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Adds AMD Radeon Cloud as a model provider in DeepSeek Harness, with reasoning-effort levels declared per model. The provider definition ships in the plugin's own patch layer rather than in your profile.

Elaborates a one-line seed into a concrete, executable prompt behind a semantic fidelity gate (five violation classes, targeted repair, unconditional re-audit); already-precise instructions pass through near-unchanged; bare signals like a number infer their pending anchor from the conversation or refuse to guess; short directives expand inside a degree contract; conversational messages get typo-only touch-up; one-click revert with version history.

Requiere la app del teléfono, no solo este plugin: primero hay que instalar la parte móvil, un APK independiente, disponible en https://github.com/Zoragyx/dsh-phone-pair/releases; de lo contrario, el equipo no tendrá con qué emparejarse. Este paquete es la parte de escritorio: habilita el plugin de emparejamiento upstream remote-web-ui mediante un Cloudflare quick tunnel y un subdominio de retransmisión fijo, para mantener el teléfono conectado desde cualquier lugar con un solo escaneo.

Provider de navegador para DeepSeek Harness: ejecuta tareas web paso a paso en un navegador real, viendo una tabla indexada de acciones posibles en vez de HTML o capturas. Cada paso usa una decisión Jev, no un turno completo del modelo; el benchmark del repo da 1,1 s de mediana frente a 2,8–3,6 s por turno de chat-model. La conversación recibe solo la conclusión y no acumula contexto de página. Elige elementos de la página recién leída y la vuelve a leer si cambia. Usa el navegador propiedad de Session y deja intacto tu Chrome habitual salvo que actives attach mode.

Ofrece cuatro niveles de concisión ajustables y controles independientes para reasoning effort, web search y subagents, tanto en el encabezado de conversación como en la página Settings. Sin límite de salida.

Dispatcher del modelo principal: seis pools (economy/mechanical/main/hard/vision/review), ranking y pins de reasoning-effort por ruta. Watermarks de contexto 50k/90k/130k: delegación temprana; forzado: fork de sesión backup → handover → compactar → seguir sin perder trabajo en curso de subagentes. /ctx-pause, /ctx-resume y /ctx-handover controlan el ciclo. Agent Teams opc.: teammates persistentes y tablero compartido. /vision: imágenes para modelos solo texto vía pool vision. Diffs grandes: tester + reviewer independiente (verificación escalonada). Settings UI/READMEs/idioma (conversación/code-comment/document): 11 códigos (en,zh,zh-TW,ja,ko,de,es,fr,it,pt,ru); UI sigue locale DSH salvo override. 3 skills: MySQL/Redis solo lectura, mensajes de commit, docs de requisitos/diseño.

Registra en un perfil DSH un servidor MCP de URL a texto con navegador real. `fetch_url` y `fetch_urls` renderizan páginas chinas con JavaScript y protección antibots (Zhihu, CSDN, Juejin, cnblogs) y devuelven texto limpio en JSON con diagnósticos por nivel. `crawler_status` indica si el navegador está disponible. Tras instalar, requiere configurar una vez las dependencias Python.

Inspección de solo lectura de una base Dameng DM8 con 85 comprobaciones y generación de informe HTML.

Cliente móvil de DeepSeek Harness sin instalar una app (PWA). Permite consultar sesiones, trabajos en segundo plano, subagentes, rondas de objetivos, flujos y aprobaciones pendientes; hablar con cualquier sesión con respuestas en streaming y progreso de herramientas, detenerla en cualquier momento y cambiar sesión o modelo. Incluye un panel lateral GUI. Antes dsh-taskwatch; el paquete npm ahora es dsh-in-hand.

Pila persistente de tareas de varios pasos para agentes de DeepSeek Harness: incluye `focus_task`, `focus_complete`, `read_focus` y el comando `/focus`, sin inyección automática de prompts.

Muestra franjas de ocupación del contexto, el umbral de compactación por sesión calculado a partir de la ventana del modelo, el coste por paso según las tarifas de lectura y escritura de caché, aciertos de caché, saldo de DeepSeek con tarifa punta/fuera de punta y transferencia con un clic. No llama a modelos ni consume tokens.

Exposes the models already configured in DeepSeek Harness through an OpenAI-compatible gateway, so other local projects can call them with any standard OpenAI client. Multiple provider candidates share one named group with ordered, balanced or random dispatch; upstream failures before any output switch to the next candidate transparently, and rate-limited requests are retried after the provider's backoff. Per-candidate call statistics (attempts, answers, failures, token/TTFT totals) appear as badges in the settings page, and daily aggregates persist to a local file with a 30-day heatmap and trend view. Until you create a key in the UI, the endpoint accepts calls from anyone who can reach it; keys (stored as SHA-256 hashes) then turn authentication on, and the endpoint stays locked even after the last key is revoked. Exposing the optional LAN listener without a key leaves the port open to the whole network. Runs on DSH 0.1.2-rc.1 through 0.1.7-alpha.1 and later.

Brings SenseNova (日日新) models into dsh with a per-key rotation pool: paste any number of API keys and requests rotate across them, a 429 rate-limit immediately retries on the next key with per-key exponential-backoff cooldown, local RPM pre-throttling avoids the limit instead of reacting to it, and an exhausted pool answers 503 with Retry-After so a 429 never reaches the caller. Ships a built-in model catalogue that works offline and refreshes from /v1/models, plus a settings card with masked keys, per-key probing and removal.

Gestiona skills (SKILL.md) y servidores MCP en los ajustes DSH, globalmente o por proyecto; los cambios se aplican de inmediato.

Complemento DeepSeek Harness que comunica al modelo en cada turno la ocupación real del contexto medida por el host y evita que resúmenes compactados propaguen afirmaciones falsas de que casi se agotó.

Indicador de periodo de facturación y saldo bajo el compositor de DSH: muestra saldo de cuenta, coste de la conversación actual, estado de hora pico o valle y cuenta atrás para el siguiente cambio. Las reglas incluyen festivos oficiales y fines de semana de China. El coste se mide por la disminución del saldo entre las actualizaciones en reposo que el plugin realiza cada 60 segundos.

Crea escenas de producto de Blender en DSH con recetas editables, importación de modelos, vistas previas y entrega PNG/MP4; incluye banco de trabajo y configuración del agente.

Memoria de largo plazo entre sesiones respaldada por un servicio local Go (unos 50 MB de RAM, SQLite-vec y afirmaciones reforzadas con verificación): inyecta recuerdos sin latencia en cada mensaje, importa la transcripción al terminar y ofrece memory_search, memory_logs y memory_ingest. Instala con dsh plugin --profile web add @djasdh/interest-memory-dsh-bridge. Solo es un puente de protocolo; dsh plugin add no instala el servicio Go. Instálalo e inícialo primero según el README; hasta entonces, las herramientas devuelven vacío sin aviso.

Añade a cada fila de mensaje acciones al pasar el cursor: Recall, Delete y Delete-onward. Elimina el contenido a la vez del contexto del modelo y de la transcripción mediante tombstones duraderos de solo anexado; una guarda de contenido vacío evita que eliminaciones antiguas rompan providers estrictos. Probado en DSH 2.0 de escritorio.

Bidi-safe RTL rendering for mixed Arabic and English text, a full Arabic interface pack (3,307 strings) registered through the DSH locale service, and three thmanyah cuts — Sans for the interface, Serif Text for reading, Serif Display for headings — placed behind whatever font the app itself is set to.

SenseNova Token Plan credit panel rendered as a config card on the Harness Plugins page: per-pool quota windows (5h and weekly), grant balance and per-model consumption from the SenseNova console API, with in-panel login and automatic token renewal. Three opt-in switches, off by default, register SenseNova models and the Xiaohuanxiong upstream as LLM providers and expose an image-generation tool to the agent.

Alertas de desastres en tiempo real para DeepSeek Harness: terremotos de Japón (P2PQuake) y telegramas EEW de la JMA de tsunami y meteorología, terremotos globales (EMSC/USGS) y tsunamis de la NOAA, terremotos de China continental (CENC vía Wolfx) más avisos de tormenta de lluvia y riesgos geológicos de nmc.cn, y avisos de inundaciones, lluvias y marejadas ciclónicas del NWS de EE. UU./Canadá y de la ECCC — contrastados con tus regiones y umbrales de vigilancia.

Soporte de razonamiento DSV4.1 con contexto multimodal y aceptación acotada de artefactos para DeepSeek Harness

Lector local de TXT en una pestaña lateral y acompañante de lectura con IA sin spoilers: el modelo solo ve lo leído (capítulo actual, final del anterior y un archivo de contexto por libro que crece al avanzar). Extractos, ideas y respuestas se guardan como notas Markdown estructuradas exportables a Obsidian; el texto completo solo se desbloquea al marcar un libro como terminado.