Plugins

Despacha trabajo a agentes DSH desde Claude Code o Codex: progreso nativo de subagentes, sesiones de trabajador en el host con ajustes predefinidos por nivel y un puente multimodal para visión y generación de imágenes.

Administrador de sesiones de DSH: eliminar con papelera/restaurar/purgar, restaurar sesiones archivadas, estadísticas de actividad reciente, continuar/pausar, abrir carpeta de registros, marcadores de no leído, bifurcar a un nuevo chat, agrupación y ordenación por espacio de trabajo, umbral de compactación de contexto.

Instala cuatro presets de investigación matemática multiagente para DSH: v2 (pipeline guiado por probabilidad con debate entre varios verificadores), v3 (base de conocimiento Markdown estilo artículo con un agente planificador y una biblioteca de métodos reutilizable), v4 (residentes persistentes autoorganizados que se escriben y se reúnen) y v5 (un instituto de investigación con un académico que descompone y asigna el trabajo, investigadores que votan, trabajadores temporales, chat grupal y un tablero de tareas compare-and-set); los cuatro admiten reanudación desde checkpoint, intervención humana y un interruptor opcional de verificación formal en Lean (off/encourage/require) cuya prueba superada convierte el voto en una comprobación de fidelidad de los enunciados Lean.

Preset de agente Multitask en el que la conversación principal solo planifica, informa a los subagentes y resume resultados; las lecturas de archivos, comandos, búsquedas y compilaciones se ejecutan dentro del contexto de subagentes. Incluye cuatro tipos de workers, aprobación para operaciones peligrosas y cero cambios al código fuente de DSH.

Barra lateral de varios workers CLI para DeepSeek Harness 0.2.0-rc.2 en macOS y Windows, con asignación de tareas, conversaciones en vivo, controles para detener y continuar, y preajustes de roles personalizados.

Shell de UI móvil para la Web GUI de DSH: convierte el diseño de tres columnas de escritorio en un diseño telefónico táctil (cajones superpuestos, FAB arrastrable, diálogos a pantalla completa, historial con desplazamiento infinito) bajo un viewport de 1024 px, sin impacto en el escritorio. - PWA móvil completa para DSH, construida sobre dsh-mobile-gate: pasarela de acceso remoto seguro más instalación en la pantalla de inicio (manifest + service worker), capacidad sin conexión, gestos táctiles (deslizar para actualizar, deslizar desde el borde para retroceder, zoom de fuente con pellizco), notificaciones push de agente completado y diseño táctil primero — escritorio sin afectar.

Reino de gobernanza de agentes para DeepSeek Harness: territorios, vinculaciones de roles (bind/unbind/session con identidad de modelo/agente), y un bucle de tareas planificar→asignar→ejecutar→revisar donde las declaraciones del Worker nunca se autocompletan (Claim ≠ Fact), con una consola de operaciones GUI local.

Reuniones visuales de mesa redonda para DeepSeek Harness — nodos expertos en un anillo con aristas dirigidas, una puerta de agregación, pensamiento proxy para modelos trabajadores de caja negra y revisión adversarial (red-team) de planes ya acordados con endorse/reject por punto de vista.

Pool de quick-tunnels de Cloudflare autorreparable para la GUI web de dsh: widget flotante con acceso telefónico por QR, rotación generacional, chase service worker y entrega de credenciales sin intervención.

Plugin de UI generativa para DeepSeek Harness: el modelo escribe una interfaz en vez de describirla. Un DSL declarativo se compila y ejecuta en un Worker sandbox sin DOM; luego el host lo dibuja con DOM nativo. También ofrece una vía alternativa sandboxed-frame…

Tablero Kanban para sesiones de DeepSeek Harness: el agente principal asigna tareas a subagentes worker/verifier de una sola ejecución, con planificación de dependencias, bloqueos exclusivos por archivo, pausa/congelación para arbitraje, progreso por hitos y estadísticas de tokens por tarea.

Inyecta un prefacio de selección de skills, elegido en cada turno por el modelo JEV local del workspace jev-decision-kit, para que el agente cargue solo esas skills en vez de buscarlas. Requiere un workspace jev-decision-kit configurado por separado (Python .venv, host/preface_worker.py, models/jev/head.json); si no existe, el plugin no inyecta nada.

Representa la actividad en vivo de sesiones multiagente como una oficina pixel-art en un panel lateral de la interfaz web: cada sesión es un trabajador buey/caballo que escribe en su escritorio cuando está ocupado o deambula cuando está inactivo, con monitores de trabajo accesibles con clic y tarjetas de aprobación en el lugar.

[Modo de orquestación] Añade a DeepSeek Harness un modo de orquestación multiagente: el agente principal descompone y asigna tareas, los workers se comunican en malla completa, y se puede fijar el modelo y el nivel de razonamiento por worker.

Convierte otro ordenador en un compañero Agent remoto. El worker ejecuta su propio DSH y el ciclo Agent completo localmente, así que las tareas siguen aunque se corte la conexión y las credenciales del modelo no salen de ese equipo. El hub envía tareas mediante 8 herramientas remote_*, recibe solo un resumen de transferencia y un manifest de artefactos, y solicita los resultados finales cuando los necesita; los artefactos intermedios quedan en el worker. Alta por código de emparejamiento, transporte directo o relay para NAT y panel Web en ambos extremos.

Exploración de código con prioridad a caché: `rdd_explore` consulta el índice `.rdd/exploration` del proyecto y, si no encuentra datos, asigna un subagent worker de solo lectura para explorar y registrar hallazgos. `rdd_models` ofrece el catálogo de modelos en vivo para elegir al asignar.

Barra de estado de árbol de objetivos, de solo lectura, sobre el compositor: los planificadores ven todo el árbol y los workers su nodo asignado; los informes de workers vuelven a la sesión del planificador.

Control del ordenador en Windows para DeepSeek Harness, con capturas de pantalla, UI Automation, 18 herramientas de escritorio, activación por Agent, transferencia a la intervención humana, solicitudes de aprobación y workers nativos precompilados.

Tablero inteligente para DeepSeek Harness: tarjetas de tareas + despacho puntual de Worker/Verifier + programación por dependencias + clasificación de canalizaciones + modo Team (las ambigüedades se reportan a la ventana principal para su resolución).

Modo comandante para la GUI web de dsh: un botón de un clic en la cabecera de sesión inyecta un resumen de protocolo en la sesión y luego analiza y ejecuta automáticamente los bloques de tareas de la respuesta del modelo, separando el bucle del estratega de los bucles de los trabajadores mediante una insignia visible.

Renderiza en línea las imágenes pegadas o subidas dentro del chat de DSH Web y da visión a los modelos solo de texto: la herramienta visual_review, invocable por el modelo, llama primero a cualquier API multimodal compatible con OpenAI y, si falla, recurre a un worker local de Qwen3-VL.

Agent state machine plugin with a todo ledger, stall guard, phase trails and a process-isolated per-step Python worker with GUI automation lanes. Windows only; needs Python 3.10+ on PATH, and pyautogui, mss and pywinauto for the GUI lanes.

Hierarchical multi-agent team coordination with lead review gates, write-scope isolation, and floating workspace.

FHL Images generation and multi-reference editing for DeepSeek Harness, with three agent tools, a pool of up to ten API-key workers, and chat-based key configuration.