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Plugin de selección automática de nivel de razonamiento para DeepSeek Harness (DSH): el modelo Jev System One decide cuánto pensamiento merece cada mensaje, la escala se deriva de los niveles declarados por el modelo, un sobre de contexto permite que preguntas de seguimiento como «continúa» hereden la profundidad del tema, la baja confianza se redondea hacia arriba y cualquier fallo mantiene el nivel original. | Esfuerzo de razonamiento por mensaje impulsado por Jev: escalas por modelo derivadas de lo que cada modelo declara, sobre de contexto de tamaño fijo para que los seguimientos hereden la profundidad del tema, empates resueltos hacia arriba y fallback silencioso en todo error.

Añade Explain a la tarjeta de aprobación: una llamada al modelo devuelve exactamente tres líneas sobre la operación pendiente, los archivos o estado que lee/escribe/modifica/ejecuta y un veredicto riesgo/atención/seguro con una frase de justificación. También muestra detalles de llamadas write y edit, que el renderizador deja vacíos al leer solo el campo command.

Detecta degradación de contenido en DeepSeek Harness (bucles de razonamiento y salida repetitiva), compara el coste de continuar o delegar y crea documentos de traspaso sin usar modelos.

Bandeja personal para pegar en DeepSeek Harness (dsh): /inbox en el compositor o panel lateral guarda enlaces, imágenes, texto y credenciales en un vault local; clasifica primero con reglas locales y luego con un modelo limitado por cuota. Permite explorar, buscar y editar; el asistente recupera registros si se solicitan en conversación. Los cuerpos de credenciales se cifran en reposo. Sincronización opcional con WebDAV/S3 para registros y adjuntos. Por ahora solo Windows.

Monitor de tareas y chat remoto para DeepSeek Harness. Desde una página adaptada al móvil consulta sesiones, trabajos en segundo plano, subagentes, rondas goal, workflows y aprobaciones pendientes; conversa con cualquier sesión con respuestas en streaming, progreso de herramientas, parada en cualquier momento y cambio de sesión/modelo. Incluye panel lateral GUI.

Renderiza e itera escenas de Blender desde DSH: 16 herramientas para especificaciones, vistas previas, revisión visual y renders finales, con revisiones inmutables y control de aprobación.

Interpone tres herramientas de enrutador (list_capabilities, describe_tool, call_tool) ante servidores MCP stdio para cargar esquemas bajo demanda, no en cada solicitud. Moldea cada resultado con una secuencia determinista y archiva primero el original (retrieve_spill lo recupera); permite asignar costes en tokens a grupos y ocultar grupos integrados por agente. Usa un enrutador Python de biblioteca estándar y requiere Python 3.9 o posterior.

Contexto horario de una línea para DeepSeek Harness: cada turno abre con Current time (día, fecha, hora, desfase UTC y zona IANA) y termina con Turn ended, para que el modelo conozca la hora, fecha e intervalo entre turnos sin preguntar.

Un control nativo de esfuerzo de razonamiento para el compositor: una barra de niveles de azul a violeta con campo de estrellas y un barrido de brillo. Ocupa el asiento del modelo y usa el servicio oficial model-directories, de modo que la escala proviene de la propia declaración de razonamiento de cada modelo y no requiere ningún otro plugin.

Activaciones proactivas a nivel de host para DeepSeek Harness: el modelo programa sus propias alarmas (una vez, intervalo o cron, con jitter opcional), las sesiones frías se despiertan puntualmente vía session resume, los seguimientos del modelo se limitan con horas de silencio y un presupuesto diario, y los turnos silenciosos terminan con proactive_reclaim y salen del contexto como lápidas. Los archivos de programación declarados sincronizan por glob sus JSON con las alarmas del host; min_idle_seconds aplaza las activaciones hasta que la sesión destino se calme, y un panel web gestiona alarmas e historial — el motor de latido para compañeros de IA y personajes de rol con rutinas propias.

Compactación autónoma del contexto por el modelo para DeepSeek Harness. mind_map inspecciona el contexto del agente (seq IDs estables, roles, peso de tokens, límites de borrado y guía clear-mind); clear_mind sustituye un tramo elegido del historial por un checkpoint redactado por el modelo mediante la transacción nativa. Cada pareja llamada/resultado se reduce a un tombstone de una línea; un aviso anticipa contextos largos o turnos con demasiados pasos.

Muestra una traducción al chino debajo de cada bloque de razonamiento en inglés del chat web DSH sin alterar la transcripción. Incluye caché por fragmento, modelo configurable y panel de ajustes.

Equipos multiagente liderados por un capitán que dividen un objetivo en tareas y las despachan a lo largo de una cadena de ejecución a miembros que se ejecutan en sus propias subsesiones, cada uno con su propio modelo.

Memoria por proyecto de DeepSeek Harness: en el primer paso de cada sesión del workspace crea PROJECT.md, DECISIONS.md y SESSIONS.md; los relee del disco y solo reinyecta si cambian o la compactación los elimina. memory_checkpoint guarda datos clasificados; aviso final limitado si hubo trabajo sin registrar. memory_read lee el log y el archivo; memory_search busca con BM25 sin dependencias. Tope 200 entradas: excedente a SESSIONS-archive.md, nunca inyectado, pero consultable, buscable y restaurable uno a uno. Ajustes: filtro workspace/ruta, vistas solo lectura, recarga, JSON importar/exportar por workspace, borrado en dos pasos, editar/quitar bloque AGENTS.md y aviso PROJECT.md obsoleto. Chip de sync; clic crea archivos. Sin dependencias, vectores, embeddings ni llamadas al modelo.

Entradas de memoria en SQLite, un calendario con recordatorios de vencimiento y tareas de agente programadas por cron, con 13 herramientas de modelo y una interfaz bilingüe zh/en.

Editor de capacidades de modelo: modifica en línea los niveles reasoning-effort y la compatibilidad con entrada de imagen (multimodal) en la página oficial, y guarda el grupo completo en settings.yaml. Incluye un acceso flotante alternativo si falla el anclaje.

Ancla de instrucciones de sesión para DeepSeek Harness: el primer paso de una sesión nueva inyecta un bloque de instrucciones de libre composición como mensaje procedente del plugin, y se reancla tras una compactación con resumen, cada N turnos o cuando la presión de contexto medida cruza un umbral. Un comando /anchor reancla a petición sin llamada al modelo; una página de ajustes gestiona la biblioteca de presets paginada, el orden de inyección, la fuente de reanclaje y los límites de caracteres.

Añade una biblioteca de modelos 3D en su propia pestaña de conversación, donde los agentes guardan modelos creados con scripts de CadQuery o proporcionados como mallas teseladas; la biblioteca los previsualiza con three-cad-viewer, los organiza en carpetas y los exporta a 10 formatos, incluidos STEP, BREP, STL y DXF.

Inteligencia de base de código multilingüe para IDE compatibles con MCP, la CLI y DeepSeek Harness: chat, búsqueda, auditoría, refactorización e informes listos para presentar a partir de código local.

Alcance MCP por workspace para DeepSeek Harness — decide qué servidores MCP puede ver una sesión según el directorio en el que se abrió.

Plugin cliente de DeepSeek Harness: añade un botón 'Invertir selección' al diálogo de obtención de modelos de la sección de ajustes Modelos, de modo que en una segunda pasada de obtener + añadir solo las filas que ya están en la lista de modelos permanezcan marcadas.

Panel de ajustes no oficial de DeepSeek Harness para Command Code: créditos, ventanas de uso y sincronización del catálogo de modelos.

Reformatea los títulos de sesión de dsh como "fecha | tipo | tema" (tipo y tema son resumidos por un modelo a partir de la conversación completa) y oculta las sesiones sin usar de la barra lateral sin eliminarlas.

Usa tu propia cuenta de chat.deepseek.com como segundo modelo desde DSH: permite preguntar, analizar rangos de líneas de archivos y comprobar el inicio de sesión; también incluye una skill de ejecución y un panel de acceso en ajustes.