Plugins

Complemento de estudio TongFlow para DeepSeek Harness (dsh): modelo de proyecto al estilo de un equipo de rodaje, flujos de trabajo TongFlow creados por el agente, generación multimedia determinista, lienzo integrado.

Informes deterministas de investigación sectorial para DeepSeek Harness: los flujos de investigación de empresas e industrias producen informes estructurados y verificables a partir de evidencias escalonadas.

Memoria a largo plazo curada y basada en archivos para DeepSeek Harness: notas en markdown legibles por humanos, un único almacén de archivos planos compartido entre hosts (ignorado por git cuando reside dentro de un repositorio de proyecto), y un límite de índice determinista impuesto por ctx.tools.guard()

Laberinto de ejecución para sesiones DSH: el recorrido real del agente — avance principal, desvíos fallidos o sin salida, retrocesos, reintentos de solicitud y ramas de subagentes — dibujado en una sola línea temporal de reloj; con tres trazas bajo cada carril que comparten ese eje (densidad de llamadas a herramientas, pulso de tokens, presión de contexto) y un panel de análisis determinista debajo (matriz de resultados de herramientas, cadenas de recuperación ante fallos, distribución de duración); míralo crecer en vivo en una pestaña de sesión, o sube hasta 5 registros de sesión para una comparación en el mismo eje.

Informes de investigación deterministas para fondos mutuos públicos chinos construidos a partir de datos de fuente pública (Tiantian Fund y Eastmoney), métricas de función pura (descomposición de rendimiento, penetración de participaciones, atribución de estilo, perfil del gestor), e informes versionados con un apéndice de trazabilidad de instantánea por número.

Paquete completo de sabiduría tradicional china (XuanShu) como plugin Cordis de DeepSeek Harness: cálculo de bazi, ziwei-doushu, liuyao, meihua, qimen, daliuren, taiyi, wuyun-liuqi, constitución y feng shui, con un motor determinista local y un panel de visualización.

Protector de escritura académica (bilingüe inglés/chino): elimina la escritura defensiva típica de la IA, protege la evidencia científica (cifras, citas, fuerza de las afirmaciones, resultados no significativos, alcance) durante el pulido, y ajusta el texto hacia una revista objetivo (Journal Profile + Journal Fit). Regex/estadística local determinista, sin red ni LLM; incluye writing_rules / writing_audit / writing_style_profile / writing_journal_profile con auditoría automática al escribir el artículo.

Plugin de producción 3D para Blender con 30 skills de modelado/reconstrucción, 13 herramientas de runtime y 26 ayudantes deterministas para ajuste de referencias, renderizado, validación, animación y exportación portátil; instalable como `dsh-blender`.

Búsqueda y fetch web unificados multi-proveedor: grupos de claves BYOK, monitorización de salud y fallback determinista.

Genera títulos de sesión deterministas y configurables para DeepSeek Harness a partir de campos semánticos del prompt y plantillas.

DeepTrace: informes de agente deterministas a partir de los registros de sesión (diarios/semanales/mensuales/anuales/personalizados): desglose de costes y tokens, 8 reglas de análisis, revisión de colaboración, saldo del proveedor en vivo, exportación a PDF/PNG/HTML; solo lectura, nunca reescribe el historial.

Kit de herramientas sin dependencias: tiempo / codificación / json / calculadora / csv / regex / markdown / diff / estadísticas / schema; diez herramientas deterministas en una sola instalación.

Maneja el trazado científico de OriginLab Origin desde el chat de IA vía MCP: 62 herramientas. Vigilante de diálogos modales, compuerta de seguridad LabTalk, release/reconnect, ajuste con parámetros iniciales/fijos/ponderados, ediciones finas de gráficos y hojas, herramientas de matrices, FigureSpec YAML declarativo (diferenciable y reproducible), instantánea de solo lectura de MCP Resources, puente matplotlib-figure, ensamblaje de PowerPoint con etiquetas de paneles, búsqueda de plantillas de Graph Gallery, exportación EPS, lista blanca de acceso a archivos, línea base de regresión visual y entregable OPJU editable con verificación determinista de relectura.

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.

Motor de contexto Zero-residence: los payloads grandes de herramientas se expulsan del contexto activo a un almacén consultable y solo quedan punteros deterministas, de modo que los tokens de prompt por turno dejan de crecer con la transcripción. Cualquier contenido enmascarado se reconstruye literalmente desde el registro de la sesión a petición, por id de llamada de herramienta o seq de sesión.

Núcleo de órganos de Agent-Body: plugins organizados como un solo cuerpo. Cada comando se vuelve un impulso nervioso que inerva de forma determinista el órgano competente y nombra la capacidad a usar; un latido de intervalo variable bombea directivas del operador, propiocepción y avisos de homeostasis por el sistema; los reflejos se disparan sin llamadas al modelo; los fallos siguen atribución determinista (herramienta, argumentos, permiso, timeout, red), prescripción y bucle de reverificación, y los errores de argumentos nunca se reintentan. Un órgano ausente lo compensa el de mayor solapamiento de capacidades, y los esquemas de herramientas se filtran por la intención actual (reducción medida del 84.7%, reproducible en el repo). Es el paquete de plugins núcleo del repo agent-body.

El órgano de memoria de Agent-Body: tras 2 minutos de silencio entra en sueño ligero y tras 5 en sueño profundo, donde reglas deterministas destilan la experiencia real en tarjetas de memoria (trampas, manuales, puntos calientes, problemas sin resolver, hechos). Los comandos entrantes recuperan tarjetas relacionadas por palabra clave y las inyectan en el contexto; las tarjetas sin uso decaen con una vida media y se archivan en lugar de borrarse. También elimina el ruido de las advertencias de homeostasis de todo el cuerpo: las repeticiones dentro de una ventana se cuentan en vez de reimprimirse, y una advertencia que se repite sin curarse converge en un desfase de estado estacionario conocido y se silencia. La consolidación y el recuerdo no hacen llamadas al modelo.

Barandilla causal de caja blanca para dsh: cada llamada a una herramienta se evalúa antes de ejecutarse mediante una cadena lógica causal determinista — bloquea operaciones destructivas y sobre archivos de credenciales, escala las violaciones repetidas de límites, corta los eslabones que fallan hasta que se verifiquen y se corrijan, y emite dictámenes de riesgo sobre ejecuciones no auditables; funciona totalmente en local, sin coste de API, más 6 herramientas de autoverificación de caja blanca.

DAG en vivo impulsado por proyección para los subagentes y flujos de trabajo duraderos de una Session: estado y navegación, diseño determinista de cadenas profundas, controles de encuadre/desplazamiento del lienzo y reorganización de nodos de la sesión actual.

Memoria entre sesiones con recuerdo determinista de cero tokens (bigrama-Jaccard fusionado con FTS5 BM25 mediante RRF, tokenización sensible al chino), refuerzo que fortalece observaciones repetidas y procedimientos cristalizados en archivos SKILL.md refinados in situ mediante un ciclo activo-inactivo-archivado con archivo reversible y rollback. La ingesta y la eliminación exponen cada una un nivel de autonomía elegido por el usuario; los conflictos y las escrituras de alta importancia siempre van a revisión humana, y nada se elimina automáticamente. Requiere Node 22.5+.

Compresión determinista de contexto para dsh: cero llamadas al LLM, poda basada en reglas que preserva rutas, comandos, trazas de error y tareas pendientes textualmente. Comprime ~80k tokens a unos pocos cientos.

Comando Cordis /hongtou: canalización de dos fases (JSON estructurado por LLM + renderizado determinista de plantillas XML de Word 2003)

Herramientas de escritura que eliminan patrones que suenan a IA y se ajustan a tu voz personal. 8 herramientas deterministas escanean texto, construyen una huella de estilo a partir de tus muestras y devuelven briefs de reescritura.

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.