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Busca documentos e imágenes en tu base de conocimiento Quberi, explora espacios y documentos, guarda notas y sube archivos —con tu aprobación para cada uno— desde DeepSeek Harness mediante OAuth.

Observa la ventana del navegador en primer plano, reconoce cursos en vídeo y los clasifica por materia; obtiene metadatos, danmaku y comentarios de Bilibili y genera mapas de conocimiento Markdown + Mermaid y manuales de estudio Word.

Registra bases de datos externas y corpus documentales como herramientas invocables por el modelo. Incluye límites de acceso por fuente, ledger de referencias de credenciales que nunca almacena valores y ledger de fetch que conserva fingerprints y hashes de contenido, no payloads.

Fork mejorado de dsh-any-background. Desde v0.4.0 añade un fondo de dos carriles: la misma imagen ocupa ambos lados, dividida exactamente en el centro para dejarla visible junto a la columna de conversación. Cada carril puede leer su propia carpeta, compartiendo el ciclo y modo de rotación; ambos usan el mismo difuminado de bordes.

Controla un Chromium ya abierto (Chrome, Edge, Brave, Vivaldi, Opera, Chromium, Arc o Thorium) por una única conexión CDP persistente, así la aprobación de depuración remota se solicita una vez. Comandos de pestañas, navegación, JS, snapshots DOM, clics, escritura, capturas y aserciones CSS/DOM/píxeles pasan por una ruta HTTP loopback que el agente llama con su shell tool existente. No registra tools nuevos; incluye su skill de uso y no tiene dependencias runtime.

Reglas Lazy Senior Dev para DeepSeek Harness: escalera de código mínimo de 7 peldaños (YAGNI, reutilizar, stdlib, nativo, dependencias instaladas, una línea, mínimo) y seis skills (reglas base, revisión de sobreingeniería, auditoría del repo, registro de deuda, marcador de ganancias, ayuda). Comando `/ponytail` con lite/full/ultra/off; inyección permanente opcional por config. Copiado literalmente del upstream ponytail (MIT), sin tools registrados y con desinstalación limpia.

v0.8.6 corrige un fallo de inicio: runtime Host es peer opcional, no dependencia instalada. TypeSafe Jev/System One ofrece 7 herramientas: `jev_decision` (1–25 veredictos tipados paralelos, sin prosa), `jev_choose` (ordena 2–10 opciones), `jev_batch` (1–20 textos, 1–5 juicios, una llamada real por texto a concurrencia limitada; errores brutos, sin adivinar), `jev_usage`, `jev_overview`, `jev_guard_status`, `jev_verify` (26/27 en benchmark fijo de 27 preguntas, concurrencia 6). Ledger persistente predeterminado: `$DSH_HOME/jev-usage.json`. Remaining=`quota.declaredBalanceUsd` menos gasto local desde `quota.balanceSince`; no hay endpoint de saldo ni se inventa. Sin API key: error explícito; registros fallidos aislados por superficie. Cliente al hacer refresh; servidor al reiniciar Host.

Añade un botón de altavoz inmediatamente a la derecha de Like en cada respuesta finalizada. Al pulsarlo, la lee mediante el motor de voz del navegador; al pasar el cursor, aparece un panel de velocidad y voz. El texto se envía a un endpoint Edge TTS no oficial.

Sección de Settings de DSH para administrar un backend local de conocimiento Sirchmunk: inspección de grafos, gestión de clústeres, historial de auditoría, métricas de ejecución y controles de privacidad.

Busca, lee y escribe en una base de conocimiento Outline desde las conversaciones; cada escritura de documento requiere aprobación protegida por una lista permitida.

Publica una lección en la conversación DSH: el eje de dependencias, la pregunta y los dibujos del Vault, trazados con la paleta propia del Vault.

Grafo de conocimiento del código con conciencia de ramas para DSH: analiza llamadores, impacto, trazas y arquitectura en más de 158 lenguajes, con control de vigencia; un solo tool dispatcher y cero sesiones MCP.

Adaptación al ERP: aprende tu ERP mediante el navegador y crea conocimiento privado y local en DeepSeek Harness.

Ejecuta flujos de trabajo ComfyUI en la nube de RunningHub desde el chat, con tarjeta Settings, caché de carga multimedia SHA-256, límite de concurrencia y registro de tareas en segundo plano.

Memory Fortress para DeepSeek Harness: memoria en capas de 5 vías, autoevolución, grafo de conocimiento (SQLite+FTS5) e indicador de estado. Fortaleza local de memoria: cinco vías de memoria, autoevolución, grafo de conocimiento y luz de estado.

Herramientas integradas de control del navegador para dsh (DeepSeek Harness): el agente puede abrir páginas, leer contenido, hacer clic, escribir, desplazarse y capturar pantallas en un navegador local real (Edge/Chrome mediante Chrome DevTools Protocol). Incluye un panel de navegador en vivo acoplado (CDP…).

Herramientas de control del navegador para DeepSeek Harness respaldadas por el Bridge local de pi-control-chrome.

Coste en vivo de tokens por chat, subagentes y árbol de sesión completo. Usa un snapshot integrado de `models.dev` con 7 proveedores y 139 modelos tarifados, añade tarifas de lectura/escritura de caché si se publican y usa la tabla oficial DeepSeek de pico/fuera de pico. Muestra el precio de cada respuesta terminada y calcula chats cerrados desde el log. Un ledger JSONL append-only del proyecto registra gasto por intervalo y conserva la tarifa facturada entonces para el trabajo histórico. Incluye planes con límite monetario, escenarios de enrutamiento para elegir modelos que conviene conectar, documento de plan en inglés/chino/ruso y aviso de gasto sin unidad asignada.

Plugin de DeepSeek Harness para organizar conversaciones de IA en temas de investigación, fichas de conocimiento trazables y materiales de investigación reutilizables en un gráfico interactivo.

Libro mayor auditable de tokens para DeepSeek Harness: consolida totales resistentes a reinicios desde el registro persistente de sesiones, recalcula las mismas cifras desde los logs originales y muestra diferencias. Convierte el uso en un coste por espacio, sesión, modelo o proveedor, exportable a CSV o JSON.

Lee en voz alta las respuestas de IA mientras se transmiten y reproduce frases de espera habladas mientras el modelo piensa. Incluye Edge TTS y admite cualquier motor en la nube compatible con OpenAI.

Base de conocimiento con ciclo correctivo de adquisición para DeepSeek Harness: si el agente repite un fallo, un worker en segundo plano consulta la web con límite de frecuencia y resume el resultado en una zona de staging. Solo un commit de dos etapas permite recordarlo; se rechazan las páginas sin fuentes.

Busca, lee y escribe en una base de conocimiento de Outline desde conversaciones; cada escritura de documento requiere aprobación restringida por una lista permitida.

Abre la GUI web de dsh en una ventana de modo aplicación de Edge/Chrome con perfil de navegador propio y detiene el servidor de forma ordenada al cerrar esa ventana.