Plugins

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.

Guardarraíles de escritura de novelas: 20 herramientas novel_* aplican la coherencia del libro de hechos, las puertas de fase y capítulo, la auditoría automática con métricas deterministas y revisiones de propuesta únicamente; un banco de trabajo del panel derecho cubre lectura, reproducción TTS, pulido, corrección, comprobaciones de continuidad y redacción por lotes, y un motor de derivación ejecuta pasos internos fuera de la conversación principal.

Añade un botón de optimización junto al compositor que analiza y reescribe el borrador del prompt con streaming SSE, conciencia del contexto de conversación (estrategias de plantilla frente a pulido de intención), una cadena de memoria de continuidad de edición, deshacer, y enrutamiento de modelos con respaldo y prueba de conectividad.

Habilidad de guionismo chino de formato largo: dos bloques de entrada (contexto + biblia de personajes) que alimentan un motor de valores causales, una revisión anti-sabor-IA y un libro de continuidad; funciona en Codex / Claude Code / dsh / zcode.

Infraestructura de memoria evolutiva para DSH, con evidencias, tiempo, contexto y correcciones para mantener continuidad a largo plazo. Usa un servicio local Python 3.11+ (fastapi/uvicorn/pydantic), iniciado automáticamente como subproceso python3.

Espacio de trabajo de ficción local primero que enlaza esquemas, capítulos, personajes, líneas de tiempo, reglas de escritura y verificaciones de continuidad con la conversación.

Inserta al inicio de una sesión nueva un breve indicador de continuidad con el nombre de la sesión anterior y el archivo de traspaso. Si no hay archivo, reutiliza el resumen de compactación propio de DSH.

Generación local de imagen, voz, música y efectos de sonido, además de transcripción, con identidad fijada: los personajes, animales, objetos y voces de actores se definen una vez y se reutilizan en cada llamada posterior; la salida degenerada (una imagen casi plana, audio silencioso) se rechaza en lugar de devolverse como éxito, y una línea generada puede leerse de vuelta como texto para que un clon que se tragó su final se haga visible. Los motores se descargan cuando están inactivos, y la generación de imágenes y la transcripción pueden apuntar cada una a una API con forma de OpenAI en lugar del backend local Vulkan.

Escritura multilingüe, colaboración por fragmentos para textos largos y revisión de continuidad, con detección bajo demanda de delegación a DSH. Requiere Python 3.9+ en PATH.

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.

Añade dos herramientas de auditoría y cuatro skills para textos chinos medianos o largos (incluida ficción) y revisión documental: evalúa siete dimensiones de rasgos de IA, señala bloqueos con número de línea y guarda en archivos el estado de continuidad de manuscritos extensos. No lo instales junto al antiguo dsh-deai-audit del mismo autor, que registra los mismos nombres de herramienta.

Puentes de Telegram y WeChat con continuidad para transferir conversaciones en DeepSeek Harness (DSH).

Plugin de escritura de novelas largas: cada libro es un repositorio Git de archivos con frontmatter, con 39 herramientas de dominio DSH y UI web de escritura. La importación profunda genera borradores candidatos; adoptar propuestas de IA como activos canónicos requiere aprobación DSH. Verificaciones de continuidad deterministas y benchmark solo informativo. OSS independiente (MIT), no es producto oficial de DeepSeek. Requiere Node >= 24.11.0 y actualmente apunta a DSH 0.1.2-rc.1.

Mantiene visible la lista de tareas sin terminar entre turnos. DSH borra la proyección de todos al iniciar cada turno y espera que el modelo reescriba la lista completa; si se interrumpe, el plan queda en el log pero desaparece de la UI. `todo_write` solo escribe y no permite leerlo. Un listener normal de sesión/evento recuerda la última lista por sesión y la vuelve a añadir en `turn/start` si quedan tareas pendientes. No bifurca tool-todo ni usa waterfall: la proyección no se puede sustituir por incompatibilidad de `stateVersion`, así que utiliza el evento que consume el fold. Alcance acotado: solo listas incompletas, un evento como máximo por inicio de turno, fail-open. Verificado con A/B controlado de sesiones reales y la definición real de la proyección. Sin dependencias.

Keep conclusions alive across context compaction: the model writes a task checkpoint and the plugin re-injects it into the system prompt's first node — the span compaction never touches, so it survives any number of compactions. Four-tier injection (0/95/175/≤12000 chars) scales with session relatedness; checkpoints live in the plugin's own folder, never in your workspace.

Continuidad entre modelos para DeepSeek Harness: memoria, skills y reglas viven en archivos locales para que el criterio sobreviva a cambios de sesión y modelo. No se trata de guardar más memoria, sino de usarla bien después del cambio de modelo.

Comprueba la continuidad entre días de los registros de supervisión y la cobertura presencial según GB/T 50319-2013 y otros documentos públicos. Informa vacíos y diferencias de cobertura para revisión humana.

Reinicia una vez las sesiones de agentes en curso cuando se reinicia el servidor de DeepSeek Harness.