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One leader, many sessions: tell the leader the goal and it splits the work into cards, runs persistent worker sessions in the background, collects their reports, and keeps the facts on a per-project board in the right sidebar, so several features move in parallel instead of one at a time. Project-level LEADER.md and SLOTS.md prompts shape every request, and `read_worker_session` replays a worker transcript read-only without waking it.

Multi-round deep research in the DSH sidebar: each round fans sub-questions out to parallel sub-agents, then continues from where the last round stopped and writes a cited report.

Equipo de agentes empleados de DeepSeek Harness con siete roles (director de proyecto, gerente de producto, líder técnico, ingeniero, analista de datos, QA y revisor), cada uno con personalidad, modelo y herramientas permitidas propios. Se difunde una misión; cada empleado se ofrece y empieza con 【accept】 o 【decline】. El trabajo aceptado corre en paralelo. Un lienzo tipo n8n conecta nodos de empleados al inicio y pasa resultados previos vía {{input}}; ejecuta capas topológicas, en paralelo entre empleados y en serie dentro de cada uno, y omite pasos posteriores si falla uno anterior. Incluye panel Web de gestión, misiones e historiales, /dsh-company, espejo del panel agent-team, misiones eliminables y memoria privada por empleado.

Mixture-of-Agents nativo durante la generación: en cada turno, modelos de referencia procesan en paralelo el mismo contexto de sesión como borradores previos y un agregador ejecuta con todas las herramientas. Incluye recetas de configuración como modelo, vistas F mirror/R trimmed, control obligatorio de subagentes con indexación de sesión de doble forma, visión derivada por receta (referencias con visión transmiten la lectura de imágenes al agregador solo de texto), cadencia por niveles con grupos separados de steering y patrol y reutilización congelada entre beats, filtro que descarta resultados de referencia degenerados y modelos anonimizados en avisos de error, sin identidad del proveedor.

Añade una banda de luz similar a un cometa que recorre el borde de la ventana de DeepSeek Harness: hasta cuatro en paralelo, con color según el modelo de cada sesión. Invierte el sentido mientras espera tu respuesta y vuelve al compositor o al espacio de trabajo al terminar la conversación.

Ejecuta un segundo agente: delega subtareas independientes en paralelo a Codex CLI local (hasta tres) y solicita revisar diseños/planes antes de mostrarlos al usuario. Devuelve conclusión, pruebas, contraejemplos y verificación. El plugin rechaza envíos sin timeout o criterio de aceptación.

Guarda arquitectura y planes validados, ejecuta workers nativos AgentTeams con aprobación, realiza programación paralela y revisión independiente, y resume avances y verificación.

Proveedor de búsqueda y lectura web para DeepSeek Harness y Pi: enruta priorizando el acceso anónimo entre Exa, Tavily, Parallel, Firecrawl y TinyFish, con facturación opcional, comprobación previa de cuota y cancelación acotada.

Coordinación entre sesiones de DeepSeek Harness: lista sesiones paralelas, transmite mensajes indicando al remitente y pausa/reanuda una sesión si chocan las fases de tareas.

Subagentes expertos por rol para DeepSeek Harness con barra lateral de tareas: explorer, librarian, oracle, designer y fixer delegan en paralelo, cada uno con modelo y profundidad de razonamiento propios.

Preset de agente: una sesión ejecuta un flujo de desarrollo automático en tres fases: diseño interactivo con subagentes de investigación paralelos; desarrollo guiado por objetivos con subagentes revisores/desarrolladores y presupuestos por paquete; y ciclo de corrección de aceptación.

Reduce drásticamente las llamadas LLM en DeepSeek Harness: cortocircuito basado en el título, deduplicación en curso, caché de reproducción de 24 h y unión de N solicitudes paralelas en una llamada upstream mediante los delimitadores [[TASK n]] / [[ANSWER n]]. Menos llamadas a la API y gasto, con las mismas respuestas.

Reuniones de mesa redonda para DeepSeek Harness 0.2.0-rc.2 en Windows Desktop: reutiliza sesiones Agent existentes e incluye debate, tarjetas de tarea editables, pasos secuenciales/paralelos, archivos compartidos de reunión y actas del secretario.

Shell de escritorio mejorado para DSH: inicia automáticamente el backend local al abrir (sin pestaña de navegador), pregunta antes de cerrarlo al salir e inicia el backend en paralelo con Electron para acelerar el arranque en frío. Fork de dsh-clean-desktop-shell.

v0.8.6 corrige un fallo de inicio: runtime Host es peer opcional, no dependencia instalada. TypeSafe Jev/System One ofrece 7 herramientas: `jev_decision` (1–25 veredictos tipados paralelos, sin prosa), `jev_choose` (ordena 2–10 opciones), `jev_batch` (1–20 textos, 1–5 juicios, una llamada real por texto a concurrencia limitada; errores brutos, sin adivinar), `jev_usage`, `jev_overview`, `jev_guard_status`, `jev_verify` (26/27 en benchmark fijo de 27 preguntas, concurrencia 6). Ledger persistente predeterminado: `$DSH_HOME/jev-usage.json`. Remaining=`quota.declaredBalanceUsd` menos gasto local desde `quota.balanceSince`; no hay endpoint de saldo ni se inventa. Sin API key: error explícito; registros fallidos aislados por superficie. Cliente al hacer refresh; servidor al reiniciar Host.

Inicia una sesión paralela nueva y reanudable desde el menú de comandos del composer (/side-chat), mientras la sesión principal sigue activa.

Muestra un indicador de coherencia de conversación de 0 a 100 y comentarios mediante análisis paralelo de contradicciones en la sesión DSH activa. Incluye ejecución manual y análisis automático por intervalos, activado por defecto y editable por sesión o globalmente.

Limita la concurrencia por proveedor en el flujo `llm/stream`: mantiene en una cola FIFO de DSH las solicitudes excedentes para que el agente principal, los subagentes y la compactación se turnen en un servidor local de una sola ranura (`llama.cpp --parallel 1`) y no agoten el tiempo de espera. Configura `maxConcurrent` / `maxQueued` / `queueTimeoutMs`.

Ejecuta en paralelo subagentes revisores de solo lectura (seguridad, corrección, pruebas y estilo), cada uno opcionalmente con su propio modelo, y reúne un informe por nivel de gravedad desde `/review` o una llamada a la herramienta `code_review`.

Preset de agente para redactar contratos: flujo de trabajo jurídico de 11 etapas con revisión de IA en paralelo de 5 vías, puertas de decisión y paquetes de dominio para contratos generales, laborales y de inversión en capital.

Logic-risk review before rewriting: audit the source, decide each fix, generate several drafts in parallel, and export with a per-draft audit report. Bring your own OpenAI-compatible API endpoint and key - the plugin ships no model and returns 403 until one is configured.

One leader, many sessions: tell the leader the goal and it splits the work into cards, runs persistent worker sessions in the background, collects their reports, and keeps the facts on a per-project board in the right sidebar, so several features move in parallel instead of one at a time. Project-level LEADER.md and SLOTS.md prompts shape every request, and `read_worker_session` replays a worker transcript read-only without waking it.

Skill bundle that installs the codex-collab skill for driving the local OpenAI Codex CLI as a vendor instead of a consultant: every delegation carries acceptance criteria and a self-test script, the result is verified by running those tests locally, and a failure is handed back with its original error output; batch delegation runs sequentially (parallel subprocesses are not usable locally) and multi-turn continuation stays inside one session. Requires the local Codex CLI and PowerShell 7+; the helper scripts are Windows-native and only partially work on macOS/Linux.

Consejo de escritura: redacción paralela con varios modelos, consenso del juez y síntesis de críticas, refinamiento de prompts de IA, ilustración conceptual visual y vista previa de archivos Markdown.