Flujos y automatización

Tablero Kanban de tareas para sesiones de DeepSeek Harness: el agente principal despacha tareas de programación a subagentes worker/verifier de un solo uso, con planificación de dependencias, niveles de pipeline, manejo de escalado e inyección de contexto de archivos/notas.

Tablero kanban impulsado por agente: un tablero por espacio de trabajo, sesiones de agente por tarea, y un flujo de trabajo humano/agente protegido (Backlog → Por hacer → En progreso → Revisión → Hecho).

Crea e inspecciona espacios de trabajo de proyectos de agentes locales de RecoWork mediante dos herramientas DSH limitadas y una tarjeta de espacio de trabajo web.

Registro de subagentes con nombre: gestiona entradas de rol (modelo, persona, filtro de herramientas, profundidad, modo en segundo plano) desde una página de ajustes recargada en caliente; el modelo elige uno con list_subagents y despacha por id con delegate — primer plano, segundo plano o reanudable.

Investigación profunda como modo agente: un único bucle revisado que planifica, investiga en rondas paralelas adaptativas impulsadas por las lagunas que los propios investigadores declaran, sintetiza un informe citado y luego lo revisa de forma adversarial, en lugar de un script que el modelo reescribe por llamada. Las preguntas que el presupuesto de rondas nunca alcanzó se nombran en el informe en lugar de descartarse.

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.

Colaboración multiagente duradera para DeepSeek Harness con canales, hilos, tareas y sesiones de agente reanudables.

Instala un preset de agente orquestador que planifica y despacha a subagentes especialistas fijados a modelos (explorer, oracle, librarian, designer, fixer, council), con perfiles de modelos con nombre conmutables mediante una CLI omoslim y un botón del inspector Web que muestra los modelos actuales de los subagentes.

Tablero kanban de proyecto por espacio de trabajo: nueve herramientas de modelo kanban_* para planificación guiada por agentes, además de una interfaz de tablero en el navegador con persistencia en disco, deshacer, plantillas y archivado.

[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.

Generador de presets en modo orquestación para DSH: un agente líder delega en cuatro ayudantes de rol integrados que solo cargan sus propias herramientas, y el panel web añade o quita ayudantes personalizados con sus propias herramientas, skills y modelos, por espacio de trabajo — sin cambios en el código del harness.

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.

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).

Salas de equipo multiagente persistentes y entre sesiones para DeepSeek Harness — miembros, bus de mensajes, tablero de tareas compartido y una línea de tiempo compartida que sobreviven a los reinicios.

Motor de orquestación del ciclo de vida para equipos de agentes de IA con aislamiento mediante worktree de Git con alcance por tarea, transiciones de entrega controladas por estado y memoria fuera del contexto.

Ejecuta tareas de agente puntuales y recurrentes según RFC 5545 en sesiones nuevas de DSH, con edición visual de la programación e historial vinculado a las sesiones.

Aprende lo que dejas sin decir en tus prompts a partir de turnos desordenados y de tus propias correcciones, e inyecta las directivas aprendidas en el prompt del sistema de cada nueva conversación; las directivas son editables en Ajustes y un botón del compositor reescribe el borrador actual con ellas.

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.

CLI self de Superself como herramientas frente al modelo (contexto de proyecto, unidades de trabajo, informes, decisiones) más un comando /self: estado de proyecto entre sesiones y entre proyectos, mantenido fuera del repositorio de código.

Tablero Kanban para DSH: máquina de estados de tareas con aislamiento de ramas git, ejecución automática por el agente y merge impulsado por revisión.

Barreras de seguridad aplicadas por el motor para enjambres de agentes de DeepSeek Harness: las puertas de calidad rechazan trabajos a medias y los checkpoints a prueba de fallos reanudan en el mismo punto; mantiene a los equipos de IA sin romperse, no solo funcionando.

Constructor visual de flujos de trabajo mediante arrastrar y soltar para DSH: orquesta llamadas a herramientas, subagentes y ramas condicionales en un lienzo React Flow.

Registra un paquete de habilidades SpecWorkflow para aclaración de requisitos, especificaciones de implementación, ejecución, revisión de entrega, planificación de reparaciones, diagnóstico de errores e investigación con respaldo de fuentes.

Swarm estilo Kimi-Code: dispatch de subagentes en paralelo por lotes con planificación adaptable, un comando /swarm y filas de progreso en vivo en el chat.