Plugins

Informa de qué Skills invocó cada turno (cargadas por el modelo, escritas como /name o ninguna) y gestiona el directorio local de Skills: instalar desde una dirección de repositorio, carpeta, SKILL.md o zip pegada, definir un nombre para mostrar en chino en el meta.yaml de la Skill y eliminar una Skill conservando una copia de seguridad.

Reglas de permisos declarativas al estilo Claude Code: reglas YAML ordenadas de allow/deny/ask que coinciden con nombres de herramientas, argumentos, rutas del espacio de trabajo e identidad del agente en la cascada tools/pre-execute, con auditoría completa del registro de sesión, modo de simulación (dry-run) y recarga en caliente.

Proveedor nativo de Rapid-MLX para DeepSeek Harness (dsh): dsh lee la información del modelo desde el servidor en lugar de tu settings.yaml.

Arnés de evaluación para plugins de DSH: los casos en YAML impulsan ejecuciones reales del agente en modo headless, verifican llamadas a herramientas, argumentos, resultados y uso de tokens, con una puerta de referencia para regresiones en CI.

Maneja el trazado científico de OriginLab Origin desde el chat de IA vía MCP: 62 herramientas. Vigilante de diálogos modales, compuerta de seguridad LabTalk, release/reconnect, ajuste con parámetros iniciales/fijos/ponderados, ediciones finas de gráficos y hojas, herramientas de matrices, FigureSpec YAML declarativo (diferenciable y reproducible), instantánea de solo lectura de MCP Resources, puente matplotlib-figure, ensamblaje de PowerPoint con etiquetas de paneles, búsqueda de plantillas de Graph Gallery, exportación EPS, lista blanca de acceso a archivos, línea base de regresión visual y entregable OPJU editable con verificación determinista de relectura.

Reescribe la copia china de un plugin instalado en el mercado al inglés usando un modelo ya configurado en el harness: automáticamente al instalar el plugin, y luego con recarga en vivo. Cada archivo se traduce en una pasada completa, validado por un analizador real cuando existe (node --check para JavaScript, o analizadores JSON y YAML en otro caso) y se devuelve al modelo con el error hasta tres intentos de reparación; los archivos de más de 48 KB, o que nunca se analizan, recurren a una pasada por rangos de líneas que compara cada línea devuelta con la original para verificar la estructura. Las frases de activación y las tablas de locale pueden preservarse opcionalmente en vez de traducirse, y el original intacto se guarda junto al archivo como .zh.bak.

Hooks de ciclo de vida impulsados por configuración, incluida la inyección de contexto: declare event, handler y outcome en YAML, donde handler es una herramienta in-harness (MCP incluido), un comando shell o un endpoint HTTP, y outcome es model-visible context, un denied tool call o fire-and-forget.

Panel de previsualización de archivos del cliente web de solo lectura con renderizadores para imagen, PDF, CSV/TSV, texto, código fuente, Markdown, JSON y YAML, carga por rangos para archivos grandes, y una API proveedora para contenido no local.

Gestiona los modelos OpenCode Zen de nivel gratuito y Go en settings.yaml: obtiene los listados de modelos en vivo desde opencode.ai, informa del desfase entre configurado y en vivo por ruta, y añade o elimina entradas mediante cuatro herramientas de agente y una sección de ajustes de OpenCode Models.

Ejecuta pipelines de AItelier desde DSH sobre MCP: 39 herramientas (22 de lectura, 17 de escritura) para generar, ejecutar, inspeccionar, editar, exportar e importar pipelines SkillFlow multi-paso. Los pasos se ejecutan en AItelier en lugar de en la sesión DSH y se sondean por run_id, pausan en checkpoints impuestos por el motor respondidos con answer_checkpoint, y dejan rastros por paso y salidas de paso para leer después; add_provider / map_model / edit_role apuntan un rol individual a un endpoint local o más barato. Agrupa una habilidad aitelier-pipelines.

Modelo predeterminado configurable para delegaciones a subagentes mediante settings.yaml, con estrategias de modelo único y multimodelo por turnos rotatorios o aleatorios.

Connects GitHub's official remote MCP server as a DSH plugin: stores the PAT in DSH's credential center (.credentials.yaml) via github_set_token, and exposes GitHub tools as mcp__github__*.

Council of High Intelligence: reúne un grupo de expertos de 18 figuras históricas para un debate estructurado desde múltiples perspectivas, con un panel lateral DAG en vivo, historial de ejecución en SQLite y valores predeterminados por proyecto mediante .council.yaml.

Usa AItelier como subagente desde DeepSeek Harness: genera, edita, ejecuta, exporta e importa canalizaciones SkillFlow. Solo cliente — requiere un backend AItelier en ejecución (Docker; consulta el README).

Kit de herramientas de investigación de modelos del mundo: inspecciona fotogramas, nombra rutas 3D/píxel/latentes, puntúa pred vs GT y habilidades RSI / wm.yaml.

A pouch of practical micro-plugins for DSH: per-turn wall-clock time injection, safe restart, session ID header badge, Tavily search provider, configurable LLM request-header routes, and an MCP server console managing the official @deepseek-ai/dsh-mcp-client at runtime — add/edit/enable/disable/reconnect, per-tool switches, live status over SSE, mcpServers JSON import, and auto-migration of profile-YAML MCP entries.

Per-profile settings overlay for DeepSeek Harness: global settings.yaml stays the baseline while each profile overrides any namespace through its own profiles/<name>/settings.patch.yml — object sections merge recursively, scalars and arrays replace wholesale, and !unset masks an inherited value. The overlay is transparent to existing plugins (they keep reading ctx.settings unchanged), writes land in the profile overlay only, and official schema validation, revision semantics, expectedRevision conflicts, watchers and events are untouched. Ships a settings command family (get/set/unset/mask/unmask/promote/demote/migrate/diff/layers) plus a Profile Settings section in the web Settings panel over a loopback RPC channel.

DeepSeek Harness web client plugin: group sidebar workspaces into a configurable three-level tree (分类→项目→会话). Sidecar YAML rules. dsh-plugin.

Claude Code-style permission rules engine: hard/deny/ask/allow tiers with a hard tier above full access, workspace-scoped rules, wildcard path protection, and a visual staged editor; rules persist in settings.yaml.

Model capability editor: edit each model reasoning-effort levels and image-input (multimodal) declarations inline in the official model page, written back to settings.yaml as a whole group, with a floating entry as fallback when the anchor breaks.

OpenRouter free-models browser plugin (dual-face): fetch OpenRouter models, filter the free ones (price 0 or :free), list them newest-first in a Settings tab with local search and full model info, and create a ready-to-use DSH model config (settings.yaml

DeepSeek Harness (dsh) plugin that registers Lynkr — a self-hosted, multi-provider LLM tier-routing gateway — as a custom OpenAI-compatible provider in settings.yaml.

`dsh-workflow-designer` 是面向 DeepSeek Harness 的提示词优先工作流设计插件。它收集当前 Agent 可见的本地 Skill、原生 Tool 与 MCP Tool，提供必要的可视化编排和约束编辑能力，并导出稳定的 YAML 中间表示。后续可由大模型及对应框架把 YAML 生成 Python、`workflow.mjs` 或其他代码工作流。

Microsoft Agent Framework (MAF) plugin for DeepSeek Harness: validate, run, and scaffold declarative agents and workflows (YAML).