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Fuzzing dirigido por un agente LLM. Desde un repositorio y un fallo (descripción CVE, parche, traza de crash o file:line), ejecuta el ciclo PLAN, IMPLEMENT, EXECUTE, REFLECT; el modelo crea generadores de entrada en Python hasta activar el oráculo de patrón stderr de la campaña o detenerla.

Página de ajustes para capacidades por modelo: niveles de reasoning-effort con sus ortografías wire, modalidades de entrada y capacidades de token, escritos como declaraciones o anulaciones de catálogo dispersas.

Analiza el uso entre modelos, proveedores, espacios y periodos, con fechas personalizadas sobre todo el historial, cache-hit visible y desgloses por modelo y proveedor. Incluye tendencias horarias/diarias, mapa de calor de 53 semanas estilo GitHub, rachas, anillos de tokens por modelo y espacio (tokens, coste, %), filtros combinables, eficiencia de caché, saldo DeepSeek, alias de espacios, exportación CSV, y un libro mayor duradero que conserva el uso tras eliminar la sesión o el espacio (fila Deleted) y se reconstruye de forma incremental. El registro de espacios se refresca vía sonda DSH domain/changed; solo se cuentan espacios registrados. Contabilidad separada de entrada, caché y razonamiento. Chino: hora local; inglés: UTC; API solo loopback.

Un preset de agente de programación más rápido, más eficiente y más preciso. En 100 tareas difíciles de SWE-bench Pro seleccionadas con criterios multidimensionales de dificultad, el tiempo medio transcurrido se redujo un 36%, los tokens de entrada medios por tarea un 17% y la precisión aumentó 5 puntos porcentuales.

Panel de Git estilo IDE en la GUI web de DSH: una pestaña residente con una vista general de tres columnas (ramas/tags, historial de commits buscable, detalle del commit) y una página de cambios (barra de estadísticas, lista sin confirmar con stage/unstage/descarte por archivo, cuadro de commit con amend); los diffs en paralelo llevan resaltado de sintaxis diferido de highlight.js, expansión bajo demanda del contexto entre hunks y énfasis a nivel de palabra dentro de la línea, con los archivos de imagen mostrados como paneles antes/después; además un marcador de rama estilo zsh en la barra de entrada. Cada comando git se ejecuta como una matriz argv mediante el servicio de subprocesos del host, con el cwd fijado a la raíz del repositorio.

Un botón de carga más arrastrar y soltar archivos en la conversación como rutas locales: guarda en uploads/ del proyecto, inserta el texto de la ruta en el cuadro de entrada y funciona con cualquier herramienta de visión.

Integra los modelos de la aplicación de escritorio WorkBuddy en DeepSeek Harness. Muestra las versiones de China e internacional en grupos separados del selector, con niveles de razonamiento declarados por upstream, coste y saldo por respuesta, visibilidad por cuenta y entrada de imágenes cuando se admite.

Trae los expertos de la app de escritorio WorkBuddy a DSH: un mercado en la página de ajustes escanea en solo lectura el directorio local de expertos de WorkBuddy (los expertos llegan allí después de invocarlos en WorkBuddy) para navegar, buscar y filtrar por categoría, con instalación de un clic (exportado a ~/.dsh/experts/ como role prompt + skills + avatar), actualización y desinstalación; una cápsula selectora junto al cuadro de entrada cambia el experto de la sesión actual — intercambiando por completo el role prompt, las skills y una lista blanca de herramientas opcional mientras conserva todo el historial de la sesión, aplicado en el siguiente límite de petición al modelo.

Insignia de cuota en el encabezado y pestaña de monitorización de uso: saldo/cuota restante en vivo y cuenta regresiva de reinicio por proveedor, con solicitudes, tokens (entrada/salida/lectura de caché/escritura de caché), tasa de aciertos de caché, coste estimado y latencia media por sesión, proveedor, modelo y cliente, almacenados localmente en SQLite con importación/exportación entre dispositivos.

Entrada de voz para la interfaz web: dictado segmentado por pausas y mensajes de voz, cada uno con su propia cadena de respaldo de proveedores (Deepgram, Groq, HuggingFace, whisper.cpp local o un endpoint compatible con OpenAI).

Kit de herramientas de entrada para Composer: historial de sesiones con teclas de flecha (con control por primera/última línea, seguro para IME y menú de comandos), un visor/editor de instrucciones para AGENTS.md/CLAUDE.md global y del proyecto, y una biblioteca de prompts con 780 prompts en chino (corpus agents-zh de Cherry Studio, AGPL-3.0) que se insertan en el composer con un clic. Se distribuye en npm como `dsh-composer-tools`.

Vista de uso y coste para DeepSeek Harness: agrega el uso real de tokens de los registros de sesión existentes, fija cada coste al precio de la fecha de su evento y muestra el gasto del mes y de hoy frente a un presupuesto desde una tarjeta de la barra lateral o una píldora en la barra de entrada.

Pipeline de optimización de tokens por capas para DeepSeek Harness: escalera de salida, carga diferida de MCP, motor de compactación e informe de aciertos de caché. Construido sobre APIs reales de plugins DSH; ahorra ~40-60% de entrada en sesiones largas.

Mejora la visualización de datos en DeepSeek Harness seleccionando automáticamente tipos de gráficos a partir de la entrada del usuario y generando imágenes para tendencias, comparaciones, proporciones, relaciones y flujos.

Entrada de voz para DeepSeek Harness: habla al micrófono y el texto reconocido se envía como un mensaje de chat normal, mediante reconocimiento de voz local o del navegador.

Mejora de entrada de archivos para la WebUI de DSH: pegar con Ctrl+V (con un aviso emergente la primera vez), arrastrar y soltar, y seleccionar archivos; al enviar, se copian a un directorio temporal del espacio de trabajo de la sesión.

Mercado de skills con búsqueda unificada en SkillHub y ClawHub, vista previa del README dentro de la app, instalación y desinstalación con un clic, lista de skills instaladas y un selector de skills en la entrada del chat.

Gestor de capacidades de modelo para DSH Web: niveles de pensamiento, ventana de contexto, límites de salida, modalidades de entrada, presets de compatibilidad con pasarelas, interfaz EN/chino.

Notificaciones de sonido por niveles con tema Perlica (Arknights: Endfield): tonos de plan listo, tarea hecha, necesita-tu-entrada y error; silencioso para chat normal, reproducción a nivel de sistema (funciona en segundo plano), multiplataforma (Windows/macOS/Linux), sonidos TTS personalizados.

Monitor de cuota de OpenCodeGo para la GUI web de DSH: un indicador pulsante en la esquina inferior derecha del campo de entrada (verde/amarillo/rojo según el porcentaje restante), un panel de vidrio líquido con ventanas de uso continuo/semanal/mensual y horarios de reinicio, actualización automática cada 30 s; la clave API se lee de las credenciales de DSH.

Panel de terminal multipestaña en la parte inferior (node-pty + xterm.js), fijado al fondo de la ventana, siempre debajo del cuadro de entrada.

Añade parada estilo ChatGPT, editar-y-reenviar, anotaciones de citas nativas, y un chat de seguimiento en barra lateral independiente con modelo y entrada de imagen para DeepSeek Harness Desktop.

Muestra el uso del plan de coding y el saldo de 5 proveedores de IA (MiniMax, DeepSeek, Kimi, OpenRouter, Zhipu) junto a la entrada del compositor, cambiando con el modelo seleccionado y reutilizando las claves de API configuradas en los ajustes de modelo de DSH.

Entrada estilo terminal para el compositor web de DSH: historial de prompts con Arriba/Abajo (búsqueda por prefijo + Ctrl+R), barra de herramientas de selección (copiar/citar), pegado con clic derecho e índice de contenidos del chat conmutable.