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Plano de control de memoria de tres niveles para DeepSeek Harness: contexto de ejecución persistente, documentos de proyecto buscables, memoria a largo plazo conectable, enrutamiento inteligente, flujos de trabajo de agentes supervisados, WebUI y herramientas sin cabeza.

Memoria entre sesiones con ámbito de proyecto: almacén SQLite de siete capas (soul/user/project/fact/lesson/rules/topic) sobre node:sqlite, inyección en el primer mensaje apta para caché más coincidencias de palabras clave por mensaje, herramientas memory_remember/search/find_similar/read/update/project y consolidación en ventana de inactividad («dream») con supresión en horas pico. Los textos de prompt se distribuyen como archivos de datos por idioma; el marco es compatible con usuarios multilingües.

Espacio de trabajo de rol para DeepSeek Harness: importa tarjetas de SillyTavern/TauriTavern o crea una desde cero mediante un flujo interactivo; convierte una novela TXT larga en una tarjeta jugable con lectura intensiva o rápida; el agente principal consulta worldbooks bajo demanda y la prosa se lee en una pestaña dedicada; explora varias worldlines en una misma conversación (regenerar, editar y enviar, clonar); presets de estilo con 16 estilos integrados, un clúster de agentes de personaje, una tarjeta de decisión y exportación de tarjeta o novela; la coherencia en historias largas se mantiene con un prefijo de ajustes congelado, ventana de contexto de corte duro, notas de director trazables y recuperación por palabra clave, semántica o híbrida, con embeddings en línea o locales.

Stickers de memes para chat: envío solo de texto, envío automático según el estado de ánimo, selector estilo QQ/WeChat, aprendizaje automático, paquetes personalizados.

La memoria que sueña — memoria entre sesiones para DeepSeek Harness: te recuerda a través de las 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 una API externa y una CLI.

Añade una pestaña de ajustes de Managed Agents y herramientas MCP para enviar tareas de agente de larga duración a Ark cloud Managed Agents.

Registra Ark Agent Plan, Coding Plan y rutas de modelos de pospago en el selector nativo de modelos de DSH.

Proveedor ChatGPT OAuth para modelos Codex con búsqueda web por suscripción, cuota y reinicio seguro, herramientas de imagen, modo Fast y contexto consciente del modelo; sin clave API ni Codex CLI

Selecciona texto → anótalo → envíalo con tu mensaje; las respuestas se vinculan de vuelta a cada anotación.

Reanuda automáticamente las solicitudes interrumpidas de DSH Web: envía un «继续» (continuar) en cola tras fallos de red, tiempo de espera o caída del host, con clasificación de errores, backoff adaptativo, texto de continuación con plantillas y notificaciones del navegador.

Añade una franja encima del compositor para recuperar mensajes de texto enviados pero no leídos (de dirección) antes de que el modelo los lea.

Tema industrial-editorial de Arknights: Endfield para la DSH Web UI: papel crema, texto en tinta, radio de borde cero, dos paletas de acento intercambiables (amarillo señal / cian verdoso), más fondo de contornos marching-squares opcional, marca de agua ENDFIELD y placa de progreso de arranque.

Limpia huellas de IA en texto ruso: detecta artefactos de copia y pegado de chatbots (ChatGPT, Gemini, Grok, Perplexity, DeepSeek), elimina marcas de texto oculto (caracteres de ancho cero, maquetación invisible; el escaneo en sombra captura marcadores divididos por invisibles) y reescribe el texto en prosa natural bajo petición; 40 marcadores regex, 38 con entradas completas en el registro de evidencias; 156 puertas, 530 pruebas; paquete sin conexión y solo de texto (la eliminación de metadatos binarios reside en scripts/).

Compresión de contexto guiada por el modelo (Active Context Pruning) para DeepSeek Harness: el modelo decide cuándo y qué comprimir.

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.

Complemento de proveedor de Volcengine Ark para DeepSeek Harness (DSH): registra las rutas Agent Plan, Coding Plan y de pago posterior en el adaptador nativo pi-ai para que los modelos de Ark aparezcan en el selector de modelos.

Rebobinado de conversación en la misma ventana de sesión sin bifurcar (semántica /rewind de Claude Code): un botón ↶ por mensaje recorta el contexto del modelo hasta cualquier mensaje de usuario, con restauración opcional de archivos al estilo Claude Code desde copias de seguridad persistidas en disco.

Añade inicio de sesión de cuenta, configuración de API y Provider personalizado, cambio de modelo, fallback de imagen para modelos solo de texto y atribución de tokens/costos a DeepSeek Harness 47f.

Generación de imágenes con IA para la GUI web de DSH: texto a imagen e imagen a imagen mediante un endpoint configurable compatible con OpenAI (gpt-image-2 / gpt-image-1 / dall-e-3), con una tarjeta de configuración api_url/api_key y un estudio de generación de panel dividido en la barra lateral.

Memoria asociativa proactiva para DSH: inyecta recall sin prompt en un límite fijo, con auto-consolidación de tres capas, cristalización de skills y gestión de contexto al estilo Astra. Incluye libros de traspaso y una pizarra PLAN que sobreviven a los cambios de ventana de contexto, y detección del nivel de agua con una ventana de modelo autodetectada. Almacenamiento local en Markdown, agnóstico al modelo, sin dependencias; piso léxico de 0 GB con capas semánticas opcionales.

Memoria automática al estilo Claude Code, de forma nativa: archivos de memoria tipados (user/feedback/project/reference) con un índice MEMORY.md inyectado automáticamente en el prompt del sistema (huella cero cuando está vacío); memory_write/read/list/delete siguen las reglas de escritura de Claude Code (deduplicar y actualizar, fechas absolutas, enlaces cruzados); capas por espacio de trabajo y por usuario, bloqueo de archivos entre procesos con recuperación de bloqueos huérfanos, Markdown plano en disco, sin servicios externos y sin embeddings.

Evita el crecimiento excesivo del contexto de solicitud en DeepSeek Harness: cataloga las herramientas MCP y los skills en ctx.capability, los expone en niveles exposed/progressive/blocked, e invoca bajo demanda los de baja frecuencia mediante meta_search/meta_invoke, con una pestaña visual de configuración.

Laberinto de ejecución para sesiones DSH: el recorrido real del agente — avance principal, desvíos fallidos o sin salida, retrocesos, reintentos de solicitud y ramas de subagentes — dibujado en una sola línea temporal de reloj; con tres trazas bajo cada carril que comparten ese eje (densidad de llamadas a herramientas, pulso de tokens, presión de contexto) y un panel de análisis determinista debajo (matriz de resultados de herramientas, cadenas de recuperación ante fallos, distribución de duración); míralo crecer en vivo en una pestaña de sesión, o sube hasta 5 registros de sesión para una comparación en el mismo eje.