Plugins

Backend de Tencent CloudBase para DeepSeek Harness: crea y despliega aplicaciones full-stack desde el chat, muestra los resultados de consultas como tarjetas de tabla con paginación, ordenación y exportación CSV, previsualiza un despliegue en su dominio y llama al conjunto de herramientas MCP de CloudBase (`mcp__cloudbase__*`) con inicio de sesión por código de dispositivo.

Webhooks de mensajería instantánea y notificaciones locales al completar un turno, en errores o en aprobaciones (Feishu/WeCom/DingTalk/Slack/Discord/personalizado).

Tablero de tareas multiagente compartido (crear/reclamar/transicionar/consultar) sobre una clave de servicio Cordis.

Tienda de plugins integrada para la Web UI de DSH: explora, busca, instala con un clic y consulta insignias de compatibilidad.

Exporta el registro de sesión de solo anexado como Markdown o HTML legible, agrupado por origen de la trayectoria.

La base de conocimiento de desarrollo de complementos DSH como habilidad de agente bajo demanda: restricciones oficiales, flujos de trabajo de tareas, referencia de API y trucos de la comunidad, instalada con el paquete para que el agente pueda consultar mientras construye un complemento.

Centro de habilidades en GUI para DeepSeek Harness: explore, busque, alterne, inspeccione, diagnostique y andamiele habilidades locales desde el registro oficial ctx.skills, además de un mercado de habilidades con sincronización de fuentes rastreada y actualización de todo con un solo clic.

Conjunto de herramientas de depuración ROS2 y análisis de visión del estado del robot para DeepSeek Harness: enumeración de node/topic/service/action/interface/TF, JSON de topología completa del grafo, comprobaciones rosdep, builds con aprobación y andamiaje de mensajes personalizados, capturas de pantalla de GUI y observación de visión multimodal, más renderizado offscreen sin cabeza de RViz2 (mallas low-poly, lectura directa de píxeles, paso de GPU: renderizado de movimiento a 30 Hz) con análisis paralelo de VLM en tiempo real.

Skills y herramientas de desarrollo de Minecraft para DeepSeek Harness: 8 skills que cubren plugins de Paper/Spigot, mods de Fabric, Forge y NeoForge, desarrollo de addons para los principales mods y configuración de compilación con Gradle/JDK desde Minecraft 1.7.10 hasta 26.x; el generador de proyectos mc_scaffold y el ejecutor Gradle mc_gradle; una skill de intake que pregunta por los detalles de versión/plataforma que falten antes de empezar; cuatro subagentes integrados; y un segundo preset Minecraft Architect cuyo tool mc_codex ejecuta el propio Codex CLI del usuario mediante el protocolo codex app-server para redactar el esqueleto, tras lo cual DSH rellena los cuerpos de método marcados y verifica la compilación.

Tienda de plugins para la Web UI de DSH: exploración del catálogo, búsqueda, instalación con un clic, insignias de compatibilidad y lista de instalados.

Prepara cualquier proyecto para agentes de IA con un solo comando. Detección adaptativa del stack tecnológico (7 lenguajes × 14 frameworks × 61 componentes); genera automáticamente AGENTS.md, el esqueleto de la documentación, CI/CD e infraestructura de pruebas.

Herramientas nativas para una bóveda wiki de Obsidian: wiki_query, wiki_write, wiki_rename, wiki_scaffold, wiki_archive y wiki_lint cubren búsqueda BM25 con contexto de grafo de enlaces, escrituras de contabilidad con seguimiento de fuentes sha256, renombrados en toda la bóveda, scaffolds de modos, archivado de fuentes y comprobaciones de estado — con bloqueos entre procesos y git auto-commit opcional.

Kit de desarrollo de plugins para DeepSeek Harness con scaffolding, comprobaciones de contrato, evaluación de plugins, análisis de impacto y seguimiento de compatibilidad con el upstream.

Habilidad de andamiaje de documentación de proyectos: configuración basada en preguntas de estándares de proyecto, flujos de trabajo de colaboración con IA y disciplina de memoria en DSH, Reasonix, Claude Code y Codex.

Compilador de plugins con un registro de planos (andamiaje → validación → despliegue) expuesto como servicio de ejecución, tres herramientas de modelo y una página de configuración de galería de planos.

Generación automatizada de pruebas unitarias: un comando /testgen y una herramienta generate_tests que crean el andamiaje, ejecutan y corrigen las pruebas hasta que pasan (generadores por LLM y por plantillas sin conexión; vitest/jest/mocha/node:test).

A chemistry workbench panel in the DSH web UI. Draw structures on a Ketcher canvas (a script downloads the build; it renders locally in the browser with no backend), then compute on the current molecule with RDKit without calling a model — formula, molecular weight, exact mass, logP, TPSA, hydrogen-bond donors and acceptors, ring counts, Fsp3, stereocentres, Lipinski and Veber rule-by-rule checks, QED, PAINS/BRENK structural alerts and the Murcko scaffold, plus SMARTS substructure matching, fingerprint similarity, format conversion, standardisation and batch clean-up. A retrosynthesis tab talks to a pluggable backend (Retro* by default) over a single JSON-in/JSON-out process, and states what is missing when the backend is not installed instead of inventing a route. The calculations run in this repository's Python package (rdkit), which is installed with pip separately.

One-line scaffold generator for DeepSeek Harness agents and plugins.

Genera README.md para repositorios de complementos de dsh a partir de package.json + cordis.patch.yml + la estructura del código fuente — secciones de instalación/CLI/herramientas/desarrollo/licencia, determinista, cero dependencias en tiempo de ejecución, de solo lectura por defecto. CLI más una herramienta readme_forge invocable por el agente.

Scaffold DSH local bundles in the dph format from any workspace and keep a pitfall experience library to steer later development.

DSH 插件开发助手：对话式引导，从零开始创建、测试、发布 DSH 插件

Microsoft Agent Framework (MAF) plugin for DeepSeek Harness: validate, run, and scaffold declarative agents and workflows (YAML).

DSH plugin: an unattended AI software team. Feed it a bare Linux server, a set of secrets (env-var references only) and a git remote, and the plugin-driven AI team drives the whole project lifecycle — environment bootstrap, scaffolding, task decomposition

DSH project scaffold preset: strict 5-phase init runbook, engineering standards and six runnable starter templates (node-ts / react-vite / python / go / spring-boot / monorepo).