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Un interruptor "Loop engine" en los ajustes web que intercambia el bucle del agente que impulsa cada sesión de dsh entre cinco motores: el bucle integrado en proceso, más Claude Code, Codex, Pi y Kimi Code alojados, sin realizar cambios en el harness; cada motor alojado mantiene su razonamiento y llamadas a herramientas en la transcripción duradera de la sesión, toma el control de los comandos, las habilidades y el preset del agente, y se ejecuta en sandbox a través del límite del subproceso dsh.

Renderiza fondos de pantalla de escenas de Wallpaper Engine en tiempo real en el navegador (reproductor three.js más una simulación de partículas por CPU en Rust/WASM) y reproduce fondos de vídeo y web, con retroceso a la imagen de vista previa, sin necesidad del runtime de Wallpaper Engine. Escanea la biblioteca local de Steam workshop (431960) por autodetección o ruta manual, y ofrece un panel de ajustes para la selección de fondos, los directorios de biblioteca y motor, el brillo, la pausa y la calidad.

AI Company Framework: convierte una frase en una empresa multi-agente — 15 Skills planos (boss/pipeline/role-template/11 roles/generic customer-memory), 7 plantillas de flujo de trabajo, runtime AgentTeams + panel de actividad, barra lateral de empleados con aislamiento por sesión, bridge de bot Feishu (bot de boss y por empleado, enrutamiento de grupo, push autónomo, puerta de decisión humana, guía de contacto externo), memoria SQLite por cliente con memoria de tres capas (fusión entre grupos), conmutador de modo /company; sin RAG.

Lanzador de escritorio de Windows para DSH con un icono de chica-ballena, inicio del servidor en segundo plano y una ventana en modo aplicación Chromium sin interfaz de navegador.

Puente bidireccional de WeChat: lee mensajes entrantes de la base de datos local de WeChat y responde mediante automatización de la interfaz de Windows, para conversar con una sesión local de DSH desde tu WeChat. De forma predeterminada, cualquier persona externa que pueda escribir a esa cuenta puede hablar con la sesión local (no ejecutar comandos ni acceder a archivos). Una allowlist de entrada permite restringir quién puede hablarle.

Modo rápido de DeepSeek Harness: mismo modelo/reasoning effort, menos tokens de salida mediante prompts. Solo el control de disciplina de salida está activado por defecto (late mode, desde step 4); los demás están apagados e independientes. Con salida de herramienta larga, activa trim. Ensayos en una máquina, no ranking: 30 pares con salida larga y trim, 0.756x tiempo y 21% menos tokens; 24 pares en 6 PR reales de pallets/click, 0.805x y 23% menos. SWE-bench Lite oficial con harness propio no mejora: 8 instancias, 3 runs agrupados en 72 pares, 0.933x tiempo/0.903x tokens; el intervalo de wall time aún cruza 1, mismo ajuste varía 30% entre runs. Apilar controles sobre trim rinde peor que trim solo. Datos/repro en repo.

Delegación de tareas entre sesiones de DeepSeek Harness: inicia sesiones de nivel superior duraderas y envíales tareas, léelas o dirígelas mediante un alias de sesión base62 y aprueba solicitudes de ampliación del sandbox con un puente que rechaza eliminaciones destructivas.

Conecta una sesión DSH existente a QQ mediante OneBot/NapCat sin iniciar otra sesión. Una lista de permitidos fail-closed y reglas de activación por @mención, apodo y probabilidad configurable determinan qué mensajes llegan al modelo.

Complemento de DSH Notch que sincroniza la navegación de sesiones y el estado de lectura con DSH Desktop y Web.

Eliminación por mensaje en DSH: quita un mensaje de usuario, un paso de respuesta o una respuesta completa del asistente del contexto derivado del modelo mediante el contrato oficial de reemplazo de superficie, y lo oculta del historial visible sin reescribir el log de solo anexado.

Enruta solicitudes de modelo, recuperaciones/búsquedas web y herramientas lanzadas a través del proxy del sistema Windows o una dirección personalizada — kernel idempotente (las lecturas nunca reconstruyen el despachador), conmutación de cabecera con un clic, diagnóstico de ruta por URL e indicaciones 407 con reconocimiento de NTLM.

Agente de codificación en terminal para DeepSeek Harness con interfaz de pantalla completa en pantalla alternativa, navegación de sesión con detección de turnos y un flujo de trabajo /ship con control que lleva los requisitos de una línea por especificación, TDD y comprobaciones de aceptación reejecutadas.

Para el modelo de visión nativo de DeepSeek Harness deepseek-v4-flash-vision-exp, eleva los límites de admisión de imágenes a 32 MiB / 8192 px / 600 imágenes y añade una herramienta highres_read que divide en mosaicos las imágenes grandes y luego devuelve la imagen completa más mosaicos de 800x800 a través de la herramienta read_image del host.

Maneja un Chrome real a través de un servidor MCP local para que el agente pueda buscar en Google/Bing/Sogou, leer cualquier página incluido contenido renderizado con JS y solo con inicio de sesión, automatizar clic/desplazamiento/escritura/pulsación de teclas/selección en una ventana en segundo plano y ejecutar búsqueda/detalle/comentario/descarga para Zhihu, Xiaohongshu, Douyin, Bilibili, X y Reddit; comentarios reanudables, descargas verificadas con SHA-256, las cookies nunca se devuelven, solo localhost.

Proveedor de búsqueda web agregada que distribuye una consulta a 11 motores (Exa, Parallel, DuckDuckGo, SearXNG, Brave, Tavily, Serper, Mojeek, DeepSeek, Anthropic, OpenAI) en paralelo, deduplica por URL y fusiona los resultados. Incluye una tarjeta de ajustes para alternar backends, guardar claves de API en el almacén de credenciales y ajustar concurrencia y tiempos de espera.

Consulta peer-to-peer entre agentes colegas para DSH: pregunta a uno o varios pares configurados, pon en cola preguntas asíncronas, descubre pares mediante friend cards firmadas, y revisa solicitudes entrantes en la UI web.

Texas Hold'em sin límite de seis jugadores para la GUI web de dsh. Un humano juega contra cinco agentes LLM que solo ven sus propias cartas. Añade una pestaña dedicada más una mini-ventana arrastrable sobre el área de conversación, sesiones por navegador con protección CSRF, tamaños de subida relativos al bote, tres recompras antes de la eliminación y revelaciones en el showdown con animaciones de reparto de cartas comunitarias.

Enrutamiento por proxy por modelo para solicitudes LLM: los modelos seleccionados pasan por un proxy (Clash, etc.) mientras que el resto va directo, con reintento automático ante errores de transporte, 429 y 5xx, configurado en vivo desde la página de ajustes.

Visión para DeepSeek de solo texto mediante Doubao Web de forma predeterminada (sin costo, sin clave de API: controla tu Chrome con sesión iniciada a través de un puente CDP de Windows), con cuota de Antigravity IDE (flash/pro) o alternativa a Gemini; escalado automático de detalle, memoria de evidencia visual con rehidratación tras compactación, caché por hash de contenido y un panel de cliente bilingüe.

Control de navegador Playwright MCP para agentes de IA: maneja un Chrome real y visible (navegar/hacer clic/escribir/instantánea + ~80 herramientas browser_*), con un panel de capturas en vivo integrado en la GUI que se actualiza tras cada acción.

Un avatar animado estilo GrokBot con una línea de estado de máquina de escribir sincronizada — justo frente al indicador "Deep diving...".

Cliente MCP OAuth 2.1 para servidores Streamable HTTP: añade una conexión en Configuración, inicia sesión a través del navegador (PKCE con registro dinámico de cliente) y registra sus herramientas en DSH, con los tokens guardados en el servicio de credenciales y la conexión escrita en el perfil.

Usa tu suscripción de ChatGPT en DeepSeek Harness mediante el flujo de inicio de sesión de Codex de OpenAI

Una única capa de memoria para todas las herramientas y agentes de IA: inyección de Context Bundle, recuperación en el momento del prompt, herramientas MCP y captura de hilos de DSH al final de cada turno.