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Verificación de referencias para DeepSeek Harness (参考文献真实性检查器): la herramienta de modelo reference_checker contrasta la bibliografía de un artículo (.pdf/.bib/.tex/.txt o texto pegado) con Crossref, OpenAlex y arXiv, informa found / partial / not_found / error por entrada y emite citas corregidas en el estilo de la entrada (APA, GB/T 7714, IEEE, Vancouver, MLA, Chicago, Harvard, ACS, BibTeX).

Enruta las solicitudes del agente a modelos configurables por defecto, planificador y subagente, usando automáticamente el rol de planificador en modo plan, con esfuerzo de razonamiento por rol y configuración en la UI web.

Panel de costes para DeepSeek Harness: agrega tokens de entrada/salida/caché del modelo en todas las sesiones locales, los valora con una tabla integrada (incluido DeepSeek pico/valle), y muestra tendencias diarias más tablas por modelo y por sesión.

Pule el borrador del compositor convirtiéndolo en un prompt más claro y mejor estructurado desde el botón ✨ o Alt+O; transmite el resultado en vivo por SSE mostrando primero el razonamiento, y sigue el modelo predeterminado de la sesión sin configuración o cualquier endpoint compatible con OpenAI.

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.

Indicador y panel de cuota en la esquina inferior derecha que agregan cuotas de membresía entre plataformas de IA (Kimi Code, DeepSeek, Zhipu Coding Plan, BigModel, Qwen, Scnet, TokenRouter, SupaWriter), sincronizando automáticamente claves API desde el dominio de credenciales DSH con barras de uso coloreadas.

Registra codex-web-search-mcp como herramientas MCP nativas de DSH (mcp__codex-web-search__codex_web_search / codex_web_research / web_fetch) para búsqueda web e investigación profunda con Codex y Grok de forma independiente del modelo.

Visión bajo demanda para sesiones DSH solo de texto: las imágenes se convierten en marcadores, y una herramienta vision_describe envía solo la imagen y la pregunta a un modelo de visión compatible con OpenAI

Juego de cría estilo Digimon: incuba un huevo que se alimenta de trabajo real (turnos, llamadas a herramientas, errores) y evoluciona por cuatro líneas ramificadas según cómo trabajas; cero tokens, invisible para el modelo.

Notificaciones de escritorio para finalización de ejecución, preguntas del modelo y solicitudes de aprobación con sonidos del sistema por plataforma, sin dependencias de runtime.

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.

Proveedor de modelos Codex App Server que usa un inicio de sesión local de Codex, con reutilización de sesiones, puenteo de herramientas de Harness, trazas de acciones nativas y proyección duradera de imágenes generadas.

Enrutamiento de modelo de dos niveles: un nivel fuerte planifica, asesora y revisa mientras un nivel barato implementa, con enrutamiento automático consciente del modo plan, guardia de escalación de alto impacto, autoescalación de fallos y escalonamiento de subagentes.

Seguimiento de costes con precios de un catálogo en línea (models.dev + OpenRouter, más de 8000 modelos, cada llamada valorada a su tarifa instantánea): línea de coste por turno, pestaña Coste que atribuye el gasto a salida de herramienta / salida de modelo / prompt del sistema / comandos, presupuesto, previsión mensual, ~166 divisas a tipo de cambio en vivo, y una herramienta de agente bill_stats.

Atajos de teclado totalmente personalizables para la Web UI: 34 funciones pre-registradas (sessions, views, clipboard, models, silent permission cycling, settings), grabación con un clic para vincular los tuyos, y un cheatsheet de atajos con diagnósticos integrados.

Añade filtrado buscable al selector de modelos por proveedor, nombre de modelo e ID de modelo; los espacios actúan como comodines.

Compañero de sesión con cuatro módulos: exportación inteligente de conversaciones (Markdown/PDF/JSON/imagen larga PNG, con redacción de privacidad y ZIP por lotes), resúmenes de traspaso de contexto con guardado/importación de plantillas, optimización del coste de la API (precios oficiales en vivo, programación en horas pico/valle, presupuestos diarios/mensuales, enrutamiento de modelos), y búsqueda global de conversaciones con búsqueda dentro del chat (Ctrl+F, CSS Custom Highlight API).

Plugin de DSH: reutiliza directamente las credenciales de suscripción con las que iniciaste sesión localmente en Codex CLI para usar modelos de suscripción de ChatGPT en DeepSeek Harness, sin necesidad de clave de API.

Disyuntor de dos niveles con conmutación por error: desactiva un modelo o todo un proveedor tras fallos repetidos de solicitud, y redirige la siguiente solicitud a una alternativa configurada.

Mapa de calor de actividad en la barra lateral de DSH Web: cuadrícula al estilo GitHub de commits diarios, uso de tokens y gasto estimado, con una línea de estadísticas del día que muestra los tokens totales de todas las sesiones, la tasa de aciertos de caché y el coste con precio automático por modelo.

Entorno SSH para varios hosts: guarda servidores remotos en una biblioteca, autorízalos por proyecto y abre una terminal interactiva o SFTP de dos paneles en la barra lateral. La herramienta SSHManager ejecuta comandos y transfiere archivos sin exponer claves al modelo.

Conecta automáticamente a DeepSeek Harness los modelos incluidos en la aplicación de escritorio WorkBuddy, sin configuración.

Proveedor Google Gemini multi-cuenta: elige la cuenta con más cuota restante, conmuta ante 429 con cooldown exponencial, sondea cuentas deshabilitadas en segundo plano e incluye una página de settings en chino/inglés.