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Preset de investigación con evidencia verificada: cada paso usa observaciones confirmadas por el sistema, las afirmaciones L3+ pasan a un evaluador independiente y la sesión forma un registro reproducible y una ontología explorable. Requiere DSH >=0.1.7-alpha.1.

Mascota de escritorio (al estilo QQ-pet): flota en una esquina, se puede arrastrar, alimentar y con la que se puede jugar.

The memory that dreams: memoria entre sesiones para DeepSeek Harness que te recuerda a ti y a tus proyectos, consolida recuerdos mientras está inactiva (autoDream), congela recuerdos contradictorios para que los revises y mantiene un registro de auditoría reproducible. La memoria permanece en tu equipo en SQLite con copias Markdown editables; incluye recuperación por cuatro vías (palabras clave, vectores, BM25 y grafo de entidades), panel interactivo, 10 herramientas de modelo, servidor MCP, API externa y CLI. El resumen y la consolidación usan el modelo del host ya configurado; con un embedder local, la búsqueda semántica funciona completamente sin conexión.

La memoria que sueña — memoria entre sesiones para DeepSeek Harness: te recuerda de una sesión a otra, se autoconsolida mientras duerme (autoDream), congela los recuerdos en conflicto para tu revisión y mantiene un rastro de auditoría reproducible. Búsqueda semántica local offline-first sobre SQLite con réplicas Markdown editables por humanos, un grafo de entidades, un panel de memoria interactivo, además de una API externa y una CLI.

La memoria que sueña: memoria entre sesiones para DeepSeek Harness: te recuerda entre sesiones, se autoconsolida mientras duerme (autoDream), congela las memorias en conflicto para tu revisión y mantiene un rastro de auditoría reproducible. Búsqueda semántica local offline-first sobre SQLite con espejos Markdown editables por humanos, un grafo de entidades, un panel de memoria interactivo, además de API externa y CLI.

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.

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.

Presenta DSH Web como una interfaz voxel jugable estilo Minecraft en primera persona a pantalla completa — no un skin solo de color: los usuarios caminan por un mundo de bloques Three.js persistente y acceden a workspaces nativos, sesiones, conversaciones, herramientas, selección de modelo, permisos, información de contexto y el composer mediante instalaciones dentro del mundo y un banco de trabajo.

Complemento de anuncios de voz basado en eventos y sin dependencias: sin modelo extra, sin coste de tokens. Habla con la voz natural integrada del sistema, compatible con Windows y macOS; anuncios de respuesta final, alertas de aprobación y preguntas, anuncios opcionales de eventos (fin de turno, comando completado, cambio de objetivo, errores de herramientas, actualizaciones de tareas), respuestas finales reproducibles y una página de ajustes visual bilingüe.

Generador de galgame: proporciónale un documento de guion más recursos de personaje/fondo/BGM/animación en el espacio de trabajo (img_human/, img_bg/, audio/, img_cg/) y genera una página web de novela visual jugable con ranuras de guardado configurables ([存档 N], 9 por defecto), sprites que siguen al hablante con cambio de variante multi-pose ([表情]), animaciones de apertura/cierre/CG ([op]/[ed]/[cg]), control de reproducción/detención/volumen de BGM y ramificación por líneas if.

Mascota de escritorio dibujada a partir del contorno oficial de la ballena, para la app de escritorio y la UI web: animaciones SVG y expresiones faciales que siguen el estado del agente (pensando, trabajando, hecho, error, esperando confirmación), y puede seguir otras sesiones en ejecución con una insignia de recuento; pínchala, arrástrala, agítala hasta marearla, aplástala contra el borde de la pantalla o pasa el cursor por su cabeza para acariciarla; 7 paletas, 4 tamaños, sonidos sintetizados, sincronización con tema claro/oscuro y una vista previa web jugable.

Reproduce sesiones en una línea temporal reproducible con uso de tokens por paso, audita operaciones sensibles, estima costes, visualiza linaje de bifurcaciones, compara sesiones y exporta repeticiones HTML autónomas.

Motor de persona para DeepSeek Harness: un config.json rige el nombre propio de la IA (por modelo y nivel), cómo te llama, su postura relacional, el texto de carácter, contratos de trabajo por ítem con interruptores, el idioma de la cadena de pensamiento y el tono de respuesta, y memoria a largo plazo condicionada a confirmación humana: la IA solo añade candidatos, una línea de confirmación los activa, y el registro solo admite añadidos y es reproducible. Las entradas confirmadas se inyectan como bloque citado de datos, no de instrucciones; las etiquetadas con un kind van a archivos arbitrarios y no llegan al prompt. El prompt se reevalúa desde disco en cada ensamblado: las ediciones aplican sin reiniciar. Presets: instantáneas JSON compartibles. Sin dependencias, red ni shell.

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.

Selecciona texto en la interfaz web DSH para recibir en streaming su traducción y explicación según el contexto de la conversación original. El panel conserva un historial reproducible que puede convertirse en una sesión completa.

Escucha pódcasts y audiolibros de Ximalaya dentro de la interfaz web de DSH: busca álbumes, explora pistas paginadas y reproduce desde una barra de reproducción (anterior/reproducir/siguiente, avance, volumen, velocidad). Tras iniciar sesión con QR, la página «Mío» lista tus pistas marcadas como favoritas (clic para reproducir), los álbumes suscritos con pistas del último episodio y los locutores seguidos con sus álbumes públicos; el host retransmite los flujos de audio con soporte de Range y registra una herramienta `ximalaya_play` para que el agente pueda buscar y reproducir cuando se lo pidas.

Pantalla de inicio de vídeo a pantalla completa: reproduce un mp4 al arrancar, permite saltarlo con un clic e importar clips propios; los códecs no reproducibles se transcodifican automáticamente a H.264.

Tema de píxeles neón para DeepSeek Harness de escritorio, con fondos jugables de combate aéreo, lanzamiento de cerdos y corte de fruta, controles de ratón y modo día/noche para el juego de lanzamiento.

Oculta los esquemas de herramientas del prefill del modelo y revela una herramienta cada vez mediante una API de modelo de decisión. Requiere endpoint de esa API activo y pnpm en PATH.

Clínica de solo lectura para logs de sesión DSH: 22 diagnósticos con nombre (desperdicio de tokens, ciclos de reintentos/fallos, exceso de contexto, amnesia entre sesiones, MCP servers y skills inactivos). Cada hallazgo incluye un localizador de evidencia reproducible como `session.v4.jsonl.zstd#L101-L110` y una prescripción ejecutable: fragmento YAML para profile-patch o comando con valores actual→propuesto, riesgo, verificación y fuente. Un comando de feedback retira una prescripción rechazada y el informe indica que se eliminó por ese feedback. Cero dependencias, cero egreso por defecto y nunca escribe los archivos de sesión.

La herramienta `manim_card` convierte Manim Python en una tarjeta de animación reproducible en el chat. El código se ejecuta en el navegador con un runtime incluido, sin Python local; la exportación de vídeo usa Manim CLI local si está instalado o genera los fotogramas en el navegador en caso contrario.

Guardián de aprobaciones para DeepSeek Harness: un modelo revisor decide las solicitudes de permisos antes de que te lleguen. Usa el backend de decision API System One (TypeSafe Jev, SiliconFlow o Laya autoalojado), una política configurable para baja confianza y una whitelist de reglas permitidas.

Lista y búsqueda de correo mediante himalaya / notmuch (sin envío).

/repro exporta un paquete de problema mínimo, reproducible y sin secretos: el registro de sesión, los comandos fallidos y el diff de Git.