Plugins

Habilidades del flujo de trabajo de investigación ARIS como bundle de DeepSeek Harness: 82 habilidades más revisión adversarial entre modelos a través de Codex.

Backend de Tencent CloudBase para DeepSeek Harness: crea y despliega aplicaciones full-stack desde el chat, muestra los resultados de consultas como tarjetas de tabla con paginación, ordenación y exportación CSV, previsualiza un despliegue en su dominio y llama al conjunto de herramientas MCP de CloudBase (`mcp__cloudbase__*`) con inicio de sesión por código de dispositivo.

Backend de CloudBase para DeepSeek Harness — aplicaciones full-stack desde el chat, panel de BD/almacenamiento/autenticación y despliegue con un clic.

Estudio de equipo de rodaje TongFlow para producción de imagen, voz, música y vídeo: el agente escribe archivos de flujo de trabajo TongFlow por recurso (.tongflow.json) que se ejecutan mediante complementos de TongFlow, con un lienzo de flujo integrado, una estructura de proyecto por plano/personaje/toma y una plantilla de manga-drama; las sesiones que comienzan con @tongflow abren la vista de estudio.

Complemento de estudio TongFlow para DeepSeek Harness (dsh): modelo de proyecto al estilo de un equipo de rodaje, flujos de trabajo TongFlow creados por el agente, generación multimedia determinista, lienzo integrado.

Añade un lienzo de conversación editable a DeepSeek Harness, donde las conexiones del grafo seleccionan contexto para las solicitudes del lienzo, con ramificación, fusión e importación de sesiones de agentes locales.

Memoria persistente supervisada por LLM para agentes de IA: recuperación basada en grafos, conocimiento entre sesiones, binario único. Funciona con DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw y cualquier runtime de agentes.

ThoughtDAG para DeepSeek Harness: convierte la sesión actual de DSH en un grafo de pensamiento editable sobre un lienzo infinito.

Memoria automática al estilo Claude Code, de forma nativa: archivos de memoria tipados (user/feedback/project/reference) con un índice MEMORY.md inyectado automáticamente en el prompt del sistema (huella cero cuando está vacío); memory_write/read/list/delete siguen las reglas de escritura de Claude Code (deduplicar y actualizar, fechas absolutas, enlaces cruzados); capas por espacio de trabajo y por usuario, bloqueo de archivos entre procesos con recuperación de bloqueos huérfanos, Markdown plano en disco, sin servicios externos y sin embeddings.

Lee cualquier página como contenido principal limpio: autodetección de codificación (GBK/GB2312/UTF-8/Big5), eliminación de ruido, texto/Markdown compacto, continuación por desplazamiento, renderizado SPA opcional, lecturas por lotes y rastreo de sitios.

🌊 Panel acoplado persistente y totalmente personalizable de saldo/uso para DeepSeek Harness — mapa de calor de actividad, comparación de doble canal, solo local y centrado en la privacidad.

Port de ponytail: una persona de codificación de desarrollador senior perezoso siempre activa, con niveles de intensidad, persistencia del nivel predeterminado y habilidades de review, audit, debt, gain y help para DeepSeek Harness.

Reuniones visuales de mesa redonda para DeepSeek Harness — nodos expertos en un anillo con aristas dirigidas, una puerta de agregación, pensamiento proxy para modelos trabajadores de caja negra y revisión adversarial (red-team) de planes ya acordados con endorse/reject por punto de vista.

Estadísticas de tokens en vivo bajo el compositor DSH Web: tokens/segundo en streaming, latencia de token de salida y primer byte, más reconciliación por paso de estimado frente a real con el tokenizador BPE oficial, para distinguir un flujo lento de uno estancado.

El #dsh-plugin mall completo dentro de DeepSeek Harness: explora, busca y puntúa todo el catálogo de temas dsh-plugin de GitHub actualizado cada 2 horas, revisión previa de instalación por IA con veredictos install/caution/avoid, puntuaciones de cinco dimensiones con gráficos de radar, UI en nueve idiomas, recomendaciones del editor y personalizadas, instalación/actualización/reversión con un clic mediante un panel global de tareas y una habilidad /dsh-mall dentro del agente.

FormatForge: forja más de 30 formatos de archivo (PDF, DOCX, PPTX, XLSX, EML, EPUB, TOML, archivos comprimidos) en texto legible por IA mediante una bandeja de arrastrar y soltar, las herramientas ff_translate/ff_formats/ff_result y una CLI; los PDF escaneados recurren a OCR local o a una pista de mejora para el modelo de la sesión.

Mejorador de prompts para la interfaz web de DSH con modos basic/standard/expert: los modos standard y expert reescriben borradores con el contexto del proyecto y el historial reciente de la sesión, reintentan con elegancia cuando las pasarelas rechazan los ajustes de reasoning-effort y muestran una revisión antes/después con deshacer.

Pipeline multiagente con controles de fase para cambios de OpenSpec: seis herramientas opx_* controlan la máquina de estados, dos presets (developer y reviewer) implementan y revisan, y 23 skills incluidas definen los criterios de calidad. El modo full ejecuta análisis e implementación y luego revisiones por herramienta, tarea y dimensión; el modo simple implementa y hace una única revisión de calidad combinada.

Use cuentas de suscripción de terceros en DeepSeek Harness: chat, comprensión de imágenes, generación de imágenes y edición de imágenes con los modelos cubiertos por su suscripción, con modelos disponibles y niveles de razonamiento sincronizados desde su cuenta; actualmente compatible con suscripciones de OpenAI/ChatGPT, más proveedores previstos.

SHOPLINE AI Toolkit: conecta con el servidor MCP oficial de SHOPLINE Developer e incluye siete skills de agente de SHOPLINE (Admin REST, GraphQL, OAuth, webhooks, Sline); el equivalente de SHOPLINE al Shopify AI Toolkit.

Envuelve colbymchenry/codegraph en herramientas del agente: estado, búsqueda, llamantes/llamados, impacto, exploración y más.

FormatForge para DeepSeek Harness: forja cualquier formato de archivo (pdf/docx/xlsx/pptx/eml/toml/...) en datos estructurados legibles por IA. Bundle ligero que invoca el CLI local de Python (python -m formatforge) y devuelve protocol JSON; la mejora se delega a cur[rent]...

Caja de herramientas de visión mejorada: 14 herramientas de visión a nivel de píxel (describe, ground, detect, crop, pixel-diff, OCR, OCR de captura larga, vectorize, colors, cutout, screenshot, present, materialize, html-screenshot) impulsadas por un endpoint compatible con OpenAI, con marcadores de puente limpios [图片: path], clasificación de seguridad de contenido y auto-retry por límite de tasa.

Subida de archivos drag-and-drop para PDF, Word, Excel e imágenes: los archivos soltados se guardan en un directorio local y se referencian por ruta, sin bloat de base64 en el chat.