Plugins

Uso de tokens y estimación de costos por modelo junto con el saldo de la cuenta de DeepSeek, mostrado en una pestaña del panel de Configuración.

Estadísticas de uso de DSH configurables: un widget de texto/tarjeta en la barra lateral más un cuadro de diálogo detallado con desglose por proveedor y modelo, tasas de acierto de caché, tendencias de tokens y detalles de latencia (TTFT y duración).

Control deslizante de esfuerzo de razonamiento y selector de modelos de estilo Claude animados que reemplazan el selector de modelos nativo de DSH.

Aprobación de permisos basada en modelo: un respondedor de solicitudes de aprobación respaldado por un modelo revisor independiente.

Conecta DeepSeek Harness a un pipeline de Hermes: plantilla de especificación de despacho, enrutamiento por nivel de modelo, puertas de calidad del orquestador y regla de escritor único de git, como paquete SKILL.md (instalable como bundle).

Deslizador de esfuerzo de razonamiento al estilo Codex, integrado en el selector de modelos.

Gestión automática de contexto al estilo Codex para DeepSeek Harness: rollover sin pérdida ni llamadas a modelos de resumen, anclas de traspaso orientadas a tareas, notas que sobreviven a la compactación y recuperación literal de ventanas archivadas. Las notas obsoletas generan una advertencia explícita en vez de avalar datos antiguos. Incluye botón de un clic y comando /smart-compact, rollover automático en tres niveles y saneamiento obligatorio de anclas; funciona sin configuración.

Abre la aplicación web oficial chat.deepseek.com dentro de DeepSeek Harness. Una entrada lateral muestra la página real en la columna central mediante el browser guest nativo del shell de escritorio y mantiene la sesión iniciada tras reiniciar. Conserva el selector de modelos, deep think, smart search, historial y adjuntos; si no hay guest bridge, abre una ventana.

Añade los modelos gratuitos de OpenCode Zen a DeepSeek Harness como un único proveedor, con un runtime OpenCode administrado y aislado. La página de ajustes lista y prueba cada modelo.

Usa tu IA web con sesión iniciada (DeepSeek, GLM, Kimi, Qwen, Doubao...) como proveedores de modelos en DeepSeek Harness. Los modelos web emiten llamadas a herramientas, DSH las ejecuta bajo su sistema de permisos nativo y los resultados vuelven a la misma sesión web. Sin claves API.

Prepara tu dsh para codificación seria. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, Context as Variables, compactaciones cruzadas recuperables, restauración completa del contexto. `hash-edit`, `dvc://browser`, subagent como función, workflow como función.

Lleva los modelos de la app Qoder ya autenticada en esta máquina a DeepSeek Harness, sin token que configurar, y muestra la tasa de cada modelo y su ventana valle en su tarjeta de settings.

Motor de persona para DeepSeek Harness: un config.json rige el nombre propio de la IA (por modelo y nivel), cómo te llama, su postura relacional, el texto de carácter, contratos de trabajo por ítem con interruptores, el idioma de la cadena de pensamiento y el tono de respuesta, y memoria a largo plazo condicionada a confirmación humana: la IA solo añade candidatos, una línea de confirmación los activa, y el registro solo admite añadidos y es reproducible. Las entradas confirmadas se inyectan como bloque citado de datos, no de instrucciones; las etiquetadas con un kind van a archivos arbitrarios y no llegan al prompt. El prompt se reevalúa desde disco en cada ensamblado: las ediciones aplican sin reiniciar. Presets: instantáneas JSON compartibles. Sin dependencias, red ni shell.

Integra los modelos de Qoder (versión china e internacional) en DeepSeek Harness.

Lee los archivos que AGENTS.md referencia con importaciones @path e inyecta su contenido en el contexto del modelo al iniciar la sesión, con presupuestos de bytes, resiembra tras la compactación y una tarjeta de ajustes en seis idiomas.

Sirve el catálogo en vivo de modelos de opencode Go desde la ruta de proveedor opencode-go integrada en el harness.

Modos personalizados / gestor de asistentes: cada modo tiene su propio prompt de sistema en la página de ajustes — un prompt personalizado en un archivo plano que el bucle del agente relee antes de cada paso del modelo, así una edición se aplica a la sesión en curso en el paso siguiente — e inícialo desde la composición oficial estándar / PTC / minimal / Cordis, activando una a una sus filas de plugins (composición propia por modo) y renombrándolo a gusto. Varios asistentes coexisten con sus prompts, así una máquina puede mantener en paralelo un asistente de programación, un compañero de chat y una persona de juego de rol (RP) — una configuración multiagente elegible en cada nueva sesión. Las filas intactas quedan idénticas byte a byte a las distribuidas, con las condiciones de plataforma.

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.

Proveedor de habilidades en vivo que añade habilidades de los directorios de más de 60 agentes (Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, Copilot), de los marketplaces de plugins de Claude Code y de cualquier repositorio git de habilidades al catálogo dsh sin copiar ni enlazar simbólicamente; desduplica, repara frontmatter, renombra colisiones de nombres e incluye una CLI (list, add, sync, doctor).

Fallback de OCR local para rutas solo de texto: cuando el modelo de sesión declara que no puede aceptar imágenes, la imagen adjunta se almacena en caché localmente y se inyecta su ruta para que el modelo pueda llamar a ocr_image — PP-OCRv5 + ONNX Runtime en CPU, sin clave de API, las imágenes nunca salen de la máquina. Silencioso cuando el modelo puede ver imágenes.

Plugin Mixture-of-Agents para DeepSeek Harness: un comando /moa distribuye un prompt a varios modelos en paralelo, fusiona sus respuestas en un espacio de trabajo de archivos y se integra con Live Canvas para la salida visual.

Reanudación automática de sesiones interrumpidas: una tabla de reglas ordenada enruta por tipo de fallo (límite de tasa, cuota, autenticación, desbordamiento de contexto, huérfana caída) hacia reintento automático con backoff, cambio de modelo, reanudación tras compactar el contexto o una notificación de stop-loss, con un editor visual de reglas y un registro completo de actividad.

Plugin de verificación de objetivos basada en evidencia para DeepSeek Harness. Bloquea objetivos con /ultragoal y verifica la finalización según los códigos de salida de comandos y los artefactos generados, evitando que el modelo informe falsamente de la finalización de tareas.

Haz que tu dsh esté listo para programación seria. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, Contexto como variables, compactions cruzadas recuperables, restauración completa del contexto. `hash-edit`, `dvc://browser`, subagent como función, workflow como función.