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Optimizador de reasoning_effort por ronda para dsh — reduce automáticamente el razonamiento en llamadas de herramientas simples y lo aumenta para trabajos pesados, recortando el tiempo de pensamiento entre llamadas de herramientas.

Control por ronda del nivel de pensamiento (reasoning_effort) para DeepSeek Harness: Auto programa low/high/max según el historial reciente de tool calls, o permite fijar manualmente un wire level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max), con mapeo wire personalizado, guard de capacidades por modelo y presets de ventana de contexto (64K–1M); su capability card se combina con [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (instalable desde dsh-market) para probar reasoning en gateways compatibles con OpenAI (vLLM / LM Studio / autoalojados). La card escribe capacidades llm-pi-ai, el adapter conduce el wire (compat.thinkingFormat) y el plugin mantiene la lista de takeover.

Tarjeta de ajustes para el motor de reintento automático de DSH LLM: ajusta en vivo desde Settings -> General el número de reintentos, el backoff y el jitter, con chips configurables de retryableCodes; los valores predeterminados añaden INVALID_REQUEST para que los errores HTTP 400 tipo OpenAI de reasoning_text en modo thinking se reintenten automáticamente.

Pliega los turnos completados en sus conclusiones finales, separa el razonamiento de la prosa con un divisor, y permite saltar entre turnos desde un raíl acoplable a izquierda o derecha con marcas de línea o punto, un anillo opcional y resúmenes al pasar el cursor; puede ocultar el TurnNavigator del borde derecho del host, cargar historial anterior y abrir un issue de diagnóstico prerellenado.

Conecta el estado de la sesión de DSH con la burbuja del mascota de escritorio cc-pet, mostrando thinking, tool calls y finalización en tiempo real. Se publica en npm como `dsh-pet-bridge`.

Añade una acción de edición a las respuestas finalizadas del asistente en DeepSeek Harness, lo que permite reescribir el texto de la respuesta o la cadena de razonamiento; la edición se guarda como reemplazo de superficie.

Modo chino global: un pequeño interruptor tipo píldora junto al compositor que inyecta un requisito de idioma en el prompt del sistema de cualquier preajuste (salvo personas completas); la respuesta, el razonamiento y la salida de herramientas alternan cada uno entre chino e inglés, y se admiten preajustes anclados.

Migra automáticamente las skins de mascota de escritorio de Codex a DSH: una mascota animada en la esquina que refleja el estado del agente (pensando, usando herramientas, esperando aprobación, fallido, completado), con diálogos de vidrio esmerilado por sesión y un panel de ajustes completo.

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.

Convierte al agente de DeepSeek Harness en cualquier personaje: un conmutador global de cosplay, tarjetas de rol SillyTavern v2 con importación/exportación JSON, un conmutador de estilo de pensamiento neutral/rol, y creación de tarjetas en lenguaje natural mediante una skill integrada.

Conecta el estado de la sesión de dsh con la burbuja de la mascota de escritorio cc-pet: pensamiento, llamadas a herramientas y finalización en tiempo real.

Motor de persona para DeepSeek Harness: un config.json rige el nombre propio de la IA (por modelo y nivel), cómo te llama, su postura relacional, el texto de carácter, contratos de trabajo por ítem con interruptores, el idioma de la cadena de pensamiento y el tono de respuesta, y memoria a largo plazo condicionada a confirmación humana: la IA solo añade candidatos, una línea de confirmación los activa, y el registro solo admite añadidos y es reproducible. Las entradas confirmadas se inyectan como bloque citado de datos, no de instrucciones; las etiquetadas con un kind van a archivos arbitrarios y no llegan al prompt. El prompt se reevalúa desde disco en cada ensamblado: las ediciones aplican sin reiniciar. Presets: instantáneas JSON compartibles. Sin dependencias, red ni shell.

Mascota de escritorio Cristiano Ronaldo para DeepSeek Harness (Portugal nº 7). Sus animaciones siguen el estado del agente y celebran el fin del turno con «SIU» y sonido del host. La ventana nativa Windows sin bordes/siempre visible sigue activa al cerrar el navegador. Escalado proporcional (`atlas.scaling: smooth | pixelated`). v2.2 convierte vídeos (fondo verde o normal) en animaciones con chroma key y segmentación del movimiento; los PNG ya extraídos no requieren decodificador de vídeo y el audio se corta por acción. Galería DPSL-1.0: publicar e instalar en un clic. v2.3 admite clientes desktop DSH 0.2; si falta el shell service del host, PowerShell reproduce el sonido final. Clic simple: animación configurable (`interactions.clickAnim`).

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.

Un interruptor "Loop engine" en los ajustes web que intercambia el bucle del agente que impulsa cada sesión de dsh entre cinco motores: el bucle integrado en proceso, más Claude Code, Codex, Pi y Kimi Code alojados, sin realizar cambios en el harness; cada motor alojado mantiene su razonamiento y llamadas a herramientas en la transcripción duradera de la sesión, toma el control de los comandos, las habilidades y el preset del agente, y se ejecuta en sandbox a través del límite del subproceso dsh.

Un nivel de pensamiento almacenado por proveedor y modelo, de modo que el esfuerzo de razonamiento sobrevive a la sesión en la que se configuró y llega también a los subagentes, algo que dsh nunca pide. El selector dentro de la sesión sigue ganando, y un modelo sin fila mantiene el valor por defecto de su proveedor.

Canal IM de Feishu/Lark para agentes de DeepSeek Harness con mensajes nativos del proceso de pensamiento, tarjetas de aprobación, tarjetas vivas de objetivos y tareas pendientes, líneas de fan-out de flujo de trabajo, búsqueda de texto de sesión y avisos de trabajos en segundo plano y liquidación de subagentes. El acceso queda limitado por el propio alcance de visibilidad de la app de Feishu por diseño — cualquiera que la app admita puede controlar el agente y responder a sus aprobaciones salvo que se rellenen las listas opcionales de remitentes, grupos y aprobadores permitidos.

Rellena la ventana de contexto, los max tokens, los niveles de pensamiento y la entrada de imágenes que falten en modelos DSH personalizados a partir de models.dev, y lista los modelos sin coincidencia para editarlos manualmente.

Mejora de prompts para el compositor: el botón «✨ Enhance» reescribe el borrador con una versión más clara y estructurada, aplicando el pensamiento de primeros principios y basándose en el contexto de la sesión, la memoria y la conversación reciente; hace preguntas de aclaración en una tarjeta cuando falta información clave y muestra una vista previa antes de aplicarlo al campo de entrada.

Chat de suscripción OpenCode Go para DSH con selección por modelo de protocolo Completions, Responses o Anthropic, descubrimiento de modelos, contexto, metadatos de visión y pensamiento, valores predeterminados de esfuerzo y medidores de uso.

Cambia el idioma del proceso de pensamiento/razonamiento (CoT) del agente: 简体中文, English, Русский, Français, Deutsch, Español, 日本語, 한국어 y más, o seguir automáticamente la configuración regional del sistema. Añade una fila en Settings → General, una instrucción en el prompt del sistema (ensamblaje por prompt, se aplica a nuevas sesiones) y el comando /thinking-language.

Archivo entre sesiones: workbench, timeline plegada, linaje de subagents, búsqueda full-text, resúmenes rule+LLM, exportación ZIP y seguimiento en vivo. La página de sesión incluye turn rail, panel derecho acoplado (modo en vivo, fijado a la sesión original al cambiar), renombre sincronizado, resumen final y chip de estado persistente (idle / active / tool-wait / stalled). En dsh v0.1.2+ se fusiona con TurnNavigatorRail: chips vectoriales para duración, tool calls, errores y thinking, más distribución lazy de tools en la vista previa. El clic derecho abre el workbench; la barra piano-key está activa por defecto, delega turns no cargados al auto-load oficial y la rail oficial puede ocultarse por completo. Ajustes con 10 parámetros.

Configuración de modelos de terceros para DeepSeek Harness: permite elegir proveedor y modelo en el menú del compositor, limitar el nivel de razonamiento de un modelo con un interruptor en su tarjeta de la página oficial Models y configurar encabezados de solicitud por ruta.

Provider Ollama Cloud para DeepSeek Harness: configura la ruta al instalar, publica los niveles de pensamiento de cada modelo para el control de esfuerzo del compositor y muestra el uso de cuenta y un campo API key en Models y la barra lateral.