Plugins

Ofrece seis skills de calidad de código para revisión de código, auditorías de arquitectura, deuda técnica, calidad de pruebas, paneles de salud y remediación.

Visión para modelos solo de texto: al pegar una imagen, el modelo cambia a la variante Vision Toolkit para preguntas y respuestas sobre imágenes, comparación de múltiples imágenes, OCR de capturas largas, reproducción de UI a partir de capturas, localización de elementos y diferencias de píxeles. Sin clave de API por defecto — las imágenes se procesan mediante el servicio gratuito alojado por el autor, 100 por máquina al día; configurable a tu propio proveedor.

Colección DSH de seguridad autorizada: nueve modos de trabajo (coordinador de red team, pentest, auditoría de código, análisis binario, ataque-defensa, evasión de AV, respuesta a incidentes, seguridad en la nube, resolución de CTF) y quince plugins en tiempo de ejecución, gestionados desde una página de ajustes con despliegue, instalación, actualización y desinstalación con un clic.

Búsqueda web gratuita y sin clave para DSH: 7 motores (DuckDuckGo/Bing/SearXNG gratuitos + Exa/Perplexity/DeepSeek de pago), conmutación automática por error, una interfaz de página de ajustes con campos para claves API y enlaces oficiales, web_fetch, y una herramienta de prueba de motores.

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.

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

Paquete completo de skills de ingeniería inversa (85 archivos SKILL.md) como plugin de Cordis para DeepSeek Harness: enrutador de skills de ingeniería inversa, pentesting autorizado e investigación de seguridad.

Gestiona skills de DSH y servidores MCP desde la configuración web: tarjetas de skills con activación/desactivación en caliente, ámbitos de workspace, grupos, migración por lotes e importación por arrastrar y soltar, además de CRUD MCP stdio/HTTP con pruebas de conexión, redacción de secretos y la CLI unificada dsh-panel.

Limpia huellas de IA en texto ruso: detecta artefactos de copia y pegado de chatbots (ChatGPT, Gemini, Grok, Perplexity, DeepSeek), elimina marcas de texto oculto (caracteres de ancho cero, maquetación invisible; el escaneo en sombra captura marcadores divididos por invisibles) y reescribe el texto en prosa natural bajo petición; 40 marcadores regex, 38 con entradas completas en el registro de evidencias; 156 puertas, 530 pruebas; paquete sin conexión y solo de texto (la eliminación de metadatos binarios reside en scripts/).

Org. objetivo → sesión planificadora red team con 5 roles (recon/triage activos/vulns/exploit/pivot interno), concurrencia configurable. Preflight: skills/recursos; una pregunta por claves/VPS faltantes. Intrusión: reglas combinadas, 8 cat./25 pt., topes servidor, prevalece el privilegio máx., dedup/servicio. Hallazgos con hora en SQLite local. Consola derecha persistente sigue sesión (5 secciones/10 páginas); POC/EXP por categoría; biblioteca de skills explica motivos de indisponibilidad. Informe: nombre objetivo; datos completos de página (acciones/solicitudes/credenciales/túneles/rutas de archivos de ataque). 16 skills recon/evaluación (DeepSeek Search/Fetch, intel. pública), 56 redteam_*; autoactualización 1 comando. Skills de cadena de ataque: adjunto Toolkit Release aparte.

Plugin de pruebas de penetración basado en PTES con arquitectura Root-Orchestrator para DeepSeek Harness.

Controla el Unity Editor desde DSH mediante la CLI oficial de unity: comandos en vivo de escenas del Editor, evaluación de C# dentro del Editor y descubrimiento de comandos en tiempo de ejecución sobre una sesión de shell de unity en caliente, además de una vía de escape CLI sin procesar para creación de proyectos, pruebas y compilaciones. Monta la colección oficial de habilidades de Unity junto con su propio flujo de trabajo de Unity y habilidades de Asset Store.

Guardia de disciplina de ingeniería: verificación de requisitos antes de la primera edición, puertas de evidencia de prueba rojo/verde, revisión adversaria bifurcada e informe de entrega con un flujo de verificación por dimensión.

Puente compatible con OpenAI para usar en Midscene los modelos configurados en DeepSeek Harness. En 127.0.0.1 (puerto predeterminado 8787; elige otro libre si está ocupado) reenvía chat completions con o sin streaming a la capa del host. Admite routing oficial de DeepSeek, CodeBuddy, Codex y endpoints OpenAI/Anthropic personalizados. Las credenciales quedan en plugins provider; el puente no las toca. /v1/midscene-env genera cuatro líneas MIDSCENE_MODEL_* e infiere la familia. Registra 7 skills: navegador, escritorio, Android, iOS, HarmonyOS, E2E Vitest y referencia Midscene; no requiere npx skills add. npm: dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-midscene

Kit de herramientas de I+D cuantitativa para DeepSeek Harness — 59 herramientas en seis dominios que cubren datos de mercado, indicadores, evaluación de factores, validación ML walk-forward, riesgo (VaR/CVaR/drawdown/Beta con Kupiec POF), opciones, bonos, FICC y simulación de fondos, con un flujo de investigación extremo a extremo PDAT→PET.

Pipeline de QA como 10 agent skills: análisis de requisitos, estrategia de pruebas, redacción y revisión de casos, automatización E2E (Playwright) y de API, exploratoria, alcance de regresión y análisis de bugs, respaldado por una base de conocimiento compartida con reglas de formato, modelo de riesgo y validadores de esquema.

DSH Knit ordena en la barra lateral Markdown/código/imagen/vídeo de todo el workspace; expone Context Pack vía knit_docs. BM25/IDF local predeterminado compara mensajes recientes con título/resumen/cuerpo: sin modelo/red, nada sale; el índice persiste tras reinicio/nuevas sesiones. Hay evidencia y preview; atribución fijada al leer, pin/exclusión reversible antes de recuperar. v0.23 híbrido opcional OFF, requiere embeddings Ollama/OpenAI-compatible configurados por el usuario. Envía query+título/resumen (Markdown: inicio ≤60 caracteres; código: carpeta relativa; medios: nombre); no cuerpo completo/ruta absoluta; loopback local. v0.24 asocia cambios no commit mediante git status read-only (argv fijo, sin shell, env allowlist), OFF. Sin prueba con proveedor real; no afirma mejora.

Flujo de trabajo multi-agente para concursos de modelado matemático: el preset "UltraMath" ejecuta un problema desde la lectura hasta el marco, derivación, codificación, verificación, paper y revisión, además de 4 presets de rol de una sola etapa (matemático, ingeniero, redactor, revisor) y 33 documentos de skill de biblioteca de modelos.

Clasifica las llamadas a herramientas pendientes con Jev (el modelo de decisión no generativo de TypeSafe AI) en tools/pre-execute: las llamadas de alto riesgo con alta confianza se deniegan y las ambiguas se escalan a aprobación; además autoaprueba en approval/request las llamadas reversibles claramente autorizadas tras un filtrado por evidencia de argumentos. También hereda del resolutor de referencias de sesión para que las instantáneas conserven los mensajes puntuados por Jev en lugar de descartar los más antiguos. Se degrada al comportamiento original ante cualquier fallo del proveedor; modo sombra con un comando /jev-stats; endpoints de TypeSafe u OpenRouter; 64 pruebas.

Banco de trabajo de proyectos QA para dsh: gestiona proyectos de pruebas, requisitos, casos de prueba, defectos, hitos, informes y puertas de aprobación mediante una interfaz de navegador y 18 herramientas del dominio QA.

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.

Bundle DSH que registra 13 herramientas nativas codegraph_* que envuelven la CLI de codegraph, para que los agentes inicien, mantengan y consulten un grafo de conocimiento de código preindexado (consulta de símbolos, exploración, rastro de nodos, llamantes/llamados, impacto, pruebas afectadas) en lugar de hacer grep en archivos.

OMK — Observe. Measure. Know. Cambios de conocimiento respaldados por evidencia para aplicaciones de IA.