Plugins

Plugin host de DSH para LLM locales y por API: mejora continua en cada uso con autocomprobaciones por razonamiento contrario, escalado a crítica, recuperación de memoria por índice invertido, guía de convergencia del ciclo de programación y protección de entrega de cinco estados.

Edita un mensaje enviado para rebobinar y ramificar la conversación desde ese turno, cambia versiones con un contador bajo la burbuja y explora cada rama en un árbol de versiones a nivel de turno.

Panel de anatomía para los órganos de Agent-Body: sirve un panel de signos vitales en vivo en /anatomy dentro del propio harness (órganos, latido, libro de sanación, contadores de autoentrenamiento y el flujo de pulso real), leído directamente de los archivos de tiempo de ejecución en lugar de reescribirse. Solo host, sin bundle de cliente ni paso de compilación.

No es otro plugin de memoria: ODR es un ciclo de mejora propia en mundos evolutivos (Dream-RSI). Registra los intentos en un Discovery Tree y, entre ejecuciones, reproduce miles de variantes de estrategia en ese mundo. Una estrategia, receta o lección solo se promueve tras superar la reproducción contrafactual, nunca por la palabra del modelo; Sentinel filtra las llamadas a herramientas antes de consumir presupuesto. El LLM permanece congelado. Se instala desde npm como dsh-open-dream-rsi.

Mejora offline de agentes de código: valida estrategias con reproducción contrafactual sobre un modelo de mundo evolutivo. Sin fine-tuning; LLM congelado. MCP y Python server incluidos.

Niveles de uso y tarjetas de estadísticas compartibles: 🐟→🐳 clasificaciones por consumo mensual de tokens con percentil estimado calculado localmente, precios precisos para 46 modelos de 6 proveedores (incluidos precios chinos por nivel de tamaño), relleno de sesiones preinstalación y comparación antiguo vs. nuevo tras el cambio de tarifas del 2026-08-17. Solo local, sin telemetría.

Proveedor de modelos Kiro con inicio de sesión mediante Builder ID, Identity Center, Google, GitHub e importación de credenciales, refresco automático de tokens y perfiles, uso de la cuenta, descubrimiento de modelos en vivo, esfuerzos de razonamiento seleccionables, llamadas a herramientas en streaming, gestión del motivo de parada del proveedor y del desbordamiento de contexto, y contabilidad de tokens que usa los contadores exactos de Kiro cuando los envía y, en caso contrario, escala el porcentaje de uso de contexto que sí envía según la ventana anunciada del modelo.

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.

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.

Reloj de facturación de horas pico/fuera de pico con una lectura de cuenta neutral respecto al proveedor (saldo de DeepSeek, ventanas del plan de suscripción, créditos de relay), gasto por turno medido con el propio contador del proveedor y una escena /hist de historial de tokens dividida por proveedor para dsh-tui

Envía automáticamente "continue" para recuperarse de errores RATE_LIMIT (429) y QUOTA (insufficient_quota). Contador de fallos consecutivos por sesión (20 por defecto, configurable de 1 a 100), interruptor de activación/desactivación en la barra de herramientas y tarjeta en la página de configuración.

Catch-em-all estilo Pokémon: tu trabajo real es la hierba alta — turnos, tool calls y errores generan encuentros salvajes; lanza bolas, llena una dex de 28 espacios, pasea un equipo de seis. Cero tokens, invisible para el modelo.

Realtime token counter beside the deep-thinking indicator in chat, with merged or split input/output display, per-step operation counts, and auto-scaling K/M/G/T units.

Deterministic goal-completion gate for DSH: a contract-first AC grammar with named failable check commands, a gate that re-runs every check itself (zero model trust), verdicts bound to a tree digest so file changes void passing verdicts, and a hard deny on false completion at update_goal via tools/pre-execute with a false-complete counter that blocks after two catches; scope-aware task-level claim handling (strict or goal-only) keeps multi-task Agent Teams loops from deadlocking.

Per-project MCP servers: a project declares servers in its own documents (`.dsh/mcp.json` by default; the local and global file lists are settings), and they are mounted only for the sessions working in that project — on the first turn of a session, released when it goes idle. A right-sidebar tab and a Settings page list each project with a live session, the status of every server and the session holding each mount, with `Sync` / `Retry` / `Release`, an `enabled` switch and an editor over one existing entry; a per-project tool policy (`disclosure` / `direct` / `off`) with pins and `mcp_search_tools` decides what the model sees; `${VAR}` references resolve through the project `.env` files and the credentials file; per-server call counters outlive the sessions that produced them.

TypeSafe Jev (modelo de decisión System One) para DeepSeek Harness, de principio a fin: jev_decision (choice/score/noul, en paralelo, respuestas tipadas + confianza), una tarjeta en Ajustes > Plugins para la API key y los conmutadores, vistas de herramientas en línea que muestran cada decisión en la conversación (respuesta, confianza, latencia, coste), un autoguard (comprobaciones deterministas + de riesgo/bucle con Jev), un panel local /jev y un benchmark de verificación en línea (96,3% en 27 preguntas etiquetadas, mediana ~283 ms en jev-latest, 2026-09-21). Honesto por diseño: solo API real, sin fallback simulado.

English word bank for one or more children, built for DSH 0.2 and newer (0.2.0-rc.1 and 0.2.0-rc.2 verified, including the desktop shell; 0.1.7 through 0.2.x all work). 1.10 added pronunciation: in the memory cards and in the online quiz every word and every example sentence has a speaker button that reads it aloud with the built-in Windows voice - offline, with no network call and no model call - and the whole batch of audio is pre-rendered in the background whenever cards or an exam are generated, so a click starts instantly. 1.11 adds: pick words in bulk straight from the library (10 at a time, top-down, up to 50 selected, with a live counter); turn the words a child got wrong in a quiz into a one-click review set - an online card page that speaks plus a printable PDF; and every card example sentence now carries its Chinese translation underneath. Words marked on textbook or workbook photos (highlighter, red pen) are found by their marks, then translated and stored in a local SQLite bank with an occurrence count; the clipboard picker, the photo route and dictation all land in the same bank. High-frequency words surface by count, three correct answers in a row flag a word as learned, and any selection prints as a memory card set (a word split into chunks, real IPA per chunk, a grade-7 example sentence, a mnemonic hook, an A4 sheet of eight) in HTML, PDF or Word, with a print-and-answer exam page whose four options are set against each other for meaning. On 0.1.5 the settings panel does not appear - install dsh-word-vault@1.0.2 instead.

Añade herramientas de descubrimiento de catálogo, contacto con contrapartes, firma de acuerdos, coordinación de liquidaciones, traspaso de tareas humanas y recibos firmados para el comercio nativo de agentes.

Totales persistentes de uso de tokens reportados por el proveedor con estadísticas de actividad por sesión, por modelo y diarias.

Gives the agent its own clock: per-session time readings whose precision the agent can change at runtime, elapsed-time counters, and one-shot countdowns that survive a host restart.

Turns the composer's reasoning-effort menu into a draggable slider and takes over the stock model-and-reasoning-level chip. Dragging follows the pointer continuously; releasing snaps to the nearest level and submits one session update per drag. The track draws its own fill, tick marks and white knob, only the highest levels (xhigh, max, ultra) get a flowing brand-colour gradient, and both ends carry the lowest and highest level names. The same card expands into the official model list. Arrow keys step one level, PageUp and PageDown two, Home and End jump to the ends, and each move submits. A generation counter on the directory object discards late responses, and reduced-motion turns the animations off. All data comes from the stock modelDirectories directory; no new capabilities are added.

Hierarchical session tree for the sidebar - native subagent trees plus an optional organization-derived hierarchy, with collapsed branch counters and orphan/cycle defense.

Claude-style composer header bar: shows working-tree diff counters, quick branch switcher, native diff drawer integration, and adaptive PR creation with Actions CI status.

Preventive content policy for DeepSeek Harness tool results: rewrite matched text with regex rules, or drop/truncate unpredictable payloads by field path before they are normalised, rendered, or persisted. The upstream counterpart to dsh-plugin-redact.