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Integración de Wallpaper Engine para la GUI web de dsh: escanea la biblioteca local de WE (Steam Workshop 431960 + proyectos locales) y usa sus fondos como fondo de la página — imagen/video/web renderizados de forma nativa, fondos de escena como vistas previas estáticas suavizadas — con un panel de diseño de fondo de pantalla (opacidad, alcance, desenfoque, viñeta, fps, paralaje, carrusel, vínculo con el tema) y herramientas de agente wallpaper_scan/list/set/config.

Agente de escritura en colaboración profunda para DSH: aprendizaje de estilo de escritura por usuario a partir de pares de edición, flujo clarify→outline→section-writing→red-team→reader-gallery, síntesis de proyecto a informe (informe de laboratorio / introducción de producto / encuesta / README), 41 herramientas MCP e interfaz web de selección-mejora con vista previa de archivos en la aplicación.

Integración de Wallpaper Engine para la GUI web de dsh: escanea la biblioteca local de WE (Steam Workshop 431960 + proyectos locales) y usa sus fondos como fondo de la página — imagen/video/web renderizados de forma nativa, fondos de escena como vistas previas estáticas suavizadas — con un panel de diseño de fondo de pantalla (opacidad, alcance, ajuste, desenfoque, viñeta, fps, paralaje, carrusel, vínculo con el tema) y herramientas de agente wallpaper_scan/list/set/config.

Proveedor LLM que ejecuta la CLI de Claude Code instalada localmente como backend del modelo, de modo que las solicitudes pasan por una suscripción existente de Claude en lugar de una clave API medida; las llamadas nativas a herramientas se conectan mediante MCP.

Investigación profunda como modo agente: un único bucle revisado que planifica, investiga en rondas paralelas adaptativas impulsadas por las lagunas que los propios investigadores declaran, sintetiza un informe citado y luego lo revisa de forma adversarial, en lugar de un script que el modelo reescribe por llamada. Las preguntas que el presupuesto de rondas nunca alcanzó se nombran en el informe en lugar de descartarse.

Apunta web_search a una instancia SearXNG autohospedada en lugar de la ruta nativa: pagina hasta que se satisfaga maxResults e informa de cobertura degradada cuando los motores fallan, para que un conjunto de resultados delgado no se lea como una web delgada.

Divulgación progresiva de herramientas: un grupo de herramientas diferido cuesta una línea de catálogo en lugar de sus esquemas completos hasta que el modelo lo cargue con tool_search, con un interruptor por grupo en Settings y cada grupo medido contra el registry activo.

Concurrencia de generación por proveedor/modelo, con una tarjeta de ajustes: un tope de cuántas sesiones pueden hacer streaming a la vez, aplicado en el stream y de nuevo al lanzar subagentes, donde un fan-out por encima del tope espera en una cola FIFO en lugar de fallar.

Suite de extensiones de tiempo de ejecución para DeepSeek Harness: buzón entre sesiones con activación en arranque en frío, equipos de agentes (capitán + miembros + tablero de tareas con dependencias + team_wait), política de generación de subagentes con aprobación de escalación, preajuste de enrutamiento consciente de tareas, mercado de complementos, gestor de habilidades e inyector de tiempo de ejecución.

Preajuste de agente de equipo de producto virtual: la conversación guiada por el usuario te lleva a través del flujo completo de 12 pasos desde la idea hasta el producto enviado, promocionado y operado, con puertas por etapas y habilidades por etapa.

Enlaces profundos de sesión, exportación completa de sesiones (markdown/JSON), mensajería aprobada entre sesiones con emparejamiento, y herramientas de plantilla de equipo, rotación y recuperación para trabajo multi-sesión.

Tablero inteligente para DeepSeek Harness: tarjetas de tareas + despacho puntual de Worker/Verifier + programación por dependencias + clasificación de canalizaciones + modo Team (las ambigüedades se reportan a la ventana principal para su resolución).

Puerta de enlace MCP perezosa para DeepSeek Harness: una única herramienta proxy estable en lugar de N esquemas de herramientas, los servidores se conectan en el primer uso y se desconectan al quedar inactivos, y los metadatos se guardan en caché en disco.

Salas de equipo multiagente persistentes y entre sesiones para DeepSeek Harness — miembros, bus de mensajes, tablero de tareas compartido y una línea de tiempo compartida que sobreviven a los reinicios.

Motor de orquestación del ciclo de vida para equipos de agentes de IA con aislamiento mediante worktree de Git con alcance por tarea, transiciones de entrega controladas por estado y memoria fuera del contexto.

Títulos de sesión inteligentes para DSH: tras cada turno de conversación, una llamada LLM auxiliar independiente resume la transcripción completa de usuario+asistente en un título que sigue el tema real de la sesión en lugar de repetir el primer mensaje; el primer mensaje se titula al instante, los títulos integrados fallidos se reintentan en turnos posteriores, los renombrados manuales nunca se sobrescriben y las sesiones de subagente/fork se omiten.

AgentDuel es un juego de batallas de código. Este plugin te permite completar todo el ciclo de juego dentro de DSH: gestionar personajes de deathmatch y equipos de capturar la bandera, enviar código de agente, iniciar batallas, ver repeticiones y usar conversaciones DSH para mejorar continuamente los agentes según los resultados de las batallas.

Suite de complementos de Git y control de código fuente para DeepSeek Harness: operaciones locales de git más adaptadores de GitHub, GitLab, Bitbucket, Azure DevOps y Gitea, con memoria autoevolutiva.

Renderiza fondos de pantalla de escenas de Wallpaper Engine en tiempo real en el navegador (reproductor three.js más una simulación de partículas por CPU en Rust/WASM) y reproduce fondos de vídeo y web, con retroceso a la imagen de vista previa, sin necesidad del runtime de Wallpaper Engine. Escanea la biblioteca local de Steam workshop (431960) por autodetección o ruta manual, y ofrece un panel de ajustes para la selección de fondos, los directorios de biblioteca y motor, el brillo, la pausa y la calidad.

Barreras de seguridad aplicadas por el motor para enjambres de agentes de DeepSeek Harness: las puertas de calidad rechazan trabajos a medias y los checkpoints a prueba de fallos reanudan en el mismo punto; mantiene a los equipos de IA sin romperse, no solo funcionando.

Skills de flujo de trabajo estilo OMX para DeepSeek Harness: deep-interview, ralplan, ralph, autopilot, team, code-review y 19 más, reescritas sobre herramientas DSH nativas, sin skills de visión.

Preset de agente Learning Mode: un agente de codificación que enseña mientras codifica — explicaciones concretas basadas en escenarios, guía socrática y espacios de práctica TODO(你), modelado en el estilo de salida Learning de Claude Code; instalable vía dsh plugin add (dsh-learning-mode en npm).

Coordina Sessions de DSH independientes y miembros respaldados por proveedores sin fusionar sus historiales, usando Rooms nativas persistentes con menciones `@` vinculadas a identidad, entrega directa, difusiones y controles reservados al líder.

11 skills de flujo de trabajo compartibles (handoff, triage, to-spec, to-tickets, wayfinder, teach, wait-what, dsh-mode-routing, ask-matt, overnight-execution, full-throttle) como paquete de skills instalable.