen de código Ponytail siempre activa (escalera de código mínimo de 7 niveles, completo por defecto); incluye las veinte habilidades (14 superpowers + 6 ponytail) e inyecta mecánicamente la habilidad completa using-superpowers en la primera solicitud de cada sesión nueva.

Preset de agente Modo Aprendizaje: un agente de programación que enseña mientras programa: explicaciones concretas basadas en escenarios, guía socrática, y huecos de práctica TODO(你), modelado en el estilo de salida Learning de Claude Code; instalable mediante dsh plugin add (dsh-learning-mode en npm).

Preset de agente para DeepSeek Harness que superpone el conjunto de herramientas autorreferencial Cordis (plugins dinámicos, inspección en tiempo de ejecución) y las habilidades de creación de presets sobre el preset PTC Code-Mode; los archivos materializados llevan marcas sha256 por archivo, por lo que los presets editados por el usuario nunca se sobrescriben al actualizar o desinstalar.

Puente bidireccional con WeChat para DeepSeek Harness mediante el protocolo iLink: vincula tu WeChat personal con un escaneo de QR y chatea con un agente DSH local desde la caja de chat (texto, imágenes, voz a texto, archivos); un panel web de ajustes gestiona vinculación/inicio/parada/estado, la vinculación proyecto-sesión continúa la conversación en el escritorio, los envíos proactivos wechat_notify incluyen limitación de velocidad, y el daemon puro en Node se ejecuta en Windows/macOS/Linux.

Preajuste de agente de equipo de producto virtual: la conversación guiada por el usuario te lleva a través del flujo completo de 12 pasos desde la idea hasta el producto enviado, promocionado y operado, con puertas por etapas y habilidades por etapa.

Preset de agente Learning Mode: un agente de codificación que enseña mientras codifica — explicaciones concretas basadas en escenarios, guía socrática y espacios de práctica TODO(你), modelado en el estilo de salida Learning de Claude Code; instalable vía dsh plugin add (dsh-learning-mode en npm).

Modos personalizados / gestor de asistentes: cada modo tiene su propio prompt de sistema en la página de ajustes — un prompt personalizado en un archivo plano que el bucle del agente relee antes de cada paso del modelo, así una edición se aplica a la sesión en curso en el paso siguiente — e inícialo desde la composición oficial estándar / PTC / minimal / Cordis, activando una a una sus filas de plugins (composición propia por modo) y renombrándolo a gusto. Varios asistentes coexisten con sus prompts, así una máquina puede mantener en paralelo un asistente de programación, un compañero de chat y una persona de juego de rol (RP) — una configuración multiagente elegible en cada nueva sesión. Las filas intactas quedan idénticas byte a byte a las distribuidas, con las condiciones de plataforma.

Preset de agente que convierte objetivos multi-etapa en flujos reanudables: etapas con árbitro, identidad de bloqueo SHA-256, puerta de revisión de terminal firmada con HMAC y registros de ejecución event-sourced; incluye 15 agent tools.

Insignia de modo preestablecido incrustada en el botón "New Session": haz clic para elegir el preset de agente predeterminado para la siguiente sesión (los nombres largos se truncan con puntos suspensivos para mantener la etiqueta legible).

Valores predeterminados mejorados de autocompactación para los preajustes de agente de DeepSeek Harness: aplica con un solo comando umbrales y presupuestos de retención ajustados, además de políticas por modelo, de forma idempotente y con copias de seguridad y reversión.

Preset de agente de codificación diaria ultraligero para DeepSeek Harness (dsh) que elimina orquestación pesada para una ejecución de herramientas rápida y directa.

Preset de agente mínimo para Windows en DeepSeek Harness: persona de una línea fija, tres herramientas, sin contexto en tiempo de ejecución.

Git worktrees para DeepSeek Harness: cinco herramientas de agente, un selector de Nueva sesión que la inicia dentro de uno, una pestaña de barra lateral para el diff sin confirmar, un panel que desarchiva o elimina sesiones archivadas y renombrado con doble clic. La eliminación rechaza cambios sin confirmar o sin seguimiento y nunca elimina el worktree principal.