Plugins

LoopX, un kernel de estado y plano de control neutral respecto al proveedor y local-first para agentes de horizonte largo: mantiene el estado de Goal, Todo, gate, evidencia, cuota, recuperación y handoff por encima de DeepSeek Harness, mientras que el plugin inicializa la CLI y las skills, admite una continuación acotada dentro de la misma sesión y añade una GoalBar de loopback para el bucle exacto acotado.

LoopX, un kernel de estado y plano de control local-first, neutral respecto al proveedor, para agentes de largo horizonte: mantiene Goal, Todo, gate, evidence, quota, recovery y handoff por encima de DeepSeek Harness, mientras el plugin arranca la CLI y las skills, admite continuación acotada en la misma sesión y añade una GoalBar de bucle de retorno para el bucle exacto acotado.

Gestor de tareas AgentRQ para DeepSeek Harness: crea, gestiona y extrae automáticamente tareas de AgentRQ sin salir del harness

Conecta DeepSeek Harness con Postiz mediante MCP: lista los canales de redes sociales conectados, obtiene las reglas de publicación por plataforma y programa, redacta o publica publicaciones en X, LinkedIn, Instagram, Facebook, Threads, TikTok, YouTube, Reddit, Bluesky, Mastodon, Discord, Slack, Telegram y más; añade una habilidad de flujo de trabajo postiz.

Tablero de tareas SQLite local como página superpuesta nativa: proyectos, tareas, comentarios, relaciones, adjuntos y automatización de flujo de trabajo, con estados backlog → todo → in_progress → in_review → done; las herramientas de Agente `taskboard_*` solo pueden enviar trabajo a in_review, además de una CLI JSON headless y una skill empaquetada.

Comprobaciones de higiene previas al envío de pull request dentro de DeepSeek Harness: analiza el diff actual en busca de TODO pendientes, secretos hardcodeados y sujetos de commit no convencionales.

Tablero de tareas para DSH: crea tareas con asignación de proyecto y modelo, ejecútalas manualmente o con programaciones cron; las nuevas sesiones de un proyecto recogen automáticamente sus tareas pendientes y las mueven a revisión al terminar.

Notas rápidas en la barra de herramientas del compositor: anota ideas o tareas pendientes, guardadas automáticamente en Markdown, con un clic para enviarlas al chat.

Frontend TUI nativo de terminal para DeepSeek Harness que presenta sesiones, modelos, plugins, trabajos, subagentes, todos y configuración del proveedor a través de las capacidades de Harness, conservando el scrollback real del terminal.

Memoria de proyecto para dsh con integración nativa del sistema de tareas: los todos de sesión y las lecturas de archivos se condensan automáticamente en registros de tareas entre sesiones (enlaces tarea↔archivo), de modo que los flujos de trabajo son conmutables y reanudables sin recontextualizar. Memoria en tiempo de lectura (sin escaneo previo): extrae símbolos de código, resume documentos y enlaza documentos↔símbolos; mejora semántica opcional para TS (activa automáticamente si TS está instalado). Las notas de experiencia se desduplican automáticamente. Cada recuperación incluye una cita trazable. Solo JS, una dependencia, funciona listo para usar, operación silenciosa, cero sobrecarga.

TUI completa para DeepSeek Harness: conversación en streaming, barra de estado powerline, paneles en tiempo real de think/tool/todo, doble vista para subagentes, cambio rápido de tema — todo como plugins cordis puros sin parches upstream.

Complemento de anuncios de voz basado en eventos y sin dependencias: sin modelo extra, sin coste de tokens. Habla con la voz natural integrada del sistema, compatible con Windows y macOS; anuncios de respuesta final, alertas de aprobación y preguntas, anuncios opcionales de eventos (fin de turno, comando completado, cambio de objetivo, errores de herramientas, actualizaciones de tareas), respuestas finales reproducibles y una página de ajustes visual bilingüe.

Una UI de terminal inspirada en opencode para DeepSeek Harness que se inicia como plugin de aplicación de perfil dsh, con barra lateral de sesiones, chat en streaming, tarjetas Markdown de herramientas, listas de tareas, sugerencias de comandos slash, pie de telemetría con medidor de contexto y solicitudes de aprobación integradas.

Compresión determinista de contexto para dsh: cero llamadas al LLM, poda basada en reglas que preserva rutas, comandos, trazas de error y tareas pendientes textualmente. Comprime ~80k tokens a unos pocos cientos.

Convierte la programación en un RPG: los turnos finalizados, las llamadas a herramientas y las tareas completadas otorgan XP, con más de 27 insignias de logros, niveles, títulos y temporadas. Puntuación dirigida por eventos con un motor de funciones puras — el trabajo mismo es el juego.

Plugin de progreso de sesión para la Web UI de DSH: una barra de progreso fija en la zona acoplada del cuadro de entrada (progreso real de los todos / velocidad de generación de tokens en vivo / estado naranja de interrupción / recordatorios de tareas pendientes), cero cambios en el núcleo.

Tablero de tareas por sesión en la barra lateral: arrastra sesiones a columnas todo/doing/review/done, crea sesiones con selección de modelo y reasoning-effort, papelera con restauración, notas, exportación/importación.

Canal IM de Feishu/Lark para agentes de DeepSeek Harness con mensajes nativos del proceso de pensamiento, tarjetas de aprobación, tarjetas vivas de objetivos y tareas pendientes, líneas de fan-out de flujo de trabajo, búsqueda de texto de sesión y avisos de trabajos en segundo plano y liquidación de subagentes. El acceso queda limitado por el propio alcance de visibilidad de la app de Feishu por diseño — cualquiera que la app admita puede controlar el agente y responder a sus aprobaciones salvo que se rellenen las listas opcionales de remitentes, grupos y aprobadores permitidos.

Preset de agente Modo Aprendizaje: un agente de programación que enseña mientras programa: explicaciones concretas basadas en escenarios, guía socrática, y huecos de práctica TODO(你), modelado en el estilo de salida Learning de Claude Code; instalable mediante dsh plugin add (dsh-learning-mode en npm).

Suite de disciplina de ejecución para DSH con intercepción de reintentos idénticos, reflexión forzada, cumplimiento de tareas pendientes, deduplicación de memoria y promoción de experiencia a habilidad (11 complementos + 6 habilidades).

Workspace de oficina y panel de sesiones: un panel flotante de sprites de 6 columnas que visualiza workspaces, sesiones, uso de tokens y subagentes, más Agent Mail y una pestaña de registro de oficina. Las vistas de Feishu/Lark (feed de mensajes, calendarios de reuniones, transcripciones) requieren además la herramienta `@larksuite/cli` instalada y autenticada por separado.

Preset de agente Learning Mode: un agente de codificación que enseña mientras codifica — explicaciones concretas basadas en escenarios, guía socrática y espacios de práctica TODO(你), modelado en el estilo de salida Learning de Claude Code; instalable vía dsh plugin add (dsh-learning-mode en npm).

Banco de trabajo arrastrable y alineado a la cuadrícula con 28 mini-tarjetas en los márgenes de la conversación (saldo de API, uso de tokens, coste, presión de contexto, tareas pendientes, objetivo, mapa de calor de uso, repositorio de GitHub, retransmisión de imágenes), con niveles de tamaño S/M/L/XL.

Bridge de tareas TickTick (Dida365): un panel de tareas en la cabecera de la sesión y herramientas de agente curadas sobre el endpoint oficial de TickTick MCP.