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Mientras haces vibe coding, guarda una respuesta que puedas necesitar más tarde, usa Side Chat para una pregunta que surge de repente o abre una conversación relacionada para un trabajo más profundo sin perder el foco en la tarea actual.

Estrategias de reintento y fallback de LLM basadas en roles.

Experiencia de edición estilo VSCode para DeepSeek Harness: un editor de archivos central basado en Monaco (pestañas, apertura rápida Ctrl+P, barra de estado) y revisión interactiva de diferencias de los resultados de edición/escritura del agente con Keep/Undo por cambio, reversión y archivado, persistente entre reinicios.

Gestor de servidores MCP para DeepSeek Harness: añada, edite, active/desactive, reinicie y elimine servidores MCP desde Settings → MCP 管理, con exportación/importación JSON, cuatro herramientas de modelo mcp_manager_* y una API HTTP; instálelo mediante npx, npm o scripts multiplataforma.

Autoevolución continua: estado del harness versionado, auditable y con reversión segura (prompts, memoria, skills, especificaciones de subagentes) refinado a partir de las trayectorias de sesión, con puertas de revisión y skills recargadas en caliente.

Sistema disciplinado de flujo de ingeniería para agentes de programación con IA: planificación, TDD, ciclos de reparación automática, grafos de conocimiento del código y ejecución por oleadas multiagente. Requiere codebase-memory-mcp (pip install "codebase-memory-mcp>=0.10.8,<0.11.0"); /scan se detiene si falta.

Optimiza tokens en DeepSeek Harness con descubrimiento de herramientas MCP y carga diferida, controles de compactación configurables y estado visible, reducción de resultados de herramientas, resumen visual de textos largos y archivo opcional de conversaciones con recuperación paginada.

Plugin de proveedor de modelos gratuitos para DSH con más de 20 modelos, incluidos Gemini, MiMo, GLM, etc.

Cliente de terminal a pantalla completa para DeepSeek Harness construido sobre pi-tui: reproducción/reanudación de sesiones, respuestas en streaming, tarjetas de herramientas plegables, aprobaciones y preguntas dentro del terminal, gestión de modelos/preajustes/permisos/planes/objetivos, modo shell y un registro de trayectoria.

Bundle DSH para textos largos (artículos académicos, análisis sectorial, comentarios empresariales) con 9 roles/6 fases: T1 literatura, T2 datos y T3 casos en paralelo; T4 analista, T5 redactor, T6 crítico, T7 auditor, T8 finalizador ejecutado por coordinador y T9 revisor par. Incluye verificación triangular de evidencias; M-gate: 26 controles (25 scripts + 1 humano); auditoría G0-G16 con control de huellas de escritura por IA en textos chinos; puntuación peer-review con selección de revista; 4 checkpoints humanos. Instala: `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (`package.json#dsh.bundle.patch` y `lib/index.js` registran la skill). Incluye tarjetas T1-T9, plantillas, 36 scripts de verificación sin dependencias y README en 5 idiomas.

Un segundo modelo revisa pasivamente cada turno e inyecta notas.

Empareja un segundo modelo que revisa pasivamente cada turno e inyecta notas.

Inyecta una sección en el prompt del sistema para que la cadena de razonamiento, la planificación y el razonamiento de invocación de herramientas del agente permanezcan en chino simplificado. Cero dependencias externas: clona e instala con un enlace desde cualquier directorio local, sin necesidad de build ni publicación en npm.

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Estrategias de reintento y respaldo de LLM basadas en roles.

Estrategia de reintento/fallback de LLM basada en roles.

Compresión automática de contexto para DeepSeek Harness: comprime las salidas de herramientas antes de que lleguen al modelo y mantiene cada compresión con pérdida reversible mediante herramientas de recuperación CCR.

Generador de galgame: proporciónale un documento de guion más recursos de personaje/fondo/BGM/animación en el espacio de trabajo (img_human/, img_bg/, audio/, img_cg/) y genera una página web de novela visual jugable con ranuras de guardado configurables ([存档 N], 9 por defecto), sprites que siguen al hablante con cambio de variante multi-pose ([表情]), animaciones de apertura/cierre/CG ([op]/[ed]/[cg]), control de reproducción/detención/volumen de BGM y ramificación por líneas if.

Port de ponytail: una persona de codificación de desarrollador senior perezoso siempre activa, con niveles de intensidad, persistencia del nivel predeterminado y habilidades de review, audit, debt, gain y help para DeepSeek Harness.

Ajusta en vivo la UI de conversación web de DSH desde Configuración: tamaño de fuente de los mensajes, tablas markdown estilo Claude Desktop, ancho del diálogo, un raíl de línea de tiempo opcional, y una GitBar con gestión de ramas, diff por archivo, y commit y push.

Plugin de DeepSeek Harness para la integración con Lark.

Liang Saint Slider como selector de modelo y nivel de esfuerzo de pensamiento de DeepSeek Harness.

Administra el System Prompt predeterminado de DeepSeek Harness: consulta, busca y sobrescribe en Ajustes de Web GUI el prompt final de cada turno.

Aprobación automática asistida por LLM con fallback de cuenta atrás para el preajuste de permisos Auto: reglas estáticas, niveles de riesgo, disyuntor y auditoría de archivos.