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Biblioteca de inteligencia de diseño UI/UX offline-first para DeepSeek Harness: herramientas design_recommend, design_review y design_search con una base de datos integrada de 84 estilos de diseño, 192 paletas de color, 74 combinaciones de fuentes, 99 guías UX, 25 tipos de gráficos y 22 stacks tecnológicos, con prioridad al chino y sin dependencias en tiempo de ejecución.

Shell de escritorio limpio para DSH: lanzamiento con doble clic en un acceso directo del escritorio como cualquier app normal, supervisión en vivo del backend con start/restart/stop desde la bandeja con un clic (diálogos de progreso), reconexión automática sin conexión, una sola instancia. Reutiliza tu perfil web existente, sin restilar la interfaz web. Windows + macOS.

Detecta qué modelo de conversación se está sirviendo a una cuenta: lanza conversaciones de sondeo concurrentes desechables, puntúa cada cadena de pensamiento en streaming por cómo abren sus párrafos, y cancela los sondeos que se leen como el modelo antiguo en cuestión de segundos. Incluye un self-check offline que reproduce 13 cadenas de pensamiento etiquetadas a mano a través del mismo clasificador.

Captura automática sin LLM y un índice simbólico \[ENGRAM\] con divulgación progresiva, un protocolo de tareas/evidencias ESR-lite (esr_task / esr_node / esr_close / esr_link) y telemetría de uso por workspace con un benchmark de recuerdo sin conexión (npm run eval).

Mensajería de agente entre sesiones para DeepSeek Harness con descubrimiento de sesiones, entrega sin conexión, confirmaciones de entrega y navegación a la sesión del remitente.

OCR local para DeepSeek Harness: pegue o adjunte una imagen, obtenga su texto mediante PP-OCRv5 + ONNX Runtime, totalmente sin conexión. TUI (cc-tui) y Web.

Instala a Herta como agente de DeepSeek Harness: un preset que incluye secciones de prompt de su persona y memoria, seis herramientas de memoria y voz, una capa narrativa que separa lo que piensa de lo que dice, 80 clips de voz incluidos, síntesis de voz offline y MiniMax, y dos vistas de conversación que representan la sesión con sus propios componentes.

Búsqueda web compatible con Grok con paginación de fuentes conservada, consulta de documentación de Context7 y Exa, extracción de páginas acotada, mapeo de sitios, planificación de investigación offline y diagnósticos de solo lectura.

TypeSafe Jev como servicio Cordis de primera clase y tres herramientas visibles para el modelo en DeepSeek Harness: offline por defecto, egreso declarado, nunca activado por defecto.

Entrada con una sola mano y sin teclado para el compositor: mantén pulsado el ratón sobre el cuadro de entrada, habla y suelta — el texto aparece en el borrador, y deslizar hacia arriba cancela sin dejar media frase. No hay botón de micrófono al que apuntar ni atajo que recordar; la mano nunca tiene que salir del área de entrada, que es justo lo importante cuando la otra mano está ocupada. El reconocimiento se ejecuta totalmente sin conexión (SenseVoice mediante sherpa-onnx, sin clave de API, el audio nunca sale del equipo).

Puente de sesiones para DeepSeek Harness: maneja otras sesiones reales de DSH directamente desde tu prompt — crea sesiones de nivel superior en cualquier espacio de trabajo, envía mensajes o interrumpe cualquier sesión, espera respuestas y transmítelas segmento a segmento (incluida la cadena de pensamiento), reanuda sesiones sin conexión, encuentra sesiones entre espacios de trabajo, ejecuta un vigilante en segundo plano que monitoriza y programa una tarea principal (avisa si se estanca, corrige desviaciones, cancela si se bloquea) y archiva sesiones con un solo comando.

Asistente de voz para dsh web: di la frase de activación (p. ej. «小鲸») para activar el dictado manos libres — lo que dices se transcribe y se escribe automáticamente en el cuadro de chat. Admite comandos de edición hablados (enviar, borrar, nueva línea, detener la lectura) y lee en voz alta las respuestas del asistente en chino. El reconocimiento de voz se ejecuta localmente en el navegador mediante sherpa-onnx WASM, así que funciona sin conexión y sin clave de API.

Mejora nocturna autónoma para tu agente DeepSeek Harness: recopila sesiones pasadas sin conexión, repite tareas recurrentes con tu propio presupuesto de API y consolida habilidades validadas tras una puerta de validación reservada. Lleva el motor SkillOpt-Sleep de microsoft/SkillOpt a dsh como herramientas nativas más una habilidad incluida, sin entrenamiento de pesos. Requiere Python 3.10+ y el motor SkillOpt-Sleep (pip install skillopt).

Búsqueda web compatible con Grok con paginación de fuentes retenida, búsqueda de documentación Context7 y Exa, extracción de páginas acotada, mapeo de sitios, planificación de investigación offline y diagnósticos de solo lectura.

Consulta archivos de registro locales con expresiones temporales en lenguaje natural chino (p. ej. "ayer por la tarde", "hace 3 horas"): rango temporal preciso, líneas coincidentes, estadísticas de nivel ERROR/WARN/INFO, totalmente sin conexión.

Entrada por voz para la interfaz web: un botón de micrófono que activa el reconocimiento de voz local sin conexión VocoType y auto inserta el texto reconocido en el compositor (despliegue automático, deduplicación, dictado continuo).

Botón de pulido ✨ de un clic para el compositor: reescribe prompts y borradores con reglas al estilo humanizer de WorkBuddy (elimina frases con sabor a IA, varía el ritmo y adapta el modo para instrucciones, preguntas y prosa) mediante la API gratuita Zhipu GLM-4.5-Flash o cualquier API compatible con OpenAI, con respaldo a reglas locales sin conexión.

Recuperación del historial de conversación para DSH: recuperación en tres capas (literal/difusa/semántica) sobre el texto original de cada sesión pasada, totalmente local y sin conexión: la IA nunca olvida lo que le dijiste. Instalación con un solo comando mediante `dsh.bundle.patch`, la capa semántica se ejecuta en un hilo de trabajo.

Skin DSH Web inspirada en QQ 2007: 72 tokens de tema nativos, chrome de tres paneles con alcance, arte sin conexión original y buddy de píxel, un repique de envío sintetizado opcional, alternativas responsivas/de accesibilidad e interruptores de Configuración reversibles.

Diagnóstico sin conexión para DSH: 19 comprobaciones sobre el entorno, el perfil y el estado de la sesión, con un panel «Doctor» en ajustes y una API JSON de solo lectura.

Envía cada prompt de dsh al pipeline local de memoria de feedback agent-feedback-loop: captura la insatisfacción, la revisa offline convirtiéndola en reflexiones y adjunta al turno el contexto compilado de reglas de recurrencia, sin bloquear nunca un prompt. Requiere el runtime de agent-feedback-loop; ejecutar después `agent-feedback-loop install` conecta automáticamente los perfiles de dsh existentes.

Base de conocimiento de equipo para compartir conocimiento sin conexión (escenario FDE box): puntos de entrada de navegación, búsqueda de texto completo y refinamiento; la materia prima se pone en cola automáticamente y se destila en páginas wiki mediante una sesión de bot en serie (patrón Karpathy LLM Wiki: materia prima inmutable, refinamiento en dos pasos, flujo de registros, lint mensual).

Fija cada petición al nivel nativo de máximo esfuerzo y añade un panel de profundidad de razonamiento por modelo/modo con un slider de capacidad de 0 a 20, perfiles Velocity/Apex aislados y cajas de herramientas de razonamiento offline. Se distribuye como build ofuscado; uso comercial permitido, ingeniería inversa cerrada.

Complemento PWA para DSH — añade soporte sin conexión, almacenamiento en caché del service worker y capacidad de instalación como aplicación.