Plugins

Paquete de memoria y contexto OpenViking para DeepSeek Harness: recuperación automática previa al paso e inyección de perfil, captura de sesión, protección de URI `viking://`, y herramientas de memoria para recuperar/escribir respaldadas por un servidor OpenViking.

Protección previa a la ejecución que bloquea comandos destructivos de Git y del sistema de archivos, así como el acceso a secretos como claves SSH y archivos .env, antes de ejecutar una llamada a herramienta.

Dota a DeepSeek Harness de un entorno de oficina real. El complemento Univer Office integra hojas de cálculo, documentos, diapositivas, lienzos, tablas relacionales y más en un único runtime, con datos conectados, validación, cambios versionados y worktrees aislados para colaboración multiagente.

Convierte un vídeo (archivo local o enlace de Bilibili/yt-dlp) en una cuadrícula de storyboard con celdas numeradas, marcas de tiempo exactas, transcripción por celda y envolvente de audio en la misma línea temporal. video_zoom vuelve a leer cualquier intervalo con mayor resolución, para que un modelo solo de texto pueda examinar el vídeo en vez de leer un resumen.

Permite que un agente solo de texto observe una pantalla en directo o una cámara. Evalúa cuánto cambia cada fotograma y reúne solo los relevantes en una lámina numerada con la envolvente de audio, para que el modelo vea los cambios reales y no una captura cada pocos segundos.

Mercado de complementos y habilidades impulsado por temas de GitHub: una página de configuración que explora el registro recopilado automáticamente (todo el tema dsh-plugin más el índice de habilidades, actualizado por CI cada 2 horas) con instalación en un clic, detección de tipo, confirmaciones de seguridad para scripts de instalación y dependencias sombra del host, gestión de claves de entorno y la especificación de reconocimiento STANDARD.md.

Seguridad ante actualizaciones del framework y gating de plugins para DSH: una verificación previa del contrato de formato de sesión que adapta plugins y presets de agente incompatibles antes de actualizar, reversión automática ante fallos, cuarentena automática de los plugins que rompieron un arranque, además de fingerprinting del entorno y un paquete público de reglas de contrato. El marketplace multi-fuente integrado es solo una capa de descubrimiento.

Pega un enlace y el agente lo lee. Convierte Xiaohongshu, Douyin, Bilibili, WeChat, artículos, PDF y audio en Markdown con citas para wiki o base de conocimiento. A/B exploratoria de 60 turnos (con límites de tiempo distintos y sin revisión humana de la corrección): lectura completada 22%→92% (+70 puntos), tiempos agotados 68%→0%, respuestas con un hecho real de la fuente 23%→82%. En 123 enlaces reales, 80% resultó utilizable (93% de las páginas que respondieron); un enlace inaccesible se informa en 26 s. Compatible con Codex, Claude Code y DSH.

Puente compatible con OpenAI para usar en Midscene los modelos configurados en DeepSeek Harness. En 127.0.0.1 (puerto predeterminado 8787; elige otro libre si está ocupado) reenvía chat completions con o sin streaming a la capa del host. Admite routing oficial de DeepSeek, CodeBuddy, Codex y endpoints OpenAI/Anthropic personalizados. Las credenciales quedan en plugins provider; el puente no las toca. /v1/midscene-env genera cuatro líneas MIDSCENE_MODEL_* e infiere la familia. Registra 7 skills: navegador, escritorio, Android, iOS, HarmonyOS, E2E Vitest y referencia Midscene; no requiere npx skills add. npm: dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-midscene

Tarjeta de configuración de servidores MCP para la GUI web de DSH: añade/edita/activa/desactiva servidores MCP por stdio (subproceso local) o streamable-http (remoto), con expresiones con prefijo js: para valores de env/header, insignias de estado y recarga en caliente al guardar.

Permite que el LLM utilice un entorno de línea de comandos (CLI).

DSH Knit ordena en la barra lateral Markdown/código/imagen/vídeo de todo el workspace; expone Context Pack vía knit_docs. BM25/IDF local predeterminado compara mensajes recientes con título/resumen/cuerpo: sin modelo/red, nada sale; el índice persiste tras reinicio/nuevas sesiones. Hay evidencia y preview; atribución fijada al leer, pin/exclusión reversible antes de recuperar. v0.23 híbrido opcional OFF, requiere embeddings Ollama/OpenAI-compatible configurados por el usuario. Envía query+título/resumen (Markdown: inicio ≤60 caracteres; código: carpeta relativa; medios: nombre); no cuerpo completo/ruta absoluta; loopback local. v0.24 asocia cambios no commit mediante git status read-only (argv fijo, sin shell, env allowlist), OFF. Sin prueba con proveedor real; no afirma mejora.

Un panel Settings gestiona MCP, skills, memoria, subagentes, prompts y sesiones. Permite cambiar todo el entorno con combinaciones de escena y el Agent también puede operar el plugin.

Habilidad de verificación del navegador en entorno aislado para el desarrollo de plugins de DSH: un DSH_HOME desechable, su propio perfil `verify_<random>`, su propio puerto y su propia instancia de navegador en un solo comando, con limpieza al salir, de modo que el perfil que realmente usas nunca se toca; incluye un controlador CDP puro sin dependencias (snapshot / click / screenshot / eval) y una auditoría de aislamiento opcional.

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.

Gestor de servidores MCP (stdio / streamable-http): niveles de configuración por directorio de trabajo, de proyecto y global; los MCP de proyecto se colapsan por defecto en 4 herramientas atómicas mediante una capa de middleware (`middleware: all` también incorpora los servidores globales, conmutable en caliente desde la página de ajustes); el aislamiento del espacio de trabajo evita interferencias entre proyectos; las configuraciones solo conservan referencias `${ENV}`, sin secretos en texto plano en disco; API de registro en tiempo de ejecución para que otros plugins inyecten servidores MCP.

Generación y lectura de imágenes para DSH. La página lateral 创作 ofrece una fila por modelo, 10 proporciones, tamaños de 1K–4K, hoja de contactos con tarjetas de detalle, zoom, reutilización y borrado. Incluye tres proveedores preconfigurados y endpoints propios; uno no requiere clave, además de una skill vision-review. La clave pegada se guarda en ~/.dsh/secrets/media-tools.env (mode 600) y solo se envía al proveedor elegido. Requiere Python 3.9+ (genera mediante scripts/generate.py); la página necesita DSH Desktop 0.2.1+.

Objetivos de sesión Git worktree con sesiones de tareas aisladas, Listo para revisión (Ready for Review), Vista previa local reversible, entrega confirmada por humanos, retención y recuperación del entorno, e iteración dentro de la misma sesión.

Skill Smart Charts: convierte archivos de datos CSV/TSV/TXT/XLSX/XLS/JSON en HTML interactivo autónomo con ECharts: 32 tipos de gráfico, incluidos mapas offline, 3 temas, sin CDN. Un perfil de datos --profile (dtype por columna, cardinalidad, ausencias, muestras, estadísticas, granularidad de entidad, señales) permite al agente leer los datos y elegir el gráfico; cada gráfico incluye una ficha de hechos (plot_stats + data_preview) cuyos números son los únicos citables. El código de transformación del LLM se ejecuta en un sandbox restringido (lista negra + lista blanca de AST + builtins seguros); --doctor autocomprueba el entorno de Python. Totalmente offline, con ECharts incluido.

Recuperación semántica, gestión de recursos, autorrecuperación (espacios duales de usuario + agente) y memoria de sesión para DeepSeek Harness: memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob sobre URIs viking://, gestión de recursos memadd/memremove, estado de observador memqueue, captura de sesión memcommit y generación de guías de habilidades memlearn.

Analiza el uso del disco en Windows, compara análisis y gestiona la limpieza de caché y la migración del entorno de desarrollo en DSH Web.

Puente de los directorios .claude/ de Claude Code a DSH sin migración: habilidades, comandos y reglas a nivel de proyecto y de usuario (un único sobre system-reminder), archivos de agente, hooks (PreToolUse/PostToolUse/UserPromptSubmit/SessionStart/SessionEnd) y servidores .mcp.json, además de marketplaces de plugins de Claude Code. Incluye /cc-plugin para la gestión completa de plugins/marketplace (claude CLI primero, fallback autoimplementado), /cc-resume para listar e importar sesiones de Claude Code en DSH como registros nativos basados en eventos, y /cc-export para escribir habilidades de DSH como habilidades de Claude Code. Puente bidireccional Claude Code <-> DSH, versionado y publicado como dsh-claude-compat.

Herramienta de comprensión de video de bajo coste: una herramienta video_understand convierte un enlace de Bilibili / BV / video local en una capa de información AVIS (ASR + estructura de escenas + seguimiento de objetos + etiquetas YOLO) y devuelve un resumen + Q&A. Incluye enrutamiento dinámico entre capas guiado por preguntas (L0 ASR / L1 seguimiento de objetos / L2 VLM de fotograma clave), reutilización de la capa semántica para preguntas repetidas y un tope de presupuesto por pregunta. Motor Python: la capa principal necesita faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); la capa semántica opcional añade ~2GB de torch / transformers / ultralytics. Un doctor --fix incluido configura el venv e instala ambos.

Lee en voz alta las respuestas de Harness mediante un motor TTS local existente: lanzadores integrados para IndexTTS y GPT-SoVITS, una entrada local HTTP/JSONL basada en protocolo y carga desde carpetas de modelos para entornos SDK de Kokoro, F5-TTS, VoxCPM, Qwen3-TTS y CosyVoice. No incluye modelos. Deriva de 1624318455/dsh-plugin-tts y separa el ID de fila y los ajustes para instalar ambos en paralelo con funciones duplicadas desactivadas.