Plugins

Enrutamiento automático del esfuerzo de razonamiento para dsh: un clasificador local ajustado de 7 preguntas (ModernBERT, 842 MB, <1 s de inferencia en CPU) elige low/high/max para mensajes sin intención; los reintentos dentro de la sesión escalan el nivel (low a high a max) bajo restricciones de exclusión; el servicio juez falla seguro a low si no es alcanzable. Un chip de nivel en la barra de entrada muestra el nivel actual y los últimos 20 juicios. Toda la inferencia es local — el texto de la tarea nunca sale de la máquina.

RAG de base de conocimiento bibliográfico local: 10 herramientas (kb_ingest, kb_search, kb_rag, kb_zotero, kb_dedup, kb_clear, kb_fetch, kb_scope, kb_stats, kb_status), búsqueda híbrida BM25+vectores+reranker, QA con citas y enlaces DOI clicables, embeddings bge totalmente locales sobre un índice SQLite de un solo archivo. Requiere Python 3.9+ con pymupdf, faiss-cpu y sentence-transformers; el instalador `npx dsh-kb-rag-install` los configura y predescarga el modelo.

Shell estilo eDEX-UI sobre la GUI web de DSH: barra izquierda de telemetría del sistema con sparklines de CPU por núcleo, barra derecha con mapa mundial encom-globe y gráfico de tráfico de subida/bajada, explorador de archivos con vista previa y un compositor de estilo terminal que sigue el workspace activo.

Panel de tarjetas de servidor para DSH: estado por host, CPU, memoria, disco y latencia, con terminales SSH xterm.js de un clic; importa ~/.ssh/config y se monta como una pestaña de better-sidebar o un cajón derecho independiente.

Plugin de memoria entre sesiones para DSH (v0.6.1, npm @asherliner/dsh-memory-connect): extracción automática, indexación SQLite FTS5, recuperación semántica RRF inyectada en el prompt del sistema en cada turno, mantenimiento programado, consolidación LLM vía ctx.llm, prevención de explosión de contexto, identidad Soul global vía ~/.dsh/soul.md. v0.5.0: grafo de contexto temporal, modelo de confianza, resumen al final del turno. v0.6.0: incrustaciones semánticas locales (BAAI/bge-small-zh-v1.5), sin llamadas a la nube. v0.6.1: corregida la expansión de ~ en la config de rutas. Instalación sin configuración.

Fallback de OCR local para rutas solo de texto: cuando el modelo de sesión declara que no puede aceptar imágenes, la imagen adjunta se almacena en caché localmente y se inyecta su ruta para que el modelo pueda llamar a ocr_image — PP-OCRv5 + ONNX Runtime en CPU, sin clave de API, las imágenes nunca salen de la máquina. Silencioso cuando el modelo puede ver imágenes.

Renderiza fondos de pantalla de escenas de Wallpaper Engine en tiempo real en el navegador (reproductor three.js más una simulación de partículas por CPU en Rust/WASM) y reproduce fondos de vídeo y web, con retroceso a la imagen de vista previa, sin necesidad del runtime de Wallpaper Engine. Escanea la biblioteca local de Steam workshop (431960) por autodetección o ruta manual, y ofrece un panel de ajustes para la selección de fondos, los directorios de biblioteca y motor, el brillo, la pausa y la calidad.

Reconocimiento de imágenes grandes para modelos vision-exp: reconocimiento por mosaicos 800×800 sin pérdida (smart/pipeline/full), OCR local con preprocesamiento y enrutamiento de escritura a mano, GPU multivendor opcional (DirectML/CUDA/OpenVINO) con fallback automático a CPU.

Herramientas DSH para reproducir y validar el benchmark de CPU del protocolo v1 de ml-quant-trading, y luego redactar un informe listo para issue. Requiere un clon local de initial-d/ml-quant-trading (defínelo como workspace o repoPath) además de Python y PyTorch; este plugin no descarga el repositorio ni instala sus dependencias.

Convierte documentos Office y PDF (incluidos los escaneados) a Markdown con formato estructural mediante un pipeline OCR con enrutamiento con prioridad de CPU (RapidOCR/SLANet/FormulaNet).

Plugin de DeepSeek Harness para SCNet HPC: configuración SSH, trabajos Slurm de CPU/DCU, sondeo del clúster, diagnóstico de nodos de cómputo y guía de Hygon DCU/DTK.

Mascota de escritorio morada y blanca que se acopla al borde de la pantalla y muestra en tiempo real temperaturas de CPU, RAM, GPU y NVMe, con información del hardware.

Muestra el uso en tiempo real de CPU y memoria de la máquina que ejecuta el servidor web DSH.

Widget flotante de estado del sistema: uso de CPU/memoria/disco en vivo en la esquina inferior derecha de la interfaz web DSH con advertencias de color por umbral.

DSH 插件：用于局域网内设备监控，在右侧边栏（结合 dsh-better-sidebar）登记最多 10 台设备， 通过 SSH 定时采集运行指标、画波形图，并对 CPU / 内存 / 磁盘 / 温度做阈值告警。

DSH 侧栏实时硬件监控：CPU / GPU / 内存 / 磁盘一页看完，每秒刷新，每个读数都能下钻到是哪个应用。支持容量与内存耗尽预测、阈值告警与 NDJSON 导出。纯 Node，零运行时依赖，完整功能仅 Windows。

Windows host performance from WSL: CPU, memory, disk and top processes.

Service control panel in DSH Web settings: live host info (PID, versions, uptime, memory/CPU trends, active sessions), npm update banner, and a confirm-guarded graceful stop that warns when tasks are running and can wait for them to finish.

Monitor de sistema en la barra lateral para la interfaz web de DSH: visión general del host en vivo (CPU/memoria/red/disco), lista de procesos y estado de contenedores Docker, todo de solo lectura.

Herramientas de solo lectura de información de dispositivos Windows: una herramienta de agente por cada categoría de dispositivo Win32 (hora, sistema, cpu, memoria, disco, gpu, red, batería, procesos, usb, audio, impresoras) vía colectores WMI/CIM y del módulo os de Node.

蛋白质结构预测与设计插件：序列设计（ProteinMPNN/SolubleMPNN/LigandMPNN）、结构预测（ESMFold）、复合物界面筛选、序列理化打分与多样性聚类——零手动自举（本地 CPU/GPU 自适应），供 dsh-bio-genie 消费 | Protein structure prediction & design toolkit for dsh (sequence design, folding, interface screening)

Real-time host performance monitor for the DeepSeek Harness right Sidebar: CPU / memory / swap gauges, a GPU clock and VRAM line, CPU / GPU / motherboard / drive temperatures, a sortable process table, and a keep-awake toggle for remote sessions — on Linu

Live btop-style CPU/memory/temperature/GPU monitor tab for the DeepSeek Harness web GUI.

Large-image recognition for vision-exp models: lossless 800×800 tile recognition (smart/pipeline/full), local OCR with preprocessing & handwriting routing, optional multi-vendor GPU (DirectML/CUDA/OpenVINO) with auto CPU fallback.