Plugins

Paquete de solo configuración que monta Ouroboros a través del cliente MCP de DSH, exponiendo 36 herramientas de flujo de trabajo de entrevista, Seed, ejecución, evaluación y evolución en DSH.

Complemento de memoria persistente entre agentes y con prioridad local para DeepSeek Harness (DSH), impulsado por Mnemon. Comparte la memoria a largo plazo entre agentes compatibles con Mnemon y añade memoria en tiempo de ejecución, documentos de proyecto con capacidad de búsqueda, recuperación semántica, grafo de conocimiento y una interfaz de barra lateral.

Capa mnemónica.

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.

Motor de informes de investigación verificables para DeepSeek Harness con un libro mayor de evidencias direccionado por contenido, informes sellados versionados donde cada afirmación lleva un veredicto de verificación y el hash del manifiesto sella el directorio, y orquestación de recuperación que reutiliza las uniones ctx.web y ctx.jobs.

Plano de control de memoria de tres niveles para DeepSeek Harness: contexto de ejecución persistente, documentos de proyecto buscables, memoria a largo plazo conectable, enrutamiento inteligente, flujos de trabajo de agentes supervisados, WebUI y herramientas sin cabeza.

Búsqueda unificada con verificación de evidencia para agentes: más de 120 motores con enrutamiento multilingüe, dominios verticales y tarjetas de modalidad estructuradas, 10 herramientas MCP más orquestación wide_research, y un bucle fetch-verify que rellena puntuaciones de evidencia.

Despacha trabajo a agentes DSH desde Claude Code o Codex: progreso nativo de subagentes, sesiones de trabajador en el host con ajustes predefinidos por nivel y un puente multimodal para visión y generación de imágenes.

Orquestación multiagente al estilo UltraCode: una capa de workflow generable, guardable, gobernable, observable y reanudable.

Orquestación multiagente al estilo UltraCode: una capa de flujos de trabajo generable, guardable, gobernable, observable y reanudable.

Flujo de trabajo dinámico para DSH (marcador de posición).

Un equipo de agentes persistente para colaboración de larga duración en DeepSeek Harness: identidades duraderas de agentes, Workspaces por proyecto, Channels con responsabilidad y Task Threads que encadenan agentes de sesión.

Herramientas Cordis de DeepSeek Harness para All in Flash, impulsadas por All in Luna

Paquete de habilidades de metodología de auditoría de seguridad más la puerta de enlace de cadena de suministro plugin_vet: ocho habilidades de agente (escaneo de secretos, auditoría de dependencias, revisión de cadena de suministro, revisión de inyección de prompts, orquestación de auditoría, modelado de amenazas, intel de vulnerabilidades, respuesta a incidentes) en ediciones china e inglesa, con un paquete proveedor npm que monta las habilidades y registra el escáner automatizado de preinstalación plugin_vet.

Gestión del ciclo de vida de objetivos para dsh con un tablero kanban interactivo: objetivos, criterios, intentos y revisiones viven en el espacio de trabajo, impulsados por herramientas graph_*, con un tablero de dos carriles renderizado en la vista de conversación.

Equipo multiagente por roles para DeepSeek Harness. /team reúne hasta 12 subagentes (producto, arquitecto, investigación, UI, backend, frontend, BD, seguridad, revisor, QA, DevOps, docs) y ejecuta un pipeline de 9 fases con puertas (aclarar, investigar, diseñar, revisar spec, aprobar plan, implementar, revisar, test, entregar) sobre artefactos compartidos. Las puertas de calidad las impone el código, no los prompts: una tarea sin terminar no se marca completa, los hallazgos los arbitra el revisor o QA, y lagunas de cobertura o retrabajo se ven en el overlay y en /team status. Incluye overlay en vivo (fases, plantilla con modelos, DAG, artefactos, decisiones), modo de equipo persistente y conteo de tokens/tiempo. Sin dependencias en runtime ni build.

AI Company Framework: convierte una frase en una empresa multi-agente — 15 Skills planos (boss/pipeline/role-template/11 roles/generic customer-memory), 7 plantillas de flujo de trabajo, runtime AgentTeams + panel de actividad, barra lateral de empleados con aislamiento por sesión, bridge de bot Feishu (bot de boss y por empleado, enrutamiento de grupo, push autónomo, puerta de decisión humana, guía de contacto externo), memoria SQLite por cliente con memoria de tres capas (fusión entre grupos), conmutador de modo /company; sin RAG.

Capa de orquestación multiagente para DeepSeek Harness: modos de ejecución autopilot/ralph/team, 19 tarjetas de rol, 40 skills bilingües y un servidor de estado MCP incluido, portado desde oh-my-claudecode.

Enjambres de IA basados en roles para DeepSeek Harness: un arquitecto planifica, constructores paralelos ejecutan, revisores controlan la calidad y un integrador publica. Fijación de modelos por rol con cadenas de respaldo, bucles de revisión, contratos de evidencia, revisiones con control humano, pausa/reanudación consciente de la cuota y un kanban en vivo + diagrama de flujo en la GUI web. 40 pruebas; se instala desde GitHub o npm.

Un enjambre gobernado de seis agentes DSH especializados — orquestador, planificador, puente de base de conocimiento, desarrollador y dos revisores — convierte un requisito en una canalización estricta por fases donde cada entrega debe demostrar su validez con evidencia estructurada antes de que pueda empezar la siguiente fase; los revisores son solo lectura, los merges de código solo ocurren tras una revisión, y un registro de eventos de solo anexado ofrece reproducción completa y auditoría en un tablero kanban en vivo. Su diseño se inspira en el kanban de Hermes Agent.

Failover de alta disponibilidad de modelos (cuarentena, disyuntor de circuito, recuperación por sondeo) y orquestación de subagentes (fanout/pipeline/supervisor) con una interfaz de configuración bilingüe.

Generador de presets en modo orquestación para DSH: un agente líder delega en cuatro ayudantes de rol integrados que solo cargan sus propias herramientas, y el panel web añade o quita ayudantes personalizados con sus propias herramientas, skills y modelos, por espacio de trabajo — sin cambios en el código del harness.

Motor de orquestación del ciclo de vida para equipos de agentes de IA con aislamiento mediante worktree de Git con alcance por tarea, transiciones de entrega controladas por estado y memoria fuera del contexto.

Modo comandante para la GUI web de dsh: un botón de un clic en la cabecera de sesión inyecta un resumen de protocolo en la sesión y luego analiza y ejecuta automáticamente los bloques de tareas de la respuesta del modelo, separando el bucle del estratega de los bucles de los trabajadores mediante una insignia visible.