Plugins

Integra TypeSafe Jev en DeepSeek Harness para seleccionar skills y archivos, supervisar tareas, corregir hallazgos compartidos, filtrar salidas de herramientas, ayudar con aprobaciones y navegar por etapas registradas. Todas las funciones están desactivadas de forma predeterminada.

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).

Consejo multimodelo para DeepSeek Harness: respuestas independientes, revisiones anónimas entre pares y una decisión final inspeccionable.

Panel lateral derecho que convierte la colección de habilidades de Matt Pocock en un tablero de misiones DSH: mapas de decisión wayfinder, acciones de triaje/corrección/discusión/ejecución por issue, sonda de 9 habilidades clave + radar de 20 habilidades, comprobaciones de entorno y transferencia con un clic entre sesiones.

Clasifica las llamadas a herramientas pendientes con Jev (el modelo de decisión no generativo de TypeSafe AI) en tools/pre-execute: las llamadas de alto riesgo con alta confianza se deniegan y las ambiguas se escalan a aprobación; además autoaprueba en approval/request las llamadas reversibles claramente autorizadas tras un filtrado por evidencia de argumentos. También hereda del resolutor de referencias de sesión para que las instantáneas conserven los mensajes puntuados por Jev en lugar de descartar los más antiguos. Se degrada al comportamiento original ante cualquier fallo del proveedor; modo sombra con un comando /jev-stats; endpoints de TypeSafe u OpenRouter; 64 pruebas.

Motor de decisiones Jev DSH｜Plugin de decisiones estructuradas orientado a Agent Harness. Soporte nativo de DeepSeek Harness, soporte de OpenCode y Codex Harness a través de iPolloWork.

Plugin de capa de decisión basado en Jev para DeepSeek Harness

StrataGate ofrece a DeepSeek Harness una memoria local-primero, a largo plazo y evolutiva para preferencias del usuario, decisiones de proyecto, conversaciones y resultados de herramientas entre sesiones; superpone el historial con decaimiento temporal ajustable por el usuario, refuerza los recuerdos mediante su uso en respuestas reales, muestra recuentos de uso conscientes del espacio de trabajo y mantiene las evidencias recuperadas trazables hasta sus mensajes originales.

Una entrada de guía en mitad de la ejecución para DeepSeek Harness Web: mientras el agente trabaja, aparece una barra de entrada encima del compositor para inyectar solicitudes de modificación en la siguiente decisión mediante agent.steer(), sin detener la conversación. Los borradores persisten por sesión, los mensajes inyectados no leídos pueden recuperarse desde el globo, y se admite un prefijo de guía opcional.

Memoria entre sesiones para DeepSeek Harness: los agentes guardan, buscan y actualizan preferencias del usuario, hechos y decisiones de proyecto; las entradas importantes se inyectan en sesiones posteriores, y una sección de Ajustes permite listarlas, editarlas, archivarlas o eliminarlas.

AI Company Framework: convierte una frase en una empresa multi-agente — 15 Skills planos (boss/pipeline/role-template/11 roles/generic customer-memory), 7 plantillas de flujo de trabajo, runtime AgentTeams + panel de actividad, barra lateral de empleados con aislamiento por sesión, bridge de bot Feishu (bot de boss y por empleado, enrutamiento de grupo, push autónomo, puerta de decisión humana, guía de contacto externo), memoria SQLite por cliente con memoria de tres capas (fusión entre grupos), conmutador de modo /company; sin RAG.

Guardia de desviación de requisitos en tiempo de ejecución que mantiene a los agentes DSH de larga duración alineados con el objetivo, las restricciones y las decisiones aprobadas por el usuario.

Decisiones tipadas de Laya (`noul` sí/no, `choice`, `score`) como servicio Cordis de primera clase (`ctx.laya`), más las herramientas `laya_ask` y `laya_plan` visibles para el modelo. El plugin en sí no instala ni descarga nada: es un cliente de un sidecar `laya-mcp serve` que inicias tú mismo, e informa que el sidecar no está en ejecución en lugar de fallar de forma oscura en la primera llamada a una herramienta.

model router por paso: preajustes con nombre y reglas ordenadas de grupos de imagen/palabras clave que enrutan cada paso del agente a través de cada proveedor y modelo montado, añadiendo flujos de colaboración para transcripción de imágenes, un protector de imagen, un panel de cuotas multiplan y observabilidad de decisiones por paso.

Sonidos de notificación para DeepSeek Harness: un timbre suave cuando el agente necesita una decisión o termina una tarea. La notificación vuelve a la ventana y los ajustes permiten cambiar volumen y sonidos.

Uso del ordenador en macOS con AX primero para DeepSeek Harness: instantáneas de accesibilidad con referencias estables, entrada en segundo plano, escritura Unicode, menús, apps, capturas set-of-mark, OCR en el dispositivo, acciones verificadas y guardas semánticas opcionales de Jev (TypeSafe System One) — 1.

Uso del ordenador en macOS con AX primero para DeepSeek Harness: instantáneas de accesibilidad con refs estables, entrada en segundo plano, escritura Unicode, menús y apps, capturas set-of-mark, OCR en el dispositivo y acciones verificadas — 11 herramientas conectadas a la CLI macos-cu.

Skill de metodología de clonación de sitios web: un árbol de decisión que prioriza la fuente real y cubre sitios estáticos, sitios de contenido React/Vue/Next y frontends con mucho WebGL/Canvas, verificación obligatoria del código ejecutable citado de análisis de IA de segunda mano, y 13 scripts Node sin dependencias para reconocimiento de navegador vía CDP, recolección de assets/fuentes, rastreo de rutas, caza de sourcemaps y auditoría por diferencia de píxeles.

Despacha subagentes con perfiles nombrados (modelo, esfuerzo de razonamiento y alcance de herramientas por tarea), comprobaciones de seguridad, estimación de costos con comparación de ahorro y un registro completo de decisiones de despacho.

Plugin para DSH Desktop: inyecta restricciones solo cuando son relevantes, por capas —texto estable en el prompt del sistema, volátil al final— sin invalidar la caché del prompt. Por turno (pregunta / investigación / discusión / diagnóstico / ejecución) limita: no editar archivos en pregunta, arreglos no pedidos en diagnóstico, citar código no abierto, hablar de símbolos no vistos o disfrazar «no lo comprobé» de «espero tu decisión»; explica en palabras simples código, campo o id. Memoria: avisos al 75%/90% de contexto, resumen de sesión exportable y conocimiento del proyecto por directorio. Artefactos: contrato de tarea, registro de cambios, hipótesis con puerta de evidencia y decisiones de diseño. Panel: lume-metrics.jsonl vía lume_metrics; personas destiladas de chats o novelas.

Plugin proactivo de planificación multimodelo: ingesta de señales multisource con deduplicación y clasificación de urgencia, un motor de decisiones de cuatro vías ejecutar/aplazar/desestimar/preguntar al usuario, generación de planes DAG con ejecución paralela de modelos, reflexión de calidad con reintento automático y cambio de modelo, memoria a largo plazo para patrones y lecciones de tareas, y evolución de estrategia mediante algoritmos genéticos con evaluación en sandbox y despliegue canary.

Búsqueda en la comunidad, análisis de similitud y decisiones de instalación/desduplicación/construcción propia para el ecosistema dsh-plugin.

Entrenamiento heads-up (1 contra 1) de Texas Hold’em con un oponente de IA independiente, memoria persistente de acciones públicas y revisión de decisiones.

TypeSafe Jev (modelo de decisión System One) como herramienta jev_decide para DeepSeek Harness: las preguntas noul, choice y score devuelven probabilidades calibradas; las credenciales reutilizan la interfaz de credenciales de DSH; reintento con backoff 429/529 integrado.