Plugins

Un repositorio, tres partes: un inyector en tiempo de ejecución para paquetes de plugins de DSH (inyectar, recarga en caliente, descargar, promover al frente una herramienta de preparación de desarrollo, enrutamiento con autocorrección y un gestor de plugins en la página de ajustes que lista, descarga y arrastra carpetas para internalizarlas), un agent preset de enrutador de modo de razonamiento consciente de la tarea (router-standard / router-spec / router-react) y un protocolo de tareas graduado de dos niveles cuyos seis herramientas (commit_star, lock_stage, revise_do, edit_plan, mark_task, redteam_verdict) fijan el estado de la tarea al disco. La implementación del inyector viene en el propio árbol: la instalación trae su comportamiento, no dependencias.

LoopX, un kernel de estado y plano de control neutral respecto al proveedor y local-first para agentes de horizonte largo: mantiene el estado de Goal, Todo, gate, evidencia, cuota, recuperación y handoff por encima de DeepSeek Harness, mientras que el plugin inicializa la CLI y las skills, admite una continuación acotada dentro de la misma sesión y añade una GoalBar de loopback para el bucle exacto acotado.

LoopX, un kernel de estado y plano de control local-first, neutral respecto al proveedor, para agentes de largo horizonte: mantiene Goal, Todo, gate, evidence, quota, recovery y handoff por encima de DeepSeek Harness, mientras el plugin arranca la CLI y las skills, admite continuación acotada en la misma sesión y añade una GoalBar de bucle de retorno para el bucle exacto acotado.

Paquete de métodos de ingeniería de software para agentes de codificación, con habilidades para planificación basada en líneas base, depuración sistemática, higiene de prompts, verificación antes de finalizar y seguimiento de reparación/retiro.

Tu compañero de aprendizaje con IA: te ayuda a planificar tus estudios, comprender conceptos y crear proyectos para dominar una materia.

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.

Plugin de tiempo real directo DSH x Blender v1.0 — permite que un modelo de IA controle Blender a través de un canal TCP directo: fotogramas del viewport, renders desde ángulos personalizados, búsqueda en bucle interno, perfilado de render, decimación segura, descarga headless, inicio de GUI en una sola llamada (15 herramientas + blender_rt_plan: 28 familias / 183 operaciones). Skill complementaria: sixtysevenlf/dsh-skill-blender-modeling

Registra Ark Agent Plan, Coding Plan y rutas de modelos de pospago en el selector nativo de modelos de DSH.

Memoria asociativa proactiva para DSH: inyecta recall sin prompt en un límite fijo, con auto-consolidación de tres capas, cristalización de skills y gestión de contexto al estilo Astra. Incluye libros de traspaso y una pizarra PLAN que sobreviven a los cambios de ventana de contexto, y detección del nivel de agua con una ventana de modelo autodetectada. Almacenamiento local en Markdown, agnóstico al modelo, sin dependencias; piso léxico de 0 GB con capas semánticas opcionales.

Complemento de proveedor de Volcengine Ark para DeepSeek Harness (DSH): registra las rutas Agent Plan, Coding Plan y de pago posterior en el adaptador nativo pi-ai para que los modelos de Ark aparezcan en el selector de modelos.

Superpowers para DeepSeek Harness: habilidades de TDD, depuración, planificación y colaboración adaptadas de obra/superpowers, instaladas como plugin de Cordis que registra 14 habilidades sin dependencias en tiempo de ejecución.

Modo red team: ejecuta cinco roles para una organización objetivo (reconocimiento, activos, vulnerabilidades, explotación y pivote interno; concurrencia 3 por defecto, cambio inmediato). Incluye comprobaciones previas, guía inicial, puntuación del servidor de 8 categorías/25 puntos, deduplicación y exclusión de cuentas autoinscritas; guarda hallazgos con hora en SQLite. La consola de 9 pestañas muestra activos, agentes, sesiones, hallazgos, cadena de ataque, capturas de evidencia e informes con comandos reproducibles. Incluye 14 skills de reconocimiento/evaluación, 56 herramientas redteam_* y actualización en un comando. Las skills de ataque y el instalador automático no están en npm; se distribuyen en un kit aparte.

Panel de facturación en la barra lateral: uso real agregado a partir de los registros de sesión (llamadas/tokens/caché por modelo y por día), coste estimado en CNY desde un catálogo de precios multi-proveedor actualizado, las rutas de planes de suscripción (coding/token/agent) están exentas, e indicadores de estado por proveedor.

Añade una ruta de modelo en la que Lead planifica y revisa, mientras Sidekick realiza los cambios de código.

Canal de bot Lark/Feishu para DeepSeek Harness: cada chat impulsa su propio agente, y las aprobaciones de herramientas, preguntas del modelo y revisiones de plan se devuelven como tarjetas que se responden con un botón o una respuesta. Cambia de espacio de trabajo y modelo desde el chat (`/cd`, `/model`, `/new`), y ejecuta varios bots que mantienen sesiones separadas y pueden cederse turnos entre sí en un mismo grupo.

Asistente personal para DeepSeek Harness que convierte los compromisos conversacionales en planes entre sesiones, recordatorios y un panel auditable

Plano de notificaciones y control remoto de DSH: una API `notify()` sobre 28 canales de salida, seis canales de control de entrada, aprobaciones/preguntas/control de tareas desde el teléfono, una UI nativa DSH Notify & Control, aplicación en caliente de salidas en vivo, enrutamiento multiagente y cero dependencias en tiempo de ejecución.

Control remoto de dsh web desde el navegador del móvil, desde cualquier lugar (sin IP pública): el relé en la nube alojada funciona sobre 4G, o autohospeda el router; un comando instala el puente de escritorio y este panel de Ajustes dentro del harness (pestañas nube/autohospedado, inicio de sesión de cuenta, inicio/parada del puente, comentarios); el plano de datos del túnel está cifrado de extremo a extremo (E2EE móvil↔escritorio), con autorización de escritorio mediante QR/enlace de un solo uso para no volver a escribir la contraseña, con paso a través HTTP/WebSocket, autenticación por clave de acceso, lista de dispositivos en vivo y cuotas de tráfico opcionales.

Instala cuatro presets de investigación matemática multiagente para DSH: v2 (pipeline guiado por probabilidad con debate entre varios verificadores), v3 (base de conocimiento Markdown estilo artículo con un agente planificador y una biblioteca de métodos reutilizable), v4 (residentes persistentes autoorganizados que se escriben y se reúnen) y v5 (un instituto de investigación con un académico que descompone y asigna el trabajo, investigadores que votan, trabajadores temporales, chat grupal y un tablero de tareas compare-and-set); los cuatro admiten reanudación desde checkpoint, intervención humana y un interruptor opcional de verificación formal en Lean (off/encourage/require) cuya prueba superada convierte el voto en una comprobación de fidelidad de los enunciados Lean.

Notificaciones y recordatorios para DSH mediante un avisador de escritorio: muestra un aviso del sistema, sonido y una marca en el título de la pestaña cuando el agente necesita tu respuesta (aprobación, revisión del plan o pregunta) o termina una tarea en segundo plano. La página de ajustes ofrece interruptor general, sonido y volumen, opciones por caso e idioma de notificación zh/en.

Puerto completo de obra/superpowers para DeepSeek Harness: 14 habilidades de metodología mediante un SkillProvider nativo (rank 550), que abarcan lluvia de ideas, planificación, TDD, depuración, agentes paralelos y más, con documentación localizada al chino e instalación sin compilación.

Sistema de flujo de trabajo de ingeniería para agentes de programación con IA: planificación obligatoria, TDD, verificación, revisión y análisis inteligente del grafo del código base.

Banco de trabajo para lectura de artículos: biblioteca + lector de PDF + acompañante estilo tutor. Las respuestas citan números de página en los que se puede hacer clic que saltan al PDF y resaltan el pasaje exacto; selección para preguntar sin salir del artículo; preset de tutor estricto incluido (plan de lectura, tutoría por secciones, cuestionarios calificados con seguimiento entre sesiones); alternancia original ↔ chino en el mismo lugar (babeldoc, sin preinstalación). Transcripción y búsqueda locales — los documentos nunca salen de tu máquina.

Grafo de conocimiento de código local-first para agentes de codificación: 10 herramientas MCP para compresión de contexto por capas, planificación DAG, indexación incremental de AST, volante de habilidades entre sesiones, diagnósticos e importación/exportación de artefactos del grafo.