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Herramientas de mapas y rutas: planificación de trayectos en coche, transporte público, a pie y en bicicleta, geocodificación y búsqueda de POI mediante datos OSM/OSRM gratuitos por defecto, con una clave opcional de Amap (高德) para mejor cobertura en China.

Complemento de enrutamiento multimodelo para DeepSeek Harness: deje las tareas especializadas en manos de agentes especializados: personalice agentes profesionales (visión/traducción/voz/subagente, etc.) y asócielos a modelos independientes; inicio de sesión con un clic para cuentas multimodales, enrutamiento de estado del pool de cuentas y estadísticas de uso en tiempo real.

Combina APIs de texto, visión y generación de imágenes en un único modelo Mix con enrutamiento automático: las solicitudes de solo texto van al modelo de chat, las imágenes del usuario y las capturas del agente van al modelo de visión, los seguimientos siguen usando la misma imagen de sesión, y los agentes pueden generar o editar imágenes con un historial de llamadas con alcance de sesión.

Puente de visión nativo del proveedor LLM: las imágenes pegadas en el chat son descritas por un modelo de visión (Qwen3-VL vía pi-ai/llama.cpp) y esa descripción de texto se envía a DeepSeek de solo texto para la respuesta; la admisión de imágenes, el enrutamiento y la compactación pasan por mecanismos nativos del harness, con una caché LRU de descripciones y reintento en 503.

FreeCodeGo no oficial para DeepSeek Harness: una puerta de enlace de modelos gratuitos gestionada y catálogos de proveedores, generación de imágenes y vídeo tras un único interruptor de ajustes, enrutamiento de motores DeepSeek/Codex/Claude, un revisor asesor independiente, revisión de código, grafos de código, memoria de proyecto y una cadena de herramientas de equipo de ingeniería.

Adaptador de DeepSeek Harness para Context Mode: herramientas ctx_* en proceso para ejecución de código en sandbox y una base de conocimiento FTS5, además de guía de enrutado de la ventana de contexto.

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.

Automatización de escritorio de Windows para DeepSeek Harness: bucle observe/act con prioridad de accesibilidad y 30 herramientas estándar (objetivos de elemento/coordenada, enrutamiento de estrategia auto/a11y/evento), semántica de seguridad de observaciones reemplazadas y sin replay, interruptor de apagado persistente, protección contra obsolescencia RuntimeId/rect-drift, tarjetas de chat y panel flotante (operaciones en vivo, muro de frames, ajustes de autodetección de entorno), descripción de visión en mosaico para modelos de baja resolución, registro de auditoría JSONL y lista permitida de pid. Requiere Windows 10+ y Python 3.9+ con uiautomation y pillow (instalables desde la página de ajustes).

Convierte documentos Office y PDF (incluidos los escaneados) a Markdown con formato estructural mediante un pipeline OCR con enrutamiento con prioridad de CPU (RapidOCR/SLANet/FormulaNet).

Puente de Telegram para DeepSeek Harness: sesiones bidireccionales, dirección de conversaciones, enrutamiento por canal principal y notas de voz TTS enviadas como mensajes de audio de Telegram.

Plugin para DeepSeek Harness: inicio de sesión de proveedores, catálogo de modelos y enrutamiento de la selección sobre un canal /model-hub solo de bucle local.

Gestión de sesiones archivadas, notificaciones de parada de tareas, un verificador de actualizaciones, enrutamiento de modelos (reglas por palabra clave + model_route restringido por allowlist), desencadenadores programados de múltiples tareas (latidos y tareas a hora fija) y una navegación de desplazamiento de mensajes estilo DeepSeek para la GUI web de dsh.

Enrutamiento unificado de modelos para DeepSeek Harness: un ModelID lógico sobre varios proveedores con failover en el primer token y cooldown, clasificación de candidatos según su estado de salud, tres niveles (tier1/tier2/tier3) seleccionados automáticamente según el propósito, esfuerzo de razonamiento por candidato y un panel de gestión en la página de ajustes.

Enrutamiento automático Flash/Pro para llamadas de subagentes de DeepSeek Harness: las tareas ligeras se ejecutan en un modelo económico (p. ej., V4 Flash), las pesadas permanecen en el modelo potente, con anulaciones por llamada y modos de sesión /delegate.

Un enjambre matricial de subagentes que enruta tareas heterogéneas al modelo más adecuado desde una pasarela tipo OpenRouter más cfgpu.com/llm/square, despacha cada una mediante subagentes en proceso o llamadas directas a LLM, y rastrea el consumo de tokens por modelo con una clasificación impulsada por feedback.

Enrutamiento adaptativo de modelos: clasificación de complejidad por solicitud con enrutamiento automático de proveedores.

Graph runtime capabilities for the DeepSeek Harness: register LangGraph compiled graphs as DSH tools, plus a graph-driven routing agent.

Task-to-skill pairing meta-skill with a laziness ladder for minimal loading, a user-editable routing table, and a quarantine, SkillSpector scan, human-approval install flow.

Session-affinity routing for LLM gateways: injects the session ID into every request sent to NewApi-style gateways so the gateway can pin requests per session and raise prompt-cache hits; takes over the official pi-ai routing on install and restores it on uninstall.

FreeDSH — free-first multi-model routing, safe core updates and pt-BR/Windows support for DeepSeek Harness. Installable as a DSH bundle (dsh plugin add). Unofficial project.

Live token cost for every chat in the DSH Web UI: the chat, its subagents and the whole session tree, priced from a bundled models.dev snapshot of seven providers and 139 priced models, with cache read and write rates wherever the provider publishes them and DeepSeek from its own peak and off-peak table. Every finished answer carries its own price in the transcript, and a chat that is not currently open is priced from the log instead of disappearing. Spend is costed per interval from an append-only JSONL ledger in the project folder, so logged work keeps the tariff it was billed at. On top of it: budget-aware work plans packed against a money limit, routing scenarios that show which models are worth connecting, a generated plan document in English, Chinese or Russian, and a warning when spend belongs to no plan unit.

Tiered persistent memory (user/env/project) with per-tier char budgets and semantic query routing; full layers refuse writes instead of silently evicting.

Automatic model-tier routing for DeepSeek Harness: one user instruction enters, one tier decision comes out — complex intent is planned on the strong tier and implemented on the cheap tier, simple intent stays cheap throughout, with a deterministic guard and a TTL escalation fallback.

dsh plugin: SYSTEM proxy (env) + LLM traffic-splitting proxy via a process-global undici routing dispatcher