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baro como proveedor de subagentes de DeepSeek Harness: delega un objetivo con varias historias y recibe ejecución en paralelo, revisión independiente y un resultado verificado, con un panel de ejecución en vivo en la barra lateral.

La memoria que sueña — memoria entre sesiones para DeepSeek Harness: te recuerda de una sesión a otra, se autoconsolida mientras duerme (autoDream), congela los recuerdos en conflicto para tu revisión y mantiene un rastro de auditoría reproducible. Búsqueda semántica local offline-first sobre SQLite con réplicas Markdown editables por humanos, un grafo de entidades, un panel de memoria interactivo, además de una API externa y una CLI.

La memoria que sueña: memoria entre sesiones para DeepSeek Harness: te recuerda entre sesiones, se autoconsolida mientras duerme (autoDream), congela las memorias en conflicto para tu revisión y mantiene un rastro de auditoría reproducible. Búsqueda semántica local offline-first sobre SQLite con espejos Markdown editables por humanos, un grafo de entidades, un panel de memoria interactivo, además de API externa y CLI.

Convierte la experiencia explícita de sesión DSH en borradores nativos de Skill revisables que se guardan solo tras la aprobación del usuario.

Espacio de trabajo local-first de producción y operaciones de contenido para DSH: gestiona ideas, guiones, recursos multimedia, calendarios, objetivos, estado de publicación y revisiones posteriores a la publicación.

Se instala con 25 skills de ingeniería y productividad incluidas (mattpocock/skills v1.2.3); no hace falta instalar skills manualmente. Construido con 30 mil millones de tokens. Este plugin aporta 10 veces más eficiencia de desarrollo sobre las skills originales. GitHub issues es el backend principal compatible; Markdown es una vista previa; GitLab aún no es compatible.

Suite de plugins de asistente de investigación (búsqueda bibliográfica, wiki de investigación, compilación LaTeX, revisión independiente de subagentes) para DeepSeek Harness.

App MCP local-first para figuras científicas. Importa, revisa y publica una biblioteca global en disco; reutiliza plantillas exactas en Pi, DeepSeek Harness (dsh), Claude, Codex, Cursor y Wisp.

Automatización de aprobación con riesgo-condicionado para DeepSeek Harness: flash preclasifica si una escritura/comando es irreversible: las operaciones seguras se auto-aprueban, las peligrosas se elevan a aprobación humana (a prueba de fallos). Revisión de diff de archivos con reversión de un clic e instantáneas con alcance de sesión (v0.5.1: instantáneas precisas mediante trazado de parámetros de llamada a herramienta, incluyendo casos de aprobación humana).

Acceso remoto seguro para la Web UI de DeepSeek Harness: una puerta de inicio de sesión, MFA/TOTP, cookies de sesión firmadas, roles opcionales de admin/usuario/guest, selección de workspace en el navegador y previsualizaciones de archivos remotos en lista blanca.

Tablero de tareas para DSH: crea tareas con asignación de proyecto y modelo, ejecútalas manualmente o con programaciones cron; las nuevas sesiones de un proyecto recogen automáticamente sus tareas pendientes y las mueven a revisión al terminar.

Mascota flotante de escritorio DSH con 12 animaciones de estado creadas para solicitudes, herramientas, compaction, archivo y mejora de prompts; ocupación de contexto en vivo; un Ledger Vitalicio persistente entre sesiones; totales por proveedor/modelo, tendencias por hora y vistas de 7/30 días; cambio de tema oscuro/claro; estimaciones de coste opcionales (desactivadas por defecto) con editor visual de precios y alerta de presupuesto mensual; importación ZIP de skins del lado del cliente; exportación de uso en JSON/CSV; lecturas de panel solo con instantáneas con indexación incremental en segundo plano; y mejora de prompts opt-in con vista previa editable y envío al compositor DSH.

Canal de bot Lark/Feishu para DeepSeek Harness: cada chat impulsa su propio agente, y las aprobaciones de herramientas, preguntas del modelo y revisiones de plan se devuelven como tarjetas que se responden con un botón o una respuesta. Cambia de espacio de trabajo y modelo desde el chat (`/cd`, `/model`, `/new`), y ejecuta varios bots que mantienen sesiones separadas y pueden cederse turnos entre sí en un mismo grupo.

Guardia de disciplina de ingeniería: verificación de requisitos antes de la primera edición, puertas de evidencia de prueba rojo/verde, revisión adversaria bifurcada e informe de entrega con un flujo de verificación por dimensión.

Arnés de auditoría en tiempo de confirmación para agentes de codificación con IA: 24 reglas de git-diff (secretos, ediciones fuera de alcance, inyección de prompts), registro de auditoría firmado con HMAC, reversión de instantáneas y un servidor MCP con 84 herramientas. Instalable mediante `dsh plugin add`.

Lista de verificación de componentes del paquete compartido de Semi Design usado por los plugins de DSH de tnnevol, que se abre desde un botón `Semi UI` en el encabezado de una conversación: 35 componentes más una página de casos multicuenta, organizados en siete grupos de la barra lateral que van de entradas, formularios, selectores y árboles a tablas, tarjetas, superposiciones y retroalimentación, cada uno renderizado en vivo con una descripción de una línea y un esquema de página, con vista previa en claro, oscuro y según el sistema. Se instala desde npm con `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-semi-ui-showcase`.

QA de fidelidad de diseño para modelos solo de texto: una herramienta `deepseek_vision` toma prestado un ojo de cualquier ruta de visión compatible con OpenAI, de modo que el modelo pueda juzgar si una implementación coincide con su maqueta — se entrega con el benchmark detrás de ese juicio (cuatro fixtures, 23 defectos inyectados, transcripciones en bruto) y la disciplina de cuestionamiento de la que depende.

Ejecutor de lotes en horas valle para DeepSeek Harness: los usuarios definen tareas durante las horas punta (prompt, estrategia, prioridad, workspace, archivos bloqueados) y las liberan manualmente; luego el plugin ejecuta el lote automáticamente dentro de ventanas valle definidas por el usuario. Cada ejecución pasa cinco comprobaciones previas (workspace, git HEAD, sha256 de archivos bloqueados, ajuste de ventana, presupuesto diario), admite cuatro estrategias de ejecución (única / iterativa / muestreo / revisión) y tres niveles de autonomía (L1 por tarea, L2 lote, L3 totalmente automático), y cierra el ciclo con un informe matutino con diffs, gasto real y ahorros desde un libro mayor diario alineado con la tarificación oficial pico/valle.

Revisa los cambios de archivos del agente en un panel Diff, añade comentarios para ediciones de seguimiento y deshaz archivos editados o recién creados.

Kit de apariencia para DeepSeek Harness. Ajusta aparte opacidad y desenfoque de vidrio esmerilado en 8 superficies (fondo, barra lateral, tarjetas/paneles, entradas/controles, ajustes, marco del chat, trayectoria, producidos/destacados — 9 con dsh-better-sidebar). Cualquier imagen o vídeo de fondo, con editor de posición (arrastrar para mover, rueda para ampliar) y 5 modos de disposición (Fit/Fill/Stretch/Tile/Center); los vídeos se repiten en bucle sin sonido, sobreviven al refresco y capturan un fotograma en vivo para vista previa, color y encuadre. Rota varias imágenes (aleatorio/orden, por refresco/día/semana). También: rueda de color estilo PS, extracción del color del fondo en un clic, 6 preajustes + perfiles guardados, cambio automático día/noche y exportación/importación del tema.

Flujo de trabajo multi-agente para concursos de modelado matemático: el preset "UltraMath" ejecuta un problema desde la lectura hasta el marco, derivación, codificación, verificación, paper y revisión, además de 4 presets de rol de una sola etapa (matemático, ingeniero, redactor, revisor) y 33 documentos de skill de biblioteca de modelos.

Consejo multimodelo para DeepSeek Harness: respuestas independientes, revisiones anónimas entre pares y una decisión final inspeccionable.

Pipeline de QA como 10 agent skills: análisis de requisitos, estrategia de pruebas, redacción y revisión de casos, automatización E2E (Playwright) y de API, exploratoria, alcance de regresión y análisis de bugs, respaldado por una base de conocimiento compartida con reglas de formato, modelo de riesgo y validadores de esquema.

Recupera cualquier mensaje de usuario: retrocede la conversación (bifurcación oficial de la sesión) y los archivos del espacio de trabajo (instantáneas git ocultas por mensaje) hasta el estado anterior a ese mensaje, con un panel de confirmación de vista previa de diferencias.