Plugins

Elimina sesiones de DSH desde la UI web y el cliente de escritorio: botón de peligro en la cabecera y menú en la fila de sesión con diálogo de consentimiento; un endpoint y una herramienta de agente eliminan el registro de sesión, la caché de proyección y la contabilidad del espacio de trabajo.

Búsqueda web mejorada y persistente: enrutamiento multimotor (DeepSeek/Exa/DDG/Bing/Jina + GitHub/Bilibili/YouTube/V2EX/Xiaohongshu/Twitter/Reddit/RSS), caché SQLite+LRU, extracción al estilo userscript y renderizado con Playwright.

Panel de mapa de calor de uso al estilo GitHub: número de turnos y gasto de tokens por espacio de trabajo (con tasa de aciertos de caché), saldo de la cuenta DeepSeek y alias de espacios de trabajo.

Plugin de memoria automática para la Web GUI de DeepSeek Harness: memoria de tres capas (usuario / notas de proyecto / registros diarios) con inyección y recuperación automáticas, reflexiones diarias, panel visual y ajustes, y herencia de memorias de otras herramientas de IA.

Cache-aware local project memory for DeepSeek Harness (DSH): agents distill session work, lessons and next actions into a local JSON store (~/.dsh/dsh-memoir.json, source of truth) with a per-project PROJECT_MEMORY.md projection; bounded hot-memory (ranke

Project-scoped cross-session memory: six-layer SQLite store (soul/user/project/fact/lesson/topic) on node:sqlite, cache-friendly first-message injection, memory_remember/search/find_similar/read/update tools, and per-window nightly consolidation ("dream").

Mobile remote-control suite: bundle plugin with native sidebar entry and admin drawer, self-healing bearer-token gateway over LAN/Tailscale, Android app (sessions/approvals/questions/goals), /fs/* file transfer (Range resume, 2GB upload), latency-based multi-server auto-switch, offline chat cache.

Enrutador de modelos y optimizador de costes para DeepSeek Harness: respuestas rápidas con flash para preguntas simples, degradación automática ante fallos, y panel en vivo de tokens/caché/coste.

Vision for text-only DeepSeek via Doubao Web by default (zero-cost, no API key — drives your logged-in Chrome through a Windows CDP bridge), with Antigravity IDE quota (flash/pro) or Gemini fallback; auto detail escalation, vision evidence memory with compaction rehydration, content-hash cache, and a bilingual client panel.

Gateway MCP de divulgación progresiva que busca en grandes catálogos remotos mediante `mcp_search` y luego invoca esquemas exactos mediante `mcp_call`, con conexiones diferidas y cachés acotadas.

Optimize a raw instruction into a professional prompt through the harness llm service — four-section (Role / Task / Context / Format) or a headerless plain-text style. Context-aware by default: the recent conversation is injected as background and may enrich the ## Context section. Long outputs resume from the truncation point with auto-expanded budgets; validated results are cached (identical requests cost zero model calls); a unified call budget bounds worst-case cost. Composer ✨ one-click optimize, undo, cancel and a token-cost hint; prompt_optimize tool (optimize + iterate), auto-optimize hook, auto-detected zh/en role document.

Zotero library tools via the local API (no API key): search items/collections, read metadata and abstracts, list attachments, read full text (parses PDFs on the fly when Zotero cache misses), download PDFs, and manage notes.

Renders the built-in cache-hit percentage with three decimals and widens the composer stats line to prevent truncation.

Configurable DSH usage statistics: a sidebar text/card widget plus a detail dialog with per-provider and per-model breakdowns, cache-hit rates, token trends, and latency details (TTFT and duration).

Seguimiento del coste de tokens por modelo, con precios configurables de acierto/fallo de caché, salida y ventana pico, una barra de coste de sesión en vivo y avisos de modelos sin configurar.

Puente de visión nativo del proveedor LLM: las imágenes pegadas en el chat son descritas por un modelo de visión (Qwen3-VL vía pi-ai/llama.cpp) y esa descripción de texto se envía a DeepSeek de solo texto para la respuesta; la admisión de imágenes, el enrutamiento y la compactación pasan por mecanismos nativos del harness, con una caché LRU de descripciones y reintento en 503.

Mapa de calor de actividad en la barra lateral de DSH Web: cuadrícula al estilo GitHub de commits diarios, uso de tokens y gasto estimado, con una línea de estadísticas del día que muestra los tokens totales de todas las sesiones, la tasa de aciertos de caché y el coste con precio automático por modelo.

Píldora de estadísticas plegable estilo iOS bajo el editor: coste de la sesión, saldo de la cuenta de DeepSeek, tasa de aciertos de caché y uso de tokens, en un panel esmerilado.

Per-session cost & usage report cards: tokens, cache hits, duration.

Settings usage dashboard: tokens, requests, output tokens, and cache-hit rate from session logs, with a stacked chart and a breakdown table by provider, model, or workspace.

DeepSeek API usage dashboard for DSH Web: daily cache-hit/miss and output token statistics from session logs, per-model cost estimates, account balance, 7-day trends, and a composer usage summary.

Automatically folds tool calls into Think-segment groups and collapses each finished turn into a single header showing duration, token, throughput, and cache-hit metrics.

Right-hand widget rail for the DSH Web UI: live session stats (turns, LLM/tool time, TTFT, speed, cache, tokens) and OpenCode Go quota via a same-origin host proxy; extensible widget registry for more platform usage widgets, visuals, utility actions and external integrations.

Plugin web de DeepSeek Harness (dsh): widget de barra lateral con saldo de API y gasto del día, ruta /api/dsh-usage, contabilidad de llamadas de visión externas (registro de uso en JSONL), además de un panel completo de uso por sesión (registro de llamadas, estadísticas por modelo, tasa de caché, exportación a CSV) a través del usa