Plugins

Panel de información de contexto de DSH: panel de control de contexto + comando /context + navegador de contexto — gestión integral del ciclo de vida del contexto con composición categorizada, detalles del contenido, tendencias de evolución, eventos de compactación/inyección y estadísticas.

Integración de DeepSeek Harness para OpenContext con memoria duradera entre sesiones, captura y recuperación automática de prompts, resúmenes de sesión, percepciones estructuradas y recuperación de documentos.

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.

Historial de entrada estilo terminal para el compositor web: recuperación con flechas priorizando los extremos, con restauración exacta del borrador/cursor, historial persistente local del navegador, búsqueda inversa con Ctrl+R y conciencia de contexto deslizante; la versión 0.5.0 añade una capa de entrada inteligente: fragmentos entre sesiones (/save, /load), plantillas de prompts con variables, información de reutilización y resaltado de resúmenes de compactación.

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.

Workspace de oficina y panel de sesiones: un panel flotante de sprites de 6 columnas que visualiza workspaces, sesiones, uso de tokens y subagentes, más Agent Mail y una pestaña de registro de oficina. Las vistas de Feishu/Lark (feed de mensajes, calendarios de reuniones, transcripciones) requieren además la herramienta `@larksuite/cli` instalada y autenticada por separado.

Revisión de trayectoria de solo lectura en una barra lateral de conversación redimensionable, con análisis de reglas, explicaciones opcionales del modelo, navegación por evidencias y comparación de ejecuciones del mismo rango.

Panel de información de solo lectura para un perfil: cinco vistas sobre los mismos datos — capas de configuración, árbol de plugins, servicios, nombres de herramientas y modelos — cada entrada muestra qué capa la insertó o desactivó y si está en ejecución.

Añade exploración y transferencias de almacenamiento COS, subidas de artefactos del workspace, enlaces temporales y adjuntos de conversación que conservan copias locales con identidad de objeto en la nube, además de herramientas Agent para Tencent Cloud COS, CI y MetaInsight.

Estadísticas personales de uso local-first en Ajustes, con mapas de calor de tokens de 1/7/30 días y un calendario de 30 días, composición de tokens, mezcla de modelos y estado de llamadas a skills.

Información de sesión y repetición HTML compartible con un clic para DeepSeek Harness.

Convierte datos brutos (CSV / tabla pegada / resultados SQL / DuckDB) en un informe Markdown estructurado con conclusiones de negocio, métricas y gráficos.

Token usage dashboard in the DSH settings page: nine metric cards (total, today, yesterday, peak day, longest session, active-day streak, active days, sessions, subagent tokens), a GitHub-style daily/weekly/cumulative heatmap, and an activity insight list, aggregated locally from session logs and projection caches, keeping token history after a session is deleted.

Visual channel configuration UI for DeepSeek Harness (feishu / imessage / telegram / ...)

Connects the Qixin Insight MCP server over OAuth 2.1 with PKCE as a single plugin entry, mounting its tools as mcp__qixin_insight__* with automatic token refresh and revocation on disconnect.

Cipher memory platform as a DSH bundle: four memory types (attention, experience, preference, cognitive) sedimented per turn by four memory agents, cross-session deterministic recall injected via systemPrompt.context, insight review kept out of user-facing output, per-session UNNI/LOOP modes with memory-driven auto-continuation, memory search/ingest tools, plus a settings page (SOUL editor) and an AgentPool panel.

Branching surveys in the web GUI: the ask_survey tool with per-option routing, hover insights, Mermaid diagrams, quick one-click answer templates, and resumable banked progress.

Neural Ledger · 神经账本 — turn your DSH collaboration sessions into a visual work ledger: token analytics, smart insights, trend forecasting, and one-click daily/weekly/monthly Markdown reports.

Branching surveys in the web GUI: the ask_survey tool with per-option routing, hover insights, Mermaid diagrams, quick one-click answer templates, and resumable banked progress.

See how you have been using AI: `/session-insights` reviews your DSH sessions over time, shows what worked, which problems kept coming back, and what results were actually produced, then creates a retrospective report on your machine.

Panel local de uso de dsh: estadísticas de tokens, peticiones, actividad del agente, llamadas a herramientas y rendimiento.

Centro de insight de plugins: una sola respuesta a "cuáles vale la pena instalar" — plugin_guide relaciona necesidades con plugins, recipe instala entornos completos, plugin_rank puntúa la salud (0-100), plugin_audit escanea estáticamente un checkout local por seguridad, y plugin_verdict emite install / caution / research / avoid.

Capa de ejecución autorreparable: un bucle de control de recursos con cambio de estrategia y escalada de reparación, información sobre tormentas de errores y fallos de fibras, traspaso de conocimiento entre sesiones, un panel de autorreparación y 7 herramientas.

Kit de análisis de datos: perfilado de CSV/TSV/JSON, detección de anomalías por IQR y z-score, resumen estructurado con problemas de calidad y consultas de filtrado/agrupación/agregación sin código.