Plugins

Complemento de estudio TongFlow para DeepSeek Harness (dsh): modelo de proyecto al estilo de un equipo de rodaje, flujos de trabajo TongFlow creados por el agente, generación multimedia determinista, lienzo integrado.

Escritorio de redacción de novelas para DSH con un preajuste de autoría, gestión de esquemas y personajes, anotaciones de manuscritos, flujos de revisión y un backend local gestionado en Python.

Monta 88 habilidades empaquetadas de investigación, inteligencia social, marketing y negocios en dsh a través del proveedor de habilidades del sistema de archivos.

Plano de control de memoria de tres niveles para DeepSeek Harness: contexto de ejecución persistente, documentos de proyecto buscables, memoria a largo plazo conectable, enrutamiento inteligente, flujos de trabajo de agentes supervisados, WebUI y herramientas sin cabeza.

La base de conocimiento de desarrollo de complementos DSH como habilidad de agente bajo demanda: restricciones oficiales, flujos de trabajo de tareas, referencia de API y trucos de la comunidad, instalada con el paquete para que el agente pueda consultar mientras construye un complemento.

Sistema de flujo de trabajo de ingeniería para agentes de programación con IA: planificación obligatoria, TDD, verificación, revisión y análisis inteligente del grafo del código base.

Flujos de trabajo DAG visuales y multiagente para DeepSeek Harness, con ejecución en vivo, recuperación tras reinicio e integración con Feishu.

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.

DAG en vivo impulsado por proyección para los subagentes y flujos de trabajo duraderos de una Session: estado y navegación, diseño determinista de cadenas profundas, controles de encuadre/desplazamiento del lienzo y reorganización de nodos de la sesión actual.

Del chat al lienzo y a la obra: impulsa ComfyUI como IDE visual de flujos dentro de DSH. Incrusta ComfyUI (local o nube) como lienzo en pantalla dividida en DSH Web: el agente escribe prompts y scripts en el chat, los aplica en vivo y produce imágenes, música, vídeo y 3D. Operaciones: componer pipelines, leer/escribir flujos, editar nodos, cablear enlaces, ejecutar, ajustar y depurar. Producción: barridos de parámetros por lotes (batch_run) y recuperación automática de salidas al chat (get_outputs). Mantenimiento: lanzamiento y actualización con un clic de ComfyUI, su núcleo y los nodos personalizados. Este paquete es el plugin del lado DSH e incluye el nodo puente del lado ComfyUI.

Graba flujos de trabajo de escritorio de macOS por demostración en DeepSeek Harness y conviértelos en skills de agente (skill open-record-replay + herramientas orr_*)

Añade artefactos de especificación, skills, comandos, implementación orientada a objetivos y contexto de progreso de tareas.

Flujos de trabajo DAG duraderos y neutrales al host para Agents con CLI, MCP, Skills bajo demanda, disparadores, reproducción y un Canvas visual.

Orquestación de tareas de desarrollo basada en configuración para DSH: flujos de trabajo en grafo (nodos de tarea/puerta de enlace/persona) con persistencia por etapa, además de un asistente de IA en el editor que configura flujos de trabajo mediante conversación con validación en vivo. Pasa documentos a los nodos como adjuntos genéricos (sin necesidad de declaración): los archivos aterrizan en el espacio de trabajo de la tarea y ${inputs.附件} devuelve las rutas absolutas unidas por saltos de línea, de modo que un nodo los analiza con su propio prompt.

Flujos de trabajo DAG duraderos para DeepSeek Harness con herramientas de autoría de agentes, persistencia en SQLite, ejecuciones reanudables y un Canvas Studio visual.

Memoria markdown de largo plazo entre sesiones con estructura LLM-Wiki y persona SOUL.md, inyectada al inicio de la sesión (por defecto solo tras el primer mensaje del usuario y solo en la sesión activa); flujos remember/recall/consolidate/forget, skill de memoria integrada, herramientas de migración pack/unpack y un aviso de recuerdo en primera persona en tiempos de inactividad. Añade: presupuesto de boot-block por archivo, sellado automático de last_access, panel de salud, compilador de índice (las páginas declaran summary:), grafo de memoria interactivo, consultas estructuradas por etiqueta/tipo/relevancia, sugerencias de enlaces cruzados e informe `checkup` con acciones priorizadas.

Ejecuta Stata mediante DeepSeek Harness: el servicio nativo Stata AI Skill se inicia automáticamente con DSH (binarios de macOS/Windows incluidos), para ejecutar regresiones, archivos do y flujos de trabajo econométricos sin configuración manual.

Flujos de trabajo de ingeniería predefinidos para DeepSeek Harness: una herramienta dev_task que controla transiciones de etapa, artefactos, verificación, revisión y ámbito de commit, además de un banco de trabajo web para instalar skills y reglas de proyecto o de usuario.

Observa los rastros de ejecución del agente y lanza una revisión LLM al final de cada turno exitoso cuando se disparan las señales, cristalizando flujos de trabajo reutilizables en habilidades registradas que mejoran progresivamente con ejecuciones posteriores.

Flujos de trabajo DAG duraderos para DeepSeek Harness con herramientas de creación de Agent, persistencia en SQLite, ejecuciones reanudables y un Canvas Studio visual.

Programador de tareas Cron para DSH: según la programación, crea automáticamente una nueva sesión e inyecta su prompt como primer mensaje, con historial de tareas y controles manuales de ejecución/parada. También ejecuta flujos de trabajo KNJ: elija archivos directamente (almacenados como instantáneas persistentes, reenviados al flujo de trabajo en cada disparo) o refiéralos por ruta. La entrada de la barra lateral la proporciona dsh-knj-menu; instálelos juntos: dsh plugin add dsh-scheduler dsh-knj-menu.

Habilidad de andamiaje de documentación de proyectos: configuración basada en preguntas de estándares de proyecto, flujos de trabajo de colaboración con IA y disciplina de memoria en DSH, Reasonix, Claude Code y Codex.

Ejecuta Stata a través de DeepSeek Harness: el servicio nativo Stata AI Skill se inicia automáticamente con DSH (binarios macOS/Windows incluidos), para que puedas ejecutar regresiones, do-files y flujos econométricos sin configuración manual.

Banco de trabajo de investigación de vulnerabilidades basado en evidencias para DeepSeek Harness: vistas de auditoría nativas, 29 herramientas OMV, hallazgos Evidence.v1, ejecuciones reproducibles, flujos de trabajo Campaign y evidencia PoC aislada.