Flujos y automatización

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

Orquestación multi-agente para DeepSeek Harness — agentes especializados, orquestación de tareas, skills de flujo de trabajo

Un plugin auto-evolutivo para DeepSeek Harness: observa cómo se ejecuta el agente, propone mejoras de sus propios recursos mediante el LLM, valida cada propuesta dentro de un agente de prueba en sandbox y solo aplica mutaciones verificadas, con un libro de versiones y reversión automática ante regresiones.

Banco de trabajo de orquestación de proyectos de IA local-first y plugin CLI para DeepSeek Harness: planificación con aprobación, Git worktrees, ejecución de tareas, Issues y evidencia auditable.

Heartbeat periódico que despierta a cada agente raíz (inyección de seguimiento) para informar proactivamente del progreso, riesgos o bloqueos: cola segura ante actividad, sin acumulación, se pausa automáticamente cuando no hay respuestas humanas y se rearma con el siguiente mensaje del usuario.

Tablero completo de incidencias local-first integrado en la GUI web de DSH: vistas Kanban / lista / Gantt / flujo de trabajo / panel, chat de IA por tarea, adjuntos y etiquetas, reclamación automática de tareas todo impulsada por dsh-routines; los datos residen en SQLite local (dsh plugin add @ttmouse/dsh-taskboard).

Google Antigravity CLI (agy) como subagente de producto DSH: delegue tareas a un agente de codificación Gemini con su inicio de sesión de Antigravity (sin clave de API), con seguimientos por conversación, progreso en streaming en segundo plano, análisis de imágenes por ruta y una ventana emergente de inicio de sesión.

Publica artículos en CSDN / Juejin / CNBlog directamente desde la sesión, sin servidor externo.

Folio (兰亭) @nyantused/folio-dsh-tools: 15 herramientas validadas por esquema (memoria + puertas de calidad) además de una protección L0 del motor de generación de documentos de consultoría; combínelo con @nyantused/folio-dsh-events para el protocolo de sesión completo.

Folio (兰亭) @nyantused/folio-dsh-events: eventos de protocolo de sesión: recordatorio automático al inicio de la sesión y guardado automático al cierre de la sesión; combínelo con @nyantused/folio-dsh-tools.

Programación proactiva: un latido adaptativo y una red de valor (urgencia, relevancia, coste de interrupción) deciden cuándo el agente debe hablar sin que se le pida.

Lienzo interactivo para visualizar en DSH Web las relaciones entre Agent, Subagent, Workflow, Phase y tool.

Flujo de revisión estructurado con múltiples panelistas para DeepSeek Harness: N panelistas puntúan en subagentes aislados, sin conocer las evaluaciones de los demás; un presidente reconcilia desacuerdos mediante coincidencia de anclajes y luego adjudicación por nivel Δ; un crítico independiente audita el proceso. Funciona para revisión de diseño, código, artículos o proyectos.

GPT planifica DAG de dependencias, los workers de DeepSeek ejecutan tareas con paralelismo adaptativo y un revisor GPT opcional audita los diffs incrementales de Git y conduce rondas de reparación.

Agrega contratos de ejecución persistentes, grafos de trabajo recursivos, aclaración crítica y compuertas de evidencia para tareas largas o poco especificadas de Harness.

Plugin de modo de aprendizaje Feynman: bucle enseñar → reexplicar → evaluar → reexplicar de nuevo, renderizado como tarjetas de lección en HTML enriquecido (diagramas mermaid + resaltado de código con shiki).

Port de TaskPlane para DSH: ejecuta oleadas ordenadas por dependencias en carriles paralelos de git-worktree, con paquetes de tareas, revisión entre modelos y recuperación tras fallos.

Retransmisión de mensajes multiagente centrada en loopback: broker autenticado por HMAC más plugin de dsh (relay_send/recv/peers/history), clientes CLI y Python sin dependencias, protocolo de cable v1.0.

Planificación de tareas con memoria muscular de experiencia: recuperación por reflejo condicionado de soluciones pasadas, correspondencia de capacidades con el LLM, y lecciones persistidas automáticamente.

Despertares proactivos a nivel de host para DeepSeek Harness: deja que el modelo programe sus propias alarmas (una vez / intervalo / cron con jitter aleatorio), reactive sesiones frías a tiempo, limite los seguimientos iniciados por el modelo con horas de silencio y un presupuesto diario, y recupere despertares silenciosos

Preset de agente de codificación diaria ultraligero para DeepSeek Harness (dsh) que elimina orquestación pesada para una ejecución de herramientas rápida y directa.

Plugin orquestador de QA para DeepSeek Harness: un agente explora tu aplicación y deja evidencia, y luego la ruta explorada se reproduce de forma determinista. Controla drivers de navegador, escritorio macOS, iOS y Android.

Un preset de agente de programación más rápido, más eficiente y más preciso. En 100 tareas difíciles de SWE-bench Pro seleccionadas con criterios multidimensionales de dificultad, el tiempo medio transcurrido se redujo un 36%, los tokens de entrada medios por tarea un 17% y la precisión aumentó 5 puntos porcentuales.