Plugins

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.

Puente al ShiGuang Memory Engine (SGME): memoria compartida a largo plazo multiagente vía HTTP, con destilación L0/L1/L1.5/L2, inyección basada en escenarios, búsqueda unificada y señales proactivas de atención (memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack), instalable como `dsh-sgme`.

Conecta chats privados de WeChat en DeepSeek Harness como un plugin en proceso sobre el protocolo de bot iLink de Tencent, con mensajería bidireccional de texto, imagen, archivo y voz, comandos slash dentro de WeChat resueltos a través del registro de comandos nativo, manejo del lado de WeChat de aprobaciones y preguntas del agente, y envío proactivo mediante una herramienta send_wechat.

Plugin cognitivo inspirado en el cerebro: memoria episódica, semántica, procedimental y emocional con señales de aprendizaje por refuerzo; una pila de objetivos con activadores temporales; investigación web autónoma impulsada por la curiosidad e iniciativas proactivas.

Puente bidireccional con WeChat para DeepSeek Harness mediante el protocolo iLink: vincula tu WeChat personal con un escaneo de QR y chatea con un agente DSH local desde la caja de chat (texto, imágenes, voz a texto, archivos); un panel web de ajustes gestiona vinculación/inicio/parada/estado, la vinculación proyecto-sesión continúa la conversación en el escritorio, los envíos proactivos wechat_notify incluyen limitación de velocidad, y el daemon puro en Node se ejecuta en Windows/macOS/Linux.

Puente de canales de IM: WeChat (ilinkai) / QQ / Feishu con push proactivo — despierta el bot del canal desde tareas programadas y entrega respuestas de IA a tu teléfono.

Plugin proactivo de planificación multimodelo: ingesta de señales multisource con deduplicación y clasificación de urgencia, un motor de decisiones de cuatro vías ejecutar/aplazar/desestimar/preguntar al usuario, generación de planes DAG con ejecución paralela de modelos, reflexión de calidad con reintento automático y cambio de modelo, memoria a largo plazo para patrones y lecciones de tareas, y evolución de estrategia mediante algoritmos genéticos con evaluación en sandbox y despliegue canary.

Puente Feishu (Lark) para DeepSeek Harness: instalación de un comando, tarjetas de progreso en streaming con un panel de herramientas, tarjetas de botones de pregunta/aprobación, adjuntos y envíos proactivos de feishu_send.

Heartbeat periódico que despierta a cada agente raíz (inyección de seguimiento) para informar proactivamente del progreso, riesgos o bloqueos: cola segura ante actividad, sin acumulación, se pausa automáticamente cuando no hay respuestas humanas y se rearma con el siguiente mensaje del usuario.

Limitación proactiva de tasa mediante cubo de tokens por proveedor que encola las solicitudes que superan el límite antes de enviarlas, evitando errores 429 del proveedor ascendente.

Busca en la biblioteca curada de proyectos de IA en GitHub de AIGC Radar (admisión de 500 estrellas, etiquetas bilingües zh/en, instantáneas de crecimiento de estrellas) mediante su endpoint MCP con tarjetas de resultados nativas; un listener de agente/pre-paso sugiere proactivamente una comprobación de reutilización antes de que el agente escriba código.

Programación proactiva: un latido adaptativo y una red de valor (urgencia, relevancia, coste de interrupción) deciden cuándo el agente debe hablar sin que se le pida.

Bandeja de salida de notificaciones: el agente te avisa de forma proactiva mediante toast, voz TTS en chino o efectos de sonido (explosión, victoria, alarma); una ventana de confirmación de 60 s te llama por voz, con refuerzo de volumen y panel de ajustes.

Despertares proactivos a nivel de host para DeepSeek Harness: deja que el modelo programe sus propias alarmas (una vez / intervalo / cron con jitter aleatorio), reactive sesiones frías a tiempo, limite los seguimientos iniciados por el modelo con horas de silencio y un presupuesto diario, y recupere despertares silenciosos

Activaciones proactivas a nivel de host para DeepSeek Harness: el modelo programa sus propias alarmas (una vez, intervalo o cron, con jitter opcional), las sesiones frías se despiertan puntualmente vía session resume, los seguimientos del modelo se limitan con horas de silencio y un presupuesto diario, y los turnos silenciosos terminan con proactive_reclaim y salen del contexto como lápidas. Los archivos de programación declarados sincronizan por glob sus JSON con las alarmas del host; min_idle_seconds aplaza las activaciones hasta que la sesión destino se calme, y un panel web gestiona alarmas e historial — el motor de latido para compañeros de IA y personajes de rol con rutinas propias.

Model-autonomous context compaction for DeepSeek Harness: a mind_map tool surveys the agent context surface (stable seq ids, roles, token weights, clear-boundary markers, the clear-mind playbook), a clear_mind tool replaces a chosen conversation-history span with a model-written checkpoint through the native compaction transaction, call and result pairs self-collapse into one-line tombstones, and a proactive reminder nudges the model when the context grows long or a turn runs too many steps.

Controla tu agente dsh desde WeChat a través de la pasarela iLink: transferencia bidireccional de medios cifrada (bandeja de entrada con descifrado automático + /send), herramienta proactiva weixin_send, notificaciones de finalización, cambio entre varias sesiones y un panel de estado con registro en archivo.

Conjunto de plugins ProactiveAgent × DeepSeek Harness: memoria proactiva + sugerencias proactivas integradas en DSH (paquete agregado, instalación con un clic mediante dsh plugin add)

Linux crontab-style scheduled tasks for DeepSeek Harness: the LLM can schedule recurring workflow runs and prompt-driven tasks with cron expressions, plus proactive task suggestions inferred from the chat.