Plugins

The memory that dreams: memoria entre sesiones para DeepSeek Harness que te recuerda a ti y a tus proyectos, consolida recuerdos mientras está inactiva (autoDream), congela recuerdos contradictorios para que los revises y mantiene un registro de auditoría reproducible. La memoria permanece en tu equipo en SQLite con copias Markdown editables; incluye recuperación por cuatro vías (palabras clave, vectores, BM25 y grafo de entidades), panel interactivo, 10 herramientas de modelo, servidor MCP, API externa y CLI. El resumen y la consolidación usan el modelo del host ya configurado; con un embedder local, la búsqueda semántica funciona completamente sin conexión.

Lectura profunda y resumen para DSH: convierte libros, artículos, vídeos y webs en notas estructuradas de Obsidian mediante parsers de plugins, subagentes paralelos MapReduce de lectura profunda, salidas JSON Schema y caché idempotente.

Pipeline de coste de tokens para DeepSeek Harness: compactación por capas sensible a la presión (proyección sin pérdida por debajo del 40% de presión de contexto, resumen con LLM por encima), listas de herramientas permitidas por agente, conversión de texto largo a imagen con resumen por visión y un comando /token-status que rastrea presión, niveles y tokens ahorrados.

Espacio de trabajo de medios y visión para DeepSeek Harness: generación de imágenes, vídeo y voz, preguntas y respuestas sobre imágenes y localización de elementos, OCR de imágenes largas, diferencia de píxeles, verificación mediante capturas de pantalla de HTML y resumen de vídeo, con proveedores DashScope y compatibles con OpenAI, grupos de modelos y un cliente de banco de trabajo.

Plugin de memoria entre sesiones para DSH (v0.6.1, npm @asherliner/dsh-memory-connect): extracción automática, indexación SQLite FTS5, recuperación semántica RRF inyectada en el prompt del sistema en cada turno, mantenimiento programado, consolidación LLM vía ctx.llm, prevención de explosión de contexto, identidad Soul global vía ~/.dsh/soul.md. v0.5.0: grafo de contexto temporal, modelo de confianza, resumen al final del turno. v0.6.0: incrustaciones semánticas locales (BAAI/bge-small-zh-v1.5), sin llamadas a la nube. v0.6.1: corregida la expansión de ~ en la config de rutas. Instalación sin configuración.

Gestión automática de contexto al estilo Codex para DeepSeek Harness: rollover sin pérdida ni llamadas a modelos de resumen, anclas de traspaso orientadas a tareas, notas que sobreviven a la compactación y recuperación literal de ventanas archivadas. Las notas obsoletas generan una advertencia explícita en vez de avalar datos antiguos. Incluye botón de un clic y comando /smart-compact, rollover automático en tres niveles y saneamiento obligatorio de anclas; funciona sin configuración.

Paquete de renovación de la ventana de contexto dirigido por el modelo para DeepSeek Harness: contexto de trabajo nuevo, notas duraderas gestionadas por el modelo, una cola reciente breve y literal, y recuperación selectiva del historial, sin resúmenes.

Bucle de orquestación de tareas largas: Codex planifica, puntúa y revisa; DeepSeek ejecuta; Kimi complementa (aceptación visual, resumen y comprobación cruzada).

Personal dsh preferences: a tunable companion to the official compaction engine (threshold, retention, summarization model/reasoning, turn-end compaction), llama.cpp model import for the Models page, and tab/notification helpers (status-light favicon, bro

Context trimmer: lists the current session's context entries with role, preview and ≈token estimate (cl100k), highlights over-threshold items, and removes selected entries exactly without LLM summarization.

Kit de análisis de datos: perfilado de CSV/TSV/JSON, detección de anomalías por IQR y z-score, resumen estructurado con problemas de calidad y consultas de filtrado/agrupación/agregación sin código.

Skill de compresión de contexto para DeepSeek Harness: resumen inteligente de conversaciones

Kill AI Slop for DSH — score a received document on three weighted axes (expression, execution, decision), audit work-slop with a delivery-obligation ledger, and machine-verify every quote against the source. Reads docx, pptx, xlsx, pdf, txt, md, csv, json and html. Zero runtime dependencies, zero network, fully local.

Semantic context watcher for DSH agents: maintains a journey ledger with flash summarization and MinHash novelty detection, folds milestones, and can inject long-term context with a three-level stall response; injection and the stall-2/3 responses are off by default.

Stops compaction summaries and session titles from burning their output budget on reasoning, by lowering the thinking level and raising the token floor for auxiliary calls only.

Archive DeepSeek Harness sessions into a self-hosted WeKnora knowledge base with extraction, summarization and incremental dedup.

Rapid-refill circuit breaker for DeepSeek Harness automatic compaction. It refuses a compaction that would be futile — the context refilled within fewer than N tool turns M times in a row, which the unbounded step-pressure trigger cannot detect — and instead of burning a summarization call on every step it reports the situation with advice, usually that a single read or tool output was too large. Shows state and re-arms through /compaction-breaker, and injects one prompt section so the model relays it to the user. Covers host-plane sessions through its profile bundle; ordinary sessions need one row replaced inside an agent preset.

CWL — Context Window Lifecycle for DeepSeek Harness: structured context eviction (arXiv:2606.11213). Graduated, deterministic, zero-LLM eviction of exploration/action episodes when context pressure exceeds budget — no summarization lossiness, no hallucina

One-click context compression for the dsh web GUI: a 压缩 button on the session title bar summarizes the whole conversation into a few lines, opens a new session in the same workspace seeded with the summary, and switches to it — the original session stays untouched.

Compaction backend replacing LLM summarization with a deterministic semantic extractor (keeps code/paths/commands, drops chatter) plus 28.4x KV-compression accounting.