Plugins

Panel de información de contexto de DSH: panel de control de contexto + comando /context + navegador de contexto — gestión integral del ciclo de vida del contexto con composición categorizada, detalles del contenido, tendencias de evolución, eventos de compactación/inyección y estadísticas.

Gobernanza y enrutamiento de DSH para todo el perfil, con un centro de control web para inspeccionar responsabilidades y evidencias, además de compactación, memoria semántica con alcance, continuidad de seguridad y entrega verificada; compatible con DSH 0.1.5-rc.1.

Plugin de seguridad para ingeniería inversa y pentest en un único paquete: reducción de herramientas en el primer turno, enrutamiento por dominio y 33 herramientas que cubren APK, web, binarios nativos, protocolos, malware y muestras de LLM — con manuales para desempaquetado, evasión de licencias y antianálisis, motor de evaluación H-CoT (enrutamiento semántico, comando /hcot), banco de trabajo web con estantería de herramientas basada en libro mayor, flujo de casos en disco (cadena de evidencias persistente, hallazgos validados numerados con E, reanudación tras compactación), descubrimiento externo de herramientas basado en GitHub y 361 documentos de referencia bajo demanda.

Memoria causal para dsh: un puente MCP stdio sin dependencias que monta las 17 herramientas del servidor causal-memory bajo nombres limpios (sin prefijo mcp__) — aristas decisión → resultado con relaciones tipadas (caused / enabled / prevented) en un almacén SQLite local que sobrevive a la compactación — más una sección de prompt del sistema fijada. Requiere el binario del servidor causal-memory en PATH (pip install causal-memory o una versión precompilada).

Administrador de sesiones de DSH: eliminar con papelera/restaurar/purgar, restaurar sesiones archivadas, estadísticas de actividad reciente, continuar/pausar, abrir carpeta de registros, marcadores de no leído, bifurcar a un nuevo chat, agrupación y ordenación por espacio de trabajo, umbral de compactación de contexto.

Mascota flotante de escritorio DSH con 12 animaciones de estado creadas para solicitudes, herramientas, compaction, archivo y mejora de prompts; ocupación de contexto en vivo; un Ledger Vitalicio persistente entre sesiones; totales por proveedor/modelo, tendencias por hora y vistas de 7/30 días; cambio de tema oscuro/claro; estimaciones de coste opcionales (desactivadas por defecto) con editor visual de precios y alerta de presupuesto mensual; importación ZIP de skins del lado del cliente; exportación de uso en JSON/CSV; lecturas de panel solo con instantáneas con indexación incremental en segundo plano; y mejora de prompts opt-in con vista previa editable y envío al compositor DSH.

Mantiene un servidor local de modelos TinyTitan accesible desde el harness: actualiza la ruta llm-pi-ai a partir de los modelos instalados y monta un backend de compactación que no razona.

Panel de navegación de conversaciones: muestra la sesión actual como un esquema plegado por turnos con insignias de tipo por paso (assistant, tool, command, compaction, error), una burbuja al pasar el cursor que muestra la pregunta completa del usuario, un modo minimalista que oculta los números de turno para ver solo insignias, filtro por palabras clave sobre preguntas del usuario y respuestas del assistant, salto con clic y seguimiento de la posición de lectura, y paginación de historial para cargar earlier/load-all. Host >= 0.1.2-rc.1; los hosts heredados instalan @legacy/0.2.5.

Pipeline de coste de tokens para DeepSeek Harness: compactación por capas sensible a la presión (proyección sin pérdida por debajo del 40% de presión de contexto, resumen con LLM por encima), listas de herramientas permitidas por agente, conversión de texto largo a imagen con resumen por visión y un comando /token-status que rastrea presión, niveles y tokens ahorrados.

Historial de entrada estilo terminal para el compositor web: recuperación con flechas priorizando los extremos, con restauración exacta del borrador/cursor, historial persistente local del navegador, búsqueda inversa con Ctrl+R y conciencia de contexto deslizante; la versión 0.5.0 añade una capa de entrada inteligente: fragmentos entre sesiones (/save, /load), plantillas de prompts con variables, información de reutilización y resaltado de resúmenes de compactación.

Presupuestos de pensamiento por solicitud, un backend de compactación y una pestaña de ajustes para la línea local Qwen3.8 (llama.cpp o NInfer).

Rutas de modelo, herramientas y guía de sistema dedicadas para visión, compactación, revisiones, subagentes, títulos y generación de imágenes.

Fuerza la compresión de contexto al ejecutar modelos llama.cpp de bajo contexto como Qwen3.8-27B, mejorando la eficiencia del modelo y la fluidez de uso, junto con prompts de compactación bien refinados.

Compactación de contexto protegida para DeepSeek Harness (dsh): la LLM propone, los guardianes deterministic deciden — reducción eager por átomo (extract/summary/false bajo guardianes verbatim) + eviction diferida del reference-graph (0-LLM) + recall byte-exacto desde un log append-only.

Pipeline de optimización de tokens por capas para DeepSeek Harness: escalera de salida, carga diferida de MCP, motor de compactación e informe de aciertos de caché. Construido sobre APIs reales de plugins DSH; ahorra ~40-60% de entrada en sesiones largas.

Plegado de contexto sin pérdidas para DeepSeek Harness: el tramo más antiguo se sustituye por un resumen y los originales permanecen en el registro de la sesión.

Envuelve el trabajo en tareas con nombre y, cuando una tarea se cierra, pliega todo el tramo de mensajes en un único resumen en el siguiente límite de paso; el contenido original puede restaurarse bajo demanda.

Visión para DeepSeek de solo texto mediante Doubao Web de forma predeterminada (sin costo, sin clave de API: controla tu Chrome con sesión iniciada a través de un puente CDP de Windows), con cuota de Antigravity IDE (flash/pro) o alternativa a Gemini; escalado automático de detalle, memoria de evidencia visual con rehidratación tras compactación, caché por hash de contenido y un panel de cliente bilingüe.

Motor de compactación sin pérdidas* y sin LLM para DeepSeek Harness

Importa historial de chat de claude-code / codex / reasonix / zcode a sesiones de dsh: vinculación de espacio de trabajo, llamadas a herramientas preservadas, protección contra sesiones sobredimensionadas y restauración de compactación de zcode.

Prepara tu dsh para codificación seria. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, Context as Variables, compactaciones cruzadas recuperables, restauración completa del contexto. `hash-edit`, `dvc://browser`, subagent como función, workflow como función.

Lee los archivos que AGENTS.md referencia con importaciones @path e inyecta su contenido en el contexto del modelo al iniciar la sesión, con presupuestos de bytes, resiembra tras la compactación y una tarjeta de ajustes en seis idiomas.

Haz que tu dsh esté listo para programación seria. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, Contexto como variables, compactions cruzadas recuperables, restauración completa del contexto. `hash-edit`, `dvc://browser`, subagent como función, workflow como función.

Plugin Context Assembler para DeepSeek Harness: ensamblaje de contexto por bloques temáticos, división de temas por presión hídrica, traza/reescritura de herramientas, inyección de recuerdo de realidad y planificación de traspaso.