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Sidecar de visión gratuito y alojado para DeepSeek Harness, con evidencia de sesión duradera

Un HUD en la esquina para DeepSeek Harness que muestra de un vistazo la presión de tokens de tu sesión, el coste por modelo y el uso diario/mensual, con un presupuesto y saldo editables que registran tu gasto.

Conecta las imágenes de la sesión a proveedores de visión configurables y devuelve análisis de solo texto a las rutas de modelos elegibles de DeepSeek Harness.

Proveedor de LLM de DeepSeek Harness para modelos Codex usando OAuth gestionado de ChatGPT

Proveedor de LLM de DeepSeek Harness para modelos Codex usando OAuth gestionado de ChatGPT

Enrutamiento determinista por palabras clave, cambio de modelo mediante lista de permitidos y un canal aislado de image_gen para DeepSeek Harness.

Preajustes de agentes para DeepSeek Harness cuyo líder no realiza trabajo directamente: todas las llamadas a herramientas que no sean de gestión se rechazan en el límite del harness y la tarea se deriva a un subagente, tras investigar una vez los modelos de subagente disponibles.

Enruta cada tarea a un modelo y su revisión a otro distinto, con evidencia de cualificación, conmutación por error y un diario duradero.

Chip de rama en la fila de herramientas del compositor que cambia, crea y actualiza ramas del espacio de trabajo, hace commit de un subconjunto marcado de archivos modificados con un mensaje que el propio modelo de la sesión escribe a partir del diff, y hace push de la rama actual.

Puente universal de Model Context Protocol (MCP) para DeepSeek Harness: conecta agentes a servidores MCP stdio/sse/websocket con un motor de escala de 10k en reposo, búsqueda de herramientas BM25 en submilisegundos, presupuesto dinámico de tokens y un panel web en tiempo real.

Ciclo de vida visual de los objetivos para la interfaz web de DSH: un dock en el compositor para crear, editar en varias líneas, pausar, reanudar, completar y borrar objetivos de sesión con progreso de rondas en vivo, además de una entrada de compositor con puntos de fase y un resumen de objetivos en la página de ajustes.

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.

Revisiones de asesor que convergen por rondas, un modo de ingeniería cuyas escrituras requieren un token de diseño, escalado de una tarea a un modelo más fuerte y consulta paralela multimodelo; una página de ajustes edita las rutas de modelo, los tiempos de espera y los presupuestos.

Cambio de modelo y control del esfuerzo de razonamiento para DeepSeek Harness: las herramientas de agente set_model y list_models permiten al agente cambiar de forma autónoma su proveedor, modelo o profundidad de pensamiento a mitad de tarea, con motivo obligatorio, lista blanca de proveedores y protección de presión de tokens de la ventana de contexto; el modelo activo se inyecta en el contexto de ejecución, y la transición automática de Plan Mode cambia a un modelo de planificación configurado al entrar en modo plan y restaura el modelo de ejecución anterior al salir.

Modelos de suscripción OpenCode Go como proveedor de DeepSeek Harness: vuelve a resolver el catálogo de la puerta de enlace en vivo cada pocos minutos, adapta automáticamente modelos que la tabla integrada no ha visto y cubre streaming, llamadas a herramientas, entrada de imágenes y uso de la suscripción. Un fork mantenido de dsh-opencode-go: un choque con el paquete upstream por el espacio de nombres de ajustes llm-opencode-go hace que se retire silenciosamente en lugar de fallar todo el árbol de plugins, y una ruta opencode-go ya reclamada hace que sirva en opencode-go-plus.

Entorno de maquetación para cuentas oficiales de WeChat: convierte Markdown en HTML con estilos en línea para pegarlo en el editor de WeChat. Incluye panel lateral, 11 temas y cinco herramientas de modelo para revisar bloques.

Memoria por capas para DSH con 10 herramientas para agentes: escrituras privilegiadas (memory_add, memory_delete, memory_import), controles de reflexión (memory_ruminate y sus controles) y grafo de memoria. Una canalización L0-L3 recupera e inyecta recuerdos relevantes antes de cada paso del modelo.

Configura dos mecanismos de compresión. Las cifras publicadas por Headroom (Apache-2.0) —20% menos tokens para agentes de código y 60–95% para JSON, con las mismas respuestas— y por TokenPilot (arXiv:2606.17016) —hasta 60% menos coste en agentes de sesiones largas— pertenecen a esos proyectos; el plugin no aporta benchmark ni afirma reducciones propias. Permite elegir perfil, umbral de Auto Compact y compresión por esqueleto de código; mide con precisión el tokenizer DeepSeek V4, verifica el conteo en la misma revisión y actúa en fail-open conservando resultados originales en modelos no compatibles.

Expone los modelos gratuitos de OpenCode Zen a DeepSeek Harness sin clave de API, siguiendo los cambios del gateway de Zen.

Adaptador de LLM sin servidor de FriendliAI para DeepSeek Harness: finalizaciones de chat compatibles con OpenAI, con descubrimiento dinámico de modelos y soporte de razonamiento.

Plugin de dsh + preajuste de agente que replica opencode + oh-my-openagent (omo): la cadena de herramientas y el prompt de sistema de opencode, la orquestación de subagentes con múltiples roles de omo, y la selección de roles de omo en el navegador + ajustes de modelo/fallback por rol.

Empareja al ejecutor en marcha con un modelo revisor más potente mediante llamadas advisor() sin parámetros y comprobaciones de patrulla por pasos, devolviendo guía de plan, corrección o parada.

Plugin de panel de modelos gratuitos de OpenCode Zen: muestra en tiempo real los últimos modelos gratuitos de OpenCode Zen, se integran en el selector de modelos de DSH con un clic y funcionan sin clave (el Host inyecta la clave literal compartida). El backend admite un interruptor general y la retirada de modelos individuales.

Modelos gratuitos de Kilo Gateway y OpenCode Zen para DeepSeek Harness (DSH) mediante adaptadores nativos dsh-llm.