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.

Sustituye los proveedores de sistema de archivos y bash por un espacio de trabajo virtual mirage: las herramientas de archivos y los comandos de shell se ejecutan sobre recursos montados (RAM, S3, Redis, Slack, Gmail, Notion, Postgres) en lugar del disco del host, con modos de lectura/escritura/ejecución por montaje, enrutamiento de sandbox por comando (monty, pyodide, quickjs en proceso; docker, e2b, daytona remotos), y CLIs instaladas (git, gh, slack, linear, ntn, gws, o una que registres) como palabras iniciales en la terminal virtual.

Conecta DeepSeek Harness con la Bot Collaboration Network de Avernet mediante WebSocket V2, con incorporación automática, sesiones aisladas de agentes, eventos de llamadas a herramientas y herramientas de enrutamiento multi-bot.

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.

Gobernanza y enrutamiento de DSH para todo el perfil, con un centro de control web para inspeccionar responsabilidades y evidencias, además de compactación, memoria semántica con alcance, continuidad de seguridad y entrega verificada; compatible con DSH 0.1.5-rc.1.

Plugin de seguridad para ingeniería inversa y pentest en un único paquete: reducción de herramientas en el primer turno, enrutamiento por dominio y 33 herramientas que cubren APK, web, binarios nativos, protocolos, malware y muestras de LLM — con manuales para desempaquetado, evasión de licencias y antianálisis, motor de evaluación H-CoT (enrutamiento semántico, comando /hcot), banco de trabajo web con estantería de herramientas basada en libro mayor, flujo de casos en disco (cadena de evidencias persistente, hallazgos validados numerados con E, reanudación tras compactación), descubrimiento externo de herramientas basado en GitHub y 361 documentos de referencia bajo demanda.

Proveedor OpenCode Go con detección de modelos del gateway en vivo, metadatos de capacidades en línea de models.dev, enrutamiento de sesiones y ajustes web con uso de la suscripción.

Búsqueda web mejorada y persistente: enrutamiento multimotor (DeepSeek/Exa/DDG/Bing/Jina + GitHub/Bilibili/YouTube/V2EX/Xiaohongshu/Twitter/Reddit/RSS), caché SQLite+LRU, extracción al estilo userscript y renderizado con Playwright.

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.

SkillRoute de JEStats: enrutamiento de habilidades para agentes de DeepSeek Harness.

Bundle de DeepSeek Harness (dsh) que conecta el enrutador de skills de SkillRoute a tus agentes.

Paquete de DeepSeek Harness (dsh) que conecta el enrutador de skills de SkillRoute a tus agentes.

Proveedor Ollama para DeepSeek Harness con gestión de modelos, comprobaciones de estado, enrutamiento local basado en reglas y respaldo en la nube.

Rellena lo que el adaptador oficial pi-ai deja fuera en la página Models: sondeo de alcanzabilidad de la pasarela con latencia, extracción con un clic del catálogo de modelos de la pasarela con escritura de vuelta mediante casillas en los ajustes, saldo de DeepSeek y cuota del proveedor mostrados en su lugar, el protocolo y endpoint al que cada proveedor está realmente cableado, y un menú desplegable de modelos que lista solo lo que funciona ahora mismo — una clave muerta, un saldo vacío o una cuota agotada se ocultan hasta que lo soluciones, y vuelven por sí solos.

Añade un botón de optimización junto al compositor que analiza y reescribe el borrador del prompt con streaming SSE, conciencia del contexto de conversación (estrategias de plantilla frente a pulido de intención), una cadena de memoria de continuidad de edición, deshacer, y enrutamiento de modelos con respaldo y prueba de conectividad.

Un modo de enrutamiento inteligente ligero y seleccionable para DeepSeek Harness.

Una pasarela de enrutamiento de IA que se ejecuta como un plugin DSH. Añade un panel lateral Routing System para proveedores, pool de cuentas, combinaciones de respaldo y claves API, y expone un endpoint compatible con OpenAI en http://localhost:3080/v1.

Siete modos preajustados de agente para DeepSeek Harness, cada uno con un límite fijo de herramientas, enrutamiento de modelos por modo y niveles de delegación omd_task rápido/profundo, más un bucle de plan a ejecución (/mode, /start-work, /ulw respaldado por objetivos) y una página de ajustes que reasigna modelos por modo y por nivel.

Adaptador LLM de GitHub Copilot: inicio de sesión con flujo de dispositivo OAuth, descubrimiento de modelos en vivo desde la API de Copilot, soporte de visión para modelos con capacidad de imagen (gpt-4.1, gpt-4o), y dos protocolos de comunicación (Chat Completions y Responses API) con enrutamiento automático de endpoints por modelo.

Adjunta un encabezado x-opencode-session estable por conversación a las solicitudes del proveedor OpenCode / OpenCode Go, corrigiendo errores 400 MissingSessionID y manteniendo la afinidad de sesión y el enrutamiento de caché de prompts intactos.

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.

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.

Gateway MCP de divulgación progresiva que busca en grandes catálogos remotos mediante `mcp_search` y luego invoca esquemas exactos mediante `mcp_call`, con conexiones diferidas y cachés acotadas.