Plugins

Lee archivos de sesión ya creados, incluso antes de instalarlo, por otros 42 agentes de programación de este equipo (Claude Code, Codex, Cursor, VS Code Copilot Chat, opencode, OpenClaw, Hermes, Kimi, Cline, Zed y más). Incluye seis herramientas (deja_recall, deja_session, deja_blame, deja_fix, deja_how, deja_remember), el comando /deja y recuperación automática opcional en el contexto de runtime. Índice BM25 local, sin LLM, embeddings ni red. Instalación: dsh plugin --profile web add dsh-deja

Memoria entre sesiones con ámbito de proyecto: almacén SQLite de siete capas (soul/user/project/fact/lesson/rules/topic) sobre node:sqlite, inyección en el primer mensaje apta para caché más coincidencias de palabras clave por mensaje, herramientas memory_remember/search/find_similar/read/update/project y consolidación en ventana de inactividad («dream») con supresión en horas pico. Los textos de prompt se distribuyen como archivos de datos por idioma; el marco es compatible con usuarios multilingües.

Escuadrones multimodelo persistentes que se configuran en Ajustes y se seleccionan en el Composer, con políticas de modelo y herramientas por miembro. Por defecto, el Agent líder completa él mismo el trabajo sencillo y solo delega cuando se necesita el escuadrón guardado; el trabajo delegado se ejecuta como un DAG acotado con revisión y reparación opcionales. Run Center registra los reintentos y los tokens por miembro a partir de los eventos de uso oficiales de Harness.

Mejora la experiencia con modelos: varias formas de completar parámetros, mejor compatibilidad, memoria del esfuerzo de razonamiento, subagentes que siguen en tiempo real el modelo y esfuerzo del padre, y ajuste automático del esfuerzo por IA.

Plugin de memoria Honcho de Plastic Labs: inyecta el perfil de usuario, resumen de sesión y conclusiones relevantes al inicio de la sesión, sube cada turno a Honcho en segundo plano con los secretos redactados, y añade las herramientas honcho_search / honcho_chat / honcho_remember más el comando de estado /honcho; se configura mediante ~/.honcho/config.json compartido con las demás integraciones de Honcho, contra honcho.dev alojado o una instancia autoalojada.

Memoria Markdown entre sesiones, LLM-Wiki/SOUL.md. Por defecto se inyecta tras el primer mensaje solo en la sesión activa. remember/recall/consolidate/forget, skill, migración pack/unpack y recuerdos personales en reposo. Presupuesto por archivo evita truncar el índice; last_access permite decaimiento. Salud de solo lectura: tamaño/frescura/lint. Índice con summary:, gráfico páginas/tags arrastrable con zoom, filtros tag/type/salience/hot/stale, sugerencias de enlaces y checkup con acciones priorizadas. Skill bajo demanda reduce payload inicial ~23%. Icono propio y feedback al repo. Requiere formato DSH v4, DeepSeek Harness oficial 0.1.7+; fuente de mensajes plugin:memory.

Equipos de agentes: genera compañeros de equipo con nombre y de larga vida, coordínalos con una lista de tareas compartida, buzón de miembros y espacios de trabajo virtuales, y observa al equipo en directo en una pestaña de sala de equipo.

Espacios de trabajo unificados: fusiona varios directorios en una sola sesión, gestiona uniones desde un panel de configuración y lee/escribe archivos miembro mediante las herramientas uw_read/uw_write/uw_edit/uw_delete/uw_move.

Memoria de persona y diario entre sesiones para DeepSeek Harness. Un filtro local elige qué turnos recordar; una llamada adicional al modelo genera diario en primera persona e impresión del usuario, cada uno vinculado al momento concreto. Las conversaciones posteriores inyectan unos 2000 tokens de memoria propia en tres capas: núcleo de persona, juicios escritos por el modelo y diario. Incluye una herramienta para registrar juicios con palabras del modelo. El plugin solo lee el Markdown escrito por la persona. Desde la barra lateral se lee, olvida o exporta el archivo; olvidar solo baja la prioridad, no borra, y una coincidencia temática fuerte puede recuperarlo. Archivo local, editable y portable. Elimina secretos antes del envío. Sin dependencias de ejecución ni compilación.

Añade un panel de ajustes multiusuario al cliente web de DSH: selección de modo de uso, gestión de miembros con estado en línea y vinculación de dispositivos, y cambio o compartición de las bases de memoria y conocimiento por miembro.

Pausar / reanudar / cancelar la tarea de conversación en curso desde el área del compositor: la pausa forzada interrumpe inmediatamente y recuerda la herramienta interrumpida, la pausa segura aterriza después de que la herramienta o el razonamiento termine, la reanudación pide confirmación, y la granularidad de pausa predeterminada es configurable en los ajustes.

Presets reutilizables de Agent Team para DeepSeek Harness. Settings guarda Teams con nombre: un captain con su propio prompt y lista de herramientas permitidas, más miembros con ruta provider/model, reasoning effort, prompt y herramientas propios. Un control del composer aplica un Team a la Session actual, instala el prompt del captain y registra las herramientas spawn_team_member, get_team_preset y update_team_preset.

Indicador y panel de cuota en la esquina inferior derecha que agregan cuotas de membresía entre plataformas de IA (Kimi Code, DeepSeek, Zhipu Coding Plan, BigModel, Qwen, Scnet, TokenRouter, SupaWriter), sincronizando automáticamente claves API desde el dominio de credenciales DSH con barras de uso coloreadas.

Ajusta el número de miembros y tareas de Agent Team, el tamaño de mensajes y el tiempo límite de cierre.

Tres herramientas para que cualquier agente, también un miembro del equipo, liste, dirija y detenga los subagentes que inició.

Divide New Session en la barra lateral web de DSH en dos modos: una fila 日常聊天 abre una sesión con el preset de agente `daily` que el plugin instala en el home del harness (persona, búsqueda y lectura web, preguntar al usuario y compactación — sin archivos, shell, modo plan ni subagentes), dentro de su propio espacio de trabajo daily-chat cuya región lateral solo lista esos chats, mientras 开始工作 mantiene el agente de programación original; el botón integrado New Session se oculta y cualquier otro punto de entrada de New Session sigue el modo activo, que se recuerda en localStorage.

Paquete de cliente dsh: un panel lateral de uso y costos: estadísticas de tokens, precios por modelo con conciencia de horario pico/valle, escalafón de membresía, logros y un mapa de calor diario.

Puente de memoria Honcho: sincroniza automáticamente cada turno de conversación con un servicio Honcho autoalojado, con herramientas de recall/search/remember/context/status, inyección de contexto al iniciar sesión y un panel de configuración visual.

Memory Lake como capa de memoria persistente para dsh: herramientas memory_search, memory_remember y memory_forget sobre la CLI de memorylake, una línea de estado de sesión y habilidades guiadas de configuración/diagnóstico, compartiendo una sola identidad ~/.memorylake y un conjunto de memoria con los complementos de Claude Code y Codex.

Hub OneBot v11 entre una implementación upstream (LLOneBot y similares) y bots downstream: retransmite eventos y acciones sin modificarlos. Ofrece una cronología por sesión, un registro de acciones, memoria por capas (temas y tareas activas, eventos a largo plazo, perfiles de personas y grupos) y herramientas onebot_* para responder, gestionar medios y miembros, y llamar a la API sin procesar.

Memo — búsqueda de memoria de sesión para agentes DeepSeek Harness: recuperación de texto completo entre sesiones (memo_search), notas destiladas (memo_remember) y estadísticas del corpus (memo_stats) sobre el servicio oficial sessionQuery. Sin infraestructura, local primero.

Suite de extensiones de tiempo de ejecución para DeepSeek Harness: buzón entre sesiones con activación en arranque en frío, equipos de agentes (capitán + miembros + tablero de tareas con dependencias + team_wait), política de generación de subagentes con aprobación de escalación, preajuste de enrutamiento consciente de tareas, mercado de complementos, gestor de habilidades e inyector de tiempo de ejecución.

Bóveda de memoria entre sesiones: herramientas remember / recall / forget, inyección de prompt por turno y un navegador de entradas en la página de ajustes.

Mesa redonda multiagente: cada participante actúa por turnos como subagente en su propio modelo, el anfitrión resume cada ronda y al terminar se genera un Markdown con el acta.