Plugins

iPolloWork HyperFrames Video Studio y 27 plantillas de video editables como una vista de conversación nativa de DeepSeek Harness.

Estudio de vídeo visual con una línea de tiempo editable, controles de animación y multimedia, 27 plantillas, entrega de borradores con IA consciente del vídeo completo y de la selección, validación, vista previa y exportación.

Estudio de diseño visual para sitios web, prototipos de aplicaciones, pósters, tarjetas, informes y revistas, con plantillas, edición directa de elementos, entrega de borradores de IA sensible a la selección y exportación.

Estudio de equipo de rodaje TongFlow para producción de imagen, voz, música y vídeo: el agente escribe archivos de flujo de trabajo TongFlow por recurso (.tongflow.json) que se ejecutan mediante complementos de TongFlow, con un lienzo de flujo integrado, una estructura de proyecto por plano/personaje/toma y una plantilla de manga-drama; las sesiones que comienzan con @tongflow abren la vista de estudio.

Complemento de estudio TongFlow para DeepSeek Harness (dsh): modelo de proyecto al estilo de un equipo de rodaje, flujos de trabajo TongFlow creados por el agente, generación multimedia determinista, lienzo integrado.

Paquete de skill de HarmonyOS NEXT para DeepSeek Harness, con referencias de API sin conexión y guías de automatización de DevEco, HDC y emulador.

Generación de imágenes con IA para la GUI web de DSH: texto a imagen e imagen a imagen mediante un endpoint configurable compatible con OpenAI (gpt-image-2 / gpt-image-1 / dall-e-3), con una tarjeta de configuración api_url/api_key y un estudio de generación de panel dividido en la barra lateral.

Configura visualmente el prompt, las herramientas, las skills visibles, los subagentes y los modelos de reserva de un agente, y ensambla varios en un equipo. Nunca escribe ni edita ningún archivo de preset del host.

Estudio de imagen y vídeo con IA como panel flotante de DSH, para que la creación transcurra junto a la conversación en lugar de sustituirla: texto a imagen, imagen a imagen y composición multi-imagen de 1K a 4K en ocho relaciones de aspecto; texto a vídeo e imagen a vídeo con control del primer fotograma de 4 a 12 segundos; modo cortometraje que importa un guion (.txt/.md/.json) y lo divide en planos de storyboard para previsualización y generación por lotes; y un espacio de trabajo de experto en prompts. Cero dependencias en tiempo de ejecución.

Kit de herramientas de entrada para Composer: historial de sesiones con teclas de flecha (con control por primera/última línea, seguro para IME y menú de comandos), un visor/editor de instrucciones para AGENTS.md/CLAUDE.md global y del proyecto, y una biblioteca de prompts con 780 prompts en chino (corpus agents-zh de Cherry Studio, AGPL-3.0) que se insertan en el composer con un clic. Se distribuye en npm como `dsh-composer-tools`.

Control por ronda del nivel de pensamiento (reasoning_effort) para DeepSeek Harness: Auto programa low/high/max según el historial reciente de tool calls, o permite fijar manualmente un wire level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max), con mapeo wire personalizado, guard de capacidades por modelo y presets de ventana de contexto (64K–1M); su capability card se combina con [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (instalable desde dsh-market) para probar reasoning en gateways compatibles con OpenAI (vLLM / LM Studio / autoalojados). La card escribe capacidades llm-pi-ai, el adapter conduce el wire (compat.thinkingFormat) y el plugin mantiene la lista de takeover.

Espacio de trabajo de ficción local primero que enlaza esquemas, capítulos, personajes, líneas de tiempo, reglas de escritura y verificaciones de continuidad con la conversación.

Vista de uso y coste para DeepSeek Harness: agrega el uso real de tokens de los registros de sesión existentes, fija cada coste al precio de la fecha de su evento y muestra el gasto del mes y de hoy frente a un presupuesto desde una tarjeta de la barra lateral o una píldora en la barra de entrada.

Informes de trabajo para DeepSeek Harness: recopila commits de Git y conversaciones locales de agentes (DeepSeek/Claude/Codex) y genera informes diarios, semanales o mensuales a partir de tus propias plantillas; la herramienta del agente se inyecta bajo demanda.

Memoria entre sesiones para DeepSeek Harness: los agentes guardan, buscan y actualizan preferencias del usuario, hechos y decisiones de proyecto; las entradas importantes se inyectan en sesiones posteriores, y una sección de Ajustes permite listarlas, editarlas, archivarlas o eliminarlas.

Tablero de notas adhesivas para DeepSeek Harness: una entrada en la barra lateral abre un panel de notas Markdown con autoguardado, colores, pegado de imágenes y renderizado de listas de tareas.

Disposición de espacio de trabajo de tres paneles con navegación por árbol de archivos, edición de archivos, vista de mapa mental de conversación no lineal y soporte de modo móvil.

Estudio de temas para la DSH Web GUI: cinco preajustes integrados más paletas claro/oscuro totalmente personalizables (acento, fondo, primer plano, fuentes de UI y de código, barra lateral translúcida, contraste), intercambiados en caliente al instante y persistidos en localStorage.

Taller de cartas de personaje CCv3: taller de fusión + modo CC + JSON/PNG/CHARX + bilingüe chino/inglés (sigue la configuración global).

Crea, gestiona y comparte skins portables de DeepSeek Harness.

Pegado estilo Cherry Studio: texto o código multilínea/indentado/con delimitadores pegado en el compositor de DSH Web se colapsa en una tarjeta con borde, plegable y etiquetada por idioma, y se restaura como un bloque de código delimitado al enviarlo.

Flujos de trabajo DAG duraderos para DeepSeek Harness con herramientas de autoría de agentes, persistencia en SQLite, ejecuciones reanudables y un Canvas Studio visual.

Estudio visual de desarrollo para plugins WebUI de DSH con worktrees de Git aislados, vistas previas en vivo de la WebUI oficial, edición de código fuente, inspección de patches, builds y validación.

Sistema de base de conocimientos estilo Cherry Studio para DeepSeek Harness (DSH): bases, documentos, fragmentación, embeddings (compatible con OpenAI / Ollama / local / reserva léxica), recuperación, herramientas orientadas a modelos y un panel de gestión en el navegador.