Plugins

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.

App MCP local-first para figuras científicas. Importa, revisa y publica una biblioteca global en disco; reutiliza plantillas exactas en Pi, DeepSeek Harness (dsh), Claude, Codex, Cursor y Wisp.

Runtime de navegador autónomo: Playwright (chromium) + OpenCLI como dependencias locales del plugin (con reutilización global como alternativa), expone un servicio `browser` y 9 herramientas interactivas de navegador.

Historial de entrada estilo terminal para el compositor web: recuperación con flechas priorizando los extremos, con restauración exacta del borrador/cursor, historial persistente local del navegador, búsqueda inversa con Ctrl+R y conciencia de contexto deslizante; la versión 0.5.0 añade una capa de entrada inteligente: fragmentos entre sesiones (/save, /load), plantillas de prompts con variables, información de reutilización y resaltado de resúmenes de compactación.

Reutiliza el inicio de sesión de ChatGPT de la CLI de Codex como una ruta LLM `openai-codex` y añade controles de autenticación de GPT a los ajustes de DSH Web.

Analiza el uso entre modelos, proveedores, espacios y periodos, con fechas personalizadas sobre todo el historial, cache-hit visible y desgloses por modelo y proveedor. Incluye tendencias horarias/diarias, mapa de calor de 53 semanas estilo GitHub, rachas, anillos de tokens por modelo y espacio (tokens, coste, %), filtros combinables, eficiencia de caché, saldo DeepSeek, alias de espacios, exportación CSV, y un libro mayor duradero que conserva el uso tras eliminar la sesión o el espacio (fila Deleted) y se reconstruye de forma incremental. El registro de espacios se refresca vía sonda DSH domain/changed; solo se cuentan espacios registrados. Contabilidad separada de entrada, caché y razonamiento. Chino: hora local; inglés: UTC; API solo loopback.

Herramienta de comprensión de video de bajo coste: una herramienta video_understand convierte un enlace de Bilibili / BV / video local en una capa de información AVIS (ASR + estructura de escenas + seguimiento de objetos + etiquetas YOLO) y devuelve un resumen + Q&A. Incluye enrutamiento dinámico entre capas guiado por preguntas (L0 ASR / L1 seguimiento de objetos / L2 VLM de fotograma clave), reutilización de la capa semántica para preguntas repetidas y un tope de presupuesto por pregunta. Motor Python: la capa principal necesita faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); la capa semántica opcional añade ~2GB de torch / transformers / ultralytics. Un doctor --fix incluido configura el venv e instala ambos.

Shell de escritorio limpio para DSH: lanzamiento con doble clic en un acceso directo del escritorio como cualquier app normal, supervisión en vivo del backend con start/restart/stop desde la bandeja con un clic (diálogos de progreso), reconexión automática sin conexión, una sola instancia. Reutiliza tu perfil web existente, sin restilar la interfaz web. Windows + macOS.

Reutiliza el inicio de sesión de CodeBuddy CLI para incorporar sus modelos a DeepSeek Harness, con una tarjeta de ajustes que muestra la cuenta, la caducidad del token y el crédito restante.

Flujo de trabajo de capacidades primero con búsqueda para agentes DSH (v1.0.0): reutiliza herramientas locales o revisa plugins de fuente exacta antes de instalar, adapta o crea capacidades en trabajo fuente gestionado, y usa recibos que distinguen estados instalados, cargados, activados y verificados; las herramientas de versión cubren reversión, adopción y actualizaciones upstream.

Proveedor de modelos Codex App Server que usa un inicio de sesión local de Codex, con reutilización de sesiones, puenteo de herramientas de Harness, trazas de acciones nativas y proyección duradera de imágenes generadas.

Plugin de DSH: reutiliza directamente las credenciales de suscripción con las que iniciaste sesión localmente en Codex CLI para usar modelos de suscripción de ChatGPT en DeepSeek Harness, sin necesidad de clave de API.

Enrutador de carga diferida para servidores MCP: descubre automáticamente MCP compatibles y mantiene solo un enrutador compartido en el catálogo de herramientas, revelando los esquemas de un servidor cuando un turno los necesita y ocultándolos de nuevo al terminar, de modo que muchos MCP instalados dejan de costar contexto en cada petición. Si hay incertidumbre, recurre a la visibilidad normal, y el MCP original conserva la propiedad de la ejecución, los permisos y el ciclo de vida del proceso. También admite conexiones diferidas explícitas con reutilización en caliente, reconexión limitada, stdio y Streamable HTTP.

TypeSafe Jev (modelo de decisión System One) como herramienta jev_decide para DeepSeek Harness: las preguntas noul, choice y score devuelven probabilidades calibradas; las credenciales reutilizan la interfaz de credenciales de DSH; reintento con backoff 429/529 integrado.

Añade herramientas de delegación subagent_route y subagent_fork_route en las que el modelo elige por sí mismo la ruta provider/model para cada hijo; el despliegue solo define el backend spawn/fork, la política de fondo y la lista permitida allowedProviders, mientras que los hijos reanudables y los trabajos en segundo plano reutilizan las herramientas oficiales send_message / job_output.

Generación local de imagen, voz, música y efectos de sonido, además de transcripción, con identidad fijada: los personajes, animales, objetos y voces de actores se definen una vez y se reutilizan en cada llamada posterior; la salida degenerada (una imagen casi plana, audio silencioso) se rechaza en lugar de devolverse como éxito, y una línea generada puede leerse de vuelta como texto para que un clon que se tragó su final se haga visible. Los motores se descargan cuando están inactivos, y la generación de imágenes y la transcripción pueden apuntar cada una a una API con forma de OpenAI en lugar del backend local Vulkan.

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.

Controla el navegador real del usuario a través del demonio Kimi WebBridge local: herramientas de navegación, búsqueda de pestañas, snapshot, clic, relleno, evaluación, CDP, captura de pantalla, red, carga, exportación a PDF y gestión de pestañas que reutilizan las sesiones de inicio de sesión existentes.

Captura de pantalla de doble motor para DSH: dentro del shell de escritorio SSiD, un atajo global o la bandeja abre una superposición de selección por recuadro a pantalla completa (todos los monitores, fotogramas píxel-perfecto por pantalla) con anotación de recuadro rojo en el lugar y una barra de herramientas estilo WeChat; en DSH sencillo (navegador), el botón de cámara del compositor captura la pantalla vía getDisplayMedia y reutiliza en la página la misma superposición de selección por recuadro + anotación en una sola fase. La imagen recortada llega al compositor de la conversación actual a través de la vía oficial de adjuntos.

Analiza imágenes de conversación mediante prompts específicos por modo (caption, UI, documento, grounding, topología, etc.) e inyecta evidencia estructurada con primitivas de coordenadas (cajas, puntos, referencias) como texto, con caché a nivel de sesión para reutilización entre replay y compaction.

Reutiliza los hooks declarados en configuraciones de Claude Code, Codex y opencode sobre dsh, ejecutando manejadores shell, webhook, oracle y proxy con cero dependencias en tiempo de ejecución.

Examina el código local y GitHub/npm antes del desarrollo para encontrar implementaciones reutilizables, evalúa reutilizar frente a reescribir y comprueba el acoplamiento de la arquitectura.

DeepSeek Harness plugin that wraps @stardeckai/lgtm — a Jev-powered linter for tests that pass but prove nothing. Ships the CLI as a dependency, reuses the TypeSafe credential stored in DSH, and exposes lgtm_audit / lgtm_status to the agent.

DSH plugin that registers the ai-eight-honors-eight-shames skill: eight checkable working rules for coding agents (verify before calling, confirm ambiguity, cite evidence, reuse before creating, test before claiming done, follow local conventions, separate fact from inference, keep changes reversible) plus a ninth rule that logs each user request and the change made in report files at the workspace root.