Plugins

Subida de archivos con tarjetas de adjuntos codificadas por color (almacenamiento aislado por sesión, deduplicación por sha256, limpieza por TTL), más una herramienta read_document que detecta el contenido para PDF/DOCX/XLSX/TXT.

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.

Reproductor de música, audiolibros, radio y noticias para DeepSeek Harness: transmite por HTTP tu carpeta local de música, lee en voz alta novelas locales .txt/.epub con voces de IA, reproduce música en línea de QQ/Kugou/Netease y radio por internet (HLS compatible), y emite resúmenes diarios de noticias — todo controlado desde la UI o diciéndoselo al agente mediante la herramienta de modelo music_play.

Skill Smart Charts: convierte archivos de datos CSV/TSV/TXT/XLSX/XLS/JSON en HTML interactivo autónomo con ECharts: 32 tipos de gráfico, incluidos mapas offline, 3 temas, sin CDN. Un perfil de datos --profile (dtype por columna, cardinalidad, ausencias, muestras, estadísticas, granularidad de entidad, señales) permite al agente leer los datos y elegir el gráfico; cada gráfico incluye una ficha de hechos (plot_stats + data_preview) cuyos números son los únicos citables. El código de transformación del LLM se ejecuta en un sandbox restringido (lista negra + lista blanca de AST + builtins seguros); --doctor autocomprueba el entorno de Python. Totalmente offline, con ECharts incluido.

Base de conocimientos de propósito general para DSH: importación de md/txt/json/yml/docx/pdf, gestión de carpetas, búsqueda de texto completo FTS5 (BM25) y una interfaz de administración web.

Lee EPUB, PDF, TXT, Markdown y HTML con notas de lectura, lista de vocabulario y acompañante de lectura IA nativo de Harness.

Flujo de lectura profunda de libros: importa EPUB/Markdown/TXT/PDF por capítulos y asigna cada uno a un subagente para que el texto fuente nunca entre en la sesión principal. Guarda memorias de capítulo ancladas con \[n] para continuar entre sesiones y exporta notas o un EPUB.

Verificación de referencias para DeepSeek Harness (参考文献真实性检查器): la herramienta de modelo reference_checker contrasta la bibliografía de un artículo (.pdf/.bib/.tex/.txt o texto pegado) con Crossref, OpenAlex y arXiv, informa found / partial / not_found / error por entrada y emite citas corregidas en el estilo de la entrada (APA, GB/T 7714, IEEE, Vancouver, MLA, Chicago, Harvard, ACS, BibTeX).

Math Agent Framework para DeepSeek Harness: motor de derivación simbólica (CES / formas cuadráticas / ODE / PDE), verificación con SymPy, demostraciones formales verificadas por el compilador de Lean 4 y verificación adversarial multiagente estilo QED, expuesto como herramientas DSH nativas mediante un shell TS que sirve de puente a un motor Python. Requiere clonar el repositorio math-agent-framework y ejecutar `pip install -r requirements.txt`, con MATH_AGENT_HOME apuntando a la raíz del repositorio. Cada resultado incluye procedencia (versiones del motor, semilla, tolerancias) y se marca como datos no confiables.

Conecta DeepSeek Harness con SolidWorks local mediante MCP. Solo lectura por defecto; confirma cada operación de alto riesgo. Solo Windows 10/11 x64. Requiere Python 3.10+ x64 y paquetes de requirements.txt; npm run setup crea .venv local. También SolidWorks de escritorio (README: 2020–2026, verificado en 2026), iniciado al menos una vez.

Controla Origin/OriginPro local desde el chat mediante 27 herramientas MCP: importa .dat/.csv/.txt y archivos .bin de estaciones CHI, crea gráficos, aplica estilos y ajustes, y genera PNG/TIF/SVG/PDF además de un proyecto .opju editable; verifica los gráficos, estilos y exportaciones volviéndolos a leer. Requiere Windows, Origin/OriginPro 2021+ y Python 3.10+, más `pip install originpro numpy` en el intérprete que ejecuta DSH. Sin el paquete, cada herramienta responde `missing_originpro`; sin un intérprete en PATH, no se registran herramientas.

Convierte un PDF de artículo académico en 3 entregables por defecto: presentación china de literatura (.pptx) con plantilla de física de Nanyang Normal University, guion oral Word y HTML de Q&A de predicción de defensa en dos colores (unas 10 preguntas con respuestas breves y directas). Requiere Python 3 con python-pptx, python-docx, Pillow y pymupdf (alternativa pypdf); instala con pip install -r requirements.txt.

Taller de anonimización documental para DeepSeek Harness, adaptado de whatcccup/cece_legal_skills (MIT). Procesa localmente DOCX, PDF, TXT y Markdown; incluye revisión humana, ocultación en PDF y revisión de líneas OCR, marcadores coherentes por caso, restauración a Word, historial y vista previa/rollback opcionales de reglas Agent. Requiere Python 3.9+ y descargar dependencias en el primer uso. El modelo solo se necesita para generar reglas. v1.4.0 es una versión preliminar verificada en macOS Web y DSH Desktop; la instalación nueva en Windows y OCR aún requieren revalidación en el dispositivo. El upstream es una herramienta offline independiente/skill de SkillHub, no un plugin DSH, y no puede instalarse junto a este paquete.

Búsqueda de archivos y de texto completo en documentos para Windows. Busca nombres con Everything (`es.exe`) y contenido de PDF/DOCX/XLSX/PPTX/EPUB con Anytxt; ambos se instalan por separado.

Plugin de DeepSeek Harness para controlar brazos colaborativos Universal Robots (UR) mediante lenguaje natural. De forma predeterminada usa un brazo simulado sin conexión a nivel cinemático; el canal del robot real permanece desactivado hasta habilitarlo expresamente. Requiere una instalación de Python con numpy y paramiko (pip install -r requirements.txt). Desarrollado por Suzhou Nonead Robot Technology Co., Ltd. con la misma lógica que su propio nUR MCP Server.

Herramientas de lectura web para agentes solo texto. Cinco herramientas de solo lectura: web_fetch (cualquier URL renderizada como Markdown limpio o texto plano), web_links (inventario de los enlaces de una página), web_feed (entradas RSS 2.0 / Atom), web_headers (estado HTTP, cabeceras y cadena de redirecciones sin descargar el cuerpo, HEAD con fallback automático a GET) y web_table (tablas HTML extraídas como filas estructuradas con detección de cabeceras y expansión de rejilla colspan/rowspan). El transporte es Node fetch más un proxy HTTP sin dependencias (túnel CONNECT, URI absoluta, NO_PROXY con sufijo/comodín/CIDR IPv4, Proxy-Authorization). Cero dependencias en ejecución.

Lee novelas web dentro de la GUI web de DSH: importa fuentes de libros legado, busca en ellas y mantiene una estantería con el progreso de lectura. Permite leer en desplazamiento continuo, importar libros TXT y EPUB locales y acceder a las mismas fuentes, estantería y textos mediante herramientas de agente.

**Adjuntos del mismo estilo que DeepSeek Chat (chat.deepseek.com)**: botón de subida con clip, tarjetas de archivo estilo DS de 240×64 con iconos oficiales de documentos en color (PDF/DOCX/XLSX/PPT/IMG extraídos del bundle del frontend de DS), arrastrar y soltar, extracción de texto (PDF/DOCX/XLSX/TXT) inyectada en el mensaje, y tarjetas de adjuntos reales renderizadas en la transcripción (renderer personalizado del usuario) con el modelo leyendo el contenido completo.

Convierte un PDF de artículo científico en una presentación en chino para una reunión de grupo, con la plantilla de física de Nanyang Normal University (.pptx), y un guion de exposición Word. Requiere Python 3, python-pptx, python-docx, Pillow y pymupdf (pypdf como alternativa); instala con pip install -r requirements.txt.

Bundle de DeepSeek Harness adaptado de whatcccup/cece_legal_skills (MIT) para ocultar datos sensibles localmente en DOCX, PDF, TXT y Markdown con revisión humana, enmascarado de PDF, historial local y edición opcional de reglas de Agent. Requiere Python 3.9+ y descargar dependencias al primer uso. El acceso al modelo solo hace falta para generar reglas; 1.3.0 es una versión preliminar de desarrollo y la validación en Windows está pendiente. El upstream es una herramienta offline independiente/skill de SkillHub, no un plugin DSH, así que no puede instalarse junto a este bundle.

Lee libros EPUB, MOBI, AZW3, TXT y PDF en un panel lateral, con paginación, saltos al índice, resaltados, notas, marcadores, búsqueda completa, preguntas de IA vinculadas al texto, síntesis por capítulo, búsqueda de fuentes compatible con Legado que añade libros en línea capítulo a capítulo y una skill de acompañamiento a la lectura. Solo admite PDF basados en texto; rechaza los escaneados o cifrados.

Muestra novelas EPUB, TXT y Markdown locales bajo las regiones de chat nativas DSH seleccionadas, solo al expandirlas expresamente. Conserva el razonamiento y la salida real de herramientas sin enviar el texto de la novela al modelo. Requiere DSH >=0.2.1-rc.2 <0.3.0-0.

Lector local de novelas TXT en la barra lateral derecha de DSH: importa archivos, carpetas o rutas a la biblioteca; índice de capítulos con saltos, paginación por clic o desplazamiento vertical, progreso de lectura restaurado tras reiniciar y ajustes de fuente, interlineado, fondo y tema nocturno.

Lector local de TXT en una pestaña lateral y acompañante de lectura con IA sin spoilers: el modelo solo ve lo leído (capítulo actual, final del anterior y un archivo de contexto por libro que crece al avanzar). Extractos, ideas y respuestas se guardan como notas Markdown estructuradas exportables a Obsidian; el texto completo solo se desbloquea al marcar un libro como terminado.