Plugins

Barra de progreso en vivo bajo el compositor con un porcentaje y un tiempo restante estimado para el turno actual de DeepSeek Harness; la estimación se reancla a medida que avanza el turno y nunca marca 100% hasta que el turno termina, y la barra se vuelve roja cuando el turno falla o se interrumpe.

Notifica seis eventos de turno (completado, error, interrupción, solicitud de aprobación, pregunta de IA y límite alcanzado) mediante sonido, notificación del sistema, banner, webhook, IM o aviso de escritorio del host. Si hay varias ventanas, solo una suena.

Planificación de proyectos tipo mapa mental con protección contra desviaciones de bloqueo: planes, módulos y tareas como un DAG de dependencias con orden de ejecución topológico, marcador de posición del agente, puerta de aprobación humana en cada edición del tablero, verificaciones cruzadas con git y finalización de tareas condicionada por evidencias.

Ejecuta un debate tesis-antítesis-sello cuyo veredicto se calcula a partir de códigos de salida reales de comandos y recuentos de casos, nunca de la prosa del agente.

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.

Envía cada prompt de dsh al pipeline local de memoria de feedback agent-feedback-loop: captura la insatisfacción, la revisa offline convirtiéndola en reflexiones y adjunta al turno el contexto compilado de reglas de recurrencia, sin bloquear nunca un prompt. Requiere el runtime de agent-feedback-loop; ejecutar después `agent-feedback-loop install` conecta automáticamente los perfiles de dsh existentes.

Enrutamiento con afinidad de sesión para gateways LLM: añade el ID de sesión a cada solicitud enviada a gateways tipo NewApi para fijar solicitudes por sesión y aumentar aciertos de caché de prompts. Al instalar sustituye el enrutamiento oficial de pi-ai y lo restaura al desinstalar.

Mejoras de conversación: superposición de entrada del historial con Alt+Up y ámbitos workspace/session/global/prompt, recuperación de mensajes intercalados sin aplicar, bifurcación con cambio de versión de la familia fork y reenvío automático opcional tras bifurcar (desactivado por defecto).

Convierte una sesión de DSH en un navegador normal en el cliente ligero WhaleHarbor: una ventana independiente de navegador --app con una barra superior al estilo del cliente y notificaciones de tareas, mientras el instalador completo de escritorio se descarga en segundo plano (multifuente, verificado con SHA-256) y aparece un aviso de instalación cuando está listo.

Edita las secciones del prompt de sistema con vista previa en vivo.

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.

Plugin de dsh Web: añade un pequeño botón de estrella a la izquierda del nombre del modelo en el cuadro de entrada; con un clic, entrega el borrador actual al modelo para que lo reescriba como un prompt estructurado, y se puede deshacer con un clic.

Tema de Kinich y Ajaw para DeepSeek Harness Web, con tres estilos visuales, señales del estado de sesión, interacciones con el compañero y efectos ambientales configurables.

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.

Elimina los prompts en cola que un hijo de fork de DSH hereda de su padre, de modo que el primer turno de una nueva rama ejecuta el prompt escrito allí en lugar del siguiente del padre.

Complemento de fork para DSH: en cualquier fork oficial, copia cada subagente hijo directo de la sesión de origen a la conversación bifurcada (de forma recursiva, subárboles completos) a través de la API oficial de agentes, dejando cada copia como una sesión fría que la ruta oficial de reanudación puede despertar — así la nueva conversación conserva su panel de subagentes y puede seguir enviando mensajes a esos hijos, mientras que los originales permanecen en la rama antigua.

Cuaderno Markdown enriquecido para la zona del compositor: un conmutador en la fila de herramientas más una tarjeta de editor CodeMirror con edición de listas estilo Codex, enviada a través del servicio de conversación.

Añade al lateral de DeepSeek Harness Web un indicador de solo lectura con la versión DSH activa, canales npm latest/next/alpha y etiquetas de compatibilidad, más un comando de actualización solo para copiar.

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

Notas adhesivas en todo el espacio de trabajo sobre un lienzo infinito: las notas son archivos Markdown planos, creados manualmente, capturados de conversaciones o destilados por la IA, y pueden devolverse como contexto; incluye 12 herramientas de modelo y 5 habilidades incluidas para crear, etiquetar, organizar, comparar y fusionar notas.

Deslizador de esfuerzo de razonamiento por niveles, agrupado con el selector de modelo en el compositor, con variables de tema y etiquetas en inglés, francés y chino.

Lógica de compresión de contexto inspirada en el cerebro humano que reduce drásticamente el uso de contexto y el consumo de tokens en tareas largas.

Sección de ajustes para las sesiones archivadas: explora por workspace, busca, desarchiva por lotes con la barra lateral actualizándose en vivo y reglas opcionales de archivo automático (días de inactividad, conservar los últimos N por workspace) con una vista previa de simulación — además de un riel de turnos en el borde izquierdo para saltar entre turnos de conversaciones largas y un historial de entrada ↑/↓ en el compositor.

Comprime el contexto temporal de DSH de ~280 caracteres a 46 inyectando una línea de fecha compacta en la instantánea del contexto de ejecución; cero dependencias en tiempo de ejecución.