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Reglas Lazy Senior Dev para DeepSeek Harness: escalera de código mínimo de 7 peldaños (YAGNI, reutilizar, stdlib, nativo, dependencias instaladas, una línea, mínimo) y seis skills (reglas base, revisión de sobreingeniería, auditoría del repo, registro de deuda, marcador de ganancias, ayuda). Comando `/ponytail` con lite/full/ultra/off; inyección permanente opcional por config. Copiado literalmente del upstream ponytail (MIT), sin tools registrados y con desinstalación limpia.

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.

Panel lateral para la interfaz web de DeepSeek Harness con uso y coste de tokens desde la API oficial de DeepSeek (gasto de hoy, tendencias de 7/30 días, desglose horario, historial, costes y tarifas pico/valle) más detalles de sesión desde logs locales. Sin configuración: lee las cifras oficiales usando el inicio de sesión del navegador y, si recurre a logs, etiqueta su origen.

Mascota animada para DSH Web con ritmo de salida adaptado al modelo, reacciones al estado de herramientas, paquetes de personajes intercambiables y una skill incluida para crear o ampliar animaciones.

Mascota de escritorio chica-ballena en una esquina de la GUI web DSH. Canta con una pista incluida mientras trabaja el agente; si falla una herramienta, le cae una tubería de acero en la cabeza. Haz clic para golpear la palangana que lleva (cuesta 12 granos de arroz); si recibe suficientes golpes, le entra hambre y sale a pedir, y aparece arroz en algún punto de la página para que corra a comerlo. Se arrastra dentro del viewport y se retuerce y protesta si la agarras mientras corre. Volumen y conducta configurables en Settings. Arte, efectos y canción incluidos en el paquete.

Sección de Settings de DSH para administrar un backend local de conocimiento Sirchmunk: inspección de grafos, gestión de clústeres, historial de auditoría, métricas de ejecución y controles de privacidad.

Busca, lee y escribe en una base de conocimiento Outline desde las conversaciones; cada escritura de documento requiere aprobación protegida por una lista permitida.

Contexto de diseño de Figma para el agente: lee el árbol de nodos del frame, Auto Layout, rellenos y tipografía; resuelve las variables vinculadas y renderiza una captura para comparar con el código. Incluye cuatro skills design-to-code. Conecta con un botón mediante la página de consentimiento de Figma; usa su propia app OAuth, renueva tokens automáticamente y nunca los solicita ni muestra.

La herramienta invocable por el modelo `compact_agents` fuerza la compactación del contexto en todas las sesiones activas (principal, subagentes normales y miembros de AgentTeams). Encola los destinos ocupados y los compacta al acabar el turno; informa por destino de nodos ocultos y tokens estimados. Un formulario web configura proporciones de activación y retención, presupuesto de salida de fase controlada, presupuesto de continuación automática y proporción de precompactación al final del turno, para evitar que una respuesta empiece esperando al resumidor.

Publica una lección en la conversación DSH: el eje de dependencias, la pregunta y los dibujos del Vault, trazados con la paleta propia del Vault.

Grafo de conocimiento del código con conciencia de ramas para DSH: analiza llamadores, impacto, trazas y arquitectura en más de 158 lenguajes, con control de vigencia; un solo tool dispatcher y cero sesiones MCP.

Registra la skill imagegen en el registro de skills, sin copiar archivos manualmente a `$DSH_HOME/skills`. El agente usa el CLI incluido `image_gen.py` con cualquier endpoint GPT Image compatible con OpenAI para generar desde texto, editar imágenes de referencia y crear recortes con fondo transparente.

Tema estilo Minecraft para el cliente DSH Web: paleta GUI de MC y biseles pixelados, logo pixel, arte de interruptor y dos opciones persistentes en Ajustes. La fuente pixel Minecraft AE opcional de 16 MB la sirve el host bajo demanda.

Oculta espacios de trabajo elegidos en la barra lateral DSH y archiva también sus sesiones para que no aparezcan en la lista sin agrupar. Es local y reversible. Con `dsh-archive-manager` instalado, el archivo es real y deshacible; sin él, solo oculta la vista. Restaura espacios ocultos desde Ajustes.

Aprende un ERP desde el navegador y guarda el conocimiento como información privada local. El espacio Adapt ERP de escritorio admite sesiones multisitio, chat en el centro y el Browser oficial a la derecha; pide aprobación antes de escribir.

Estudio inmersivo de roleplay y sistema de compañía nativos de DeepSeek Harness. Unifica tarjetas de personaje desacopladas con memoria gráfica Hindsight.

Memory Fortress para DeepSeek Harness: memoria en capas de 5 vías, autoevolución, grafo de conocimiento (SQLite+FTS5) e indicador de estado. Fortaleza local de memoria: cinco vías de memoria, autoevolución, grafo de conocimiento y luz de estado.

Tema Kaze Tachinu (The Wind Rises) para la GUI web de DSH: fondo cinematográfico a pantalla completa tras superficies glassmorphism, tokens de interacción azul cielo, logotipos vectoriales redibujados para la barra lateral y el hero de inicio, compositor con texto de marcador temático y fundido inferior en la lista de mensajes.

Kanban de tareas agent-first para la GUI web de DeepSeek Harness, basado en el tablero de codeg-plus: cuatro columnas (todo / inProgress / attention / done), aceptación solo humana, asignaciones ligadas al espacio de trabajo, comentarios y vista en vivo del tablero mediante SSE.

Mantiene visible la lista de tareas sin terminar entre turnos. DSH borra la proyección de todos al iniciar cada turno y espera que el modelo reescriba la lista completa; si se interrumpe, el plan queda en el log pero desaparece de la UI. `todo_write` solo escribe y no permite leerlo. Un listener normal de sesión/evento recuerda la última lista por sesión y la vuelve a añadir en `turn/start` si quedan tareas pendientes. No bifurca tool-todo ni usa waterfall: la proyección no se puede sustituir por incompatibilidad de `stateVersion`, así que utiliza el evento que consume el fold. Alcance acotado: solo listas incompletas, un evento como máximo por inicio de turno, fail-open. Verificado con A/B controlado de sesiones reales y la definición real de la proyección. Sin dependencias.

Coste en vivo de tokens por chat, subagentes y árbol de sesión completo. Usa un snapshot integrado de `models.dev` con 7 proveedores y 139 modelos tarifados, añade tarifas de lectura/escritura de caché si se publican y usa la tabla oficial DeepSeek de pico/fuera de pico. Muestra el precio de cada respuesta terminada y calcula chats cerrados desde el log. Un ledger JSONL append-only del proyecto registra gasto por intervalo y conserva la tarifa facturada entonces para el trabajo histórico. Incluye planes con límite monetario, escenarios de enrutamiento para elegir modelos que conviene conectar, documento de plan en inglés/chino/ruso y aviso de gasto sin unidad asignada.

Plugin de DeepSeek Harness para organizar conversaciones de IA en temas de investigación, fichas de conocimiento trazables y materiales de investigación reutilizables en un gráfico interactivo.

Libro mayor auditable de tokens para DeepSeek Harness: consolida totales resistentes a reinicios desde el registro persistente de sesiones, recalcula las mismas cifras desde los logs originales y muestra diferencias. Convierte el uso en un coste por espacio, sesión, modelo o proveedor, exportable a CSV o JSON.

Inicio automático de DSH al arrancar Windows y reinicio del servicio con un clic desde DSH. Un supervisor residente que sobrevive al Host evita que DSH quede detenido si falla el reinicio. DSH se inicia conectado a una consola oculta propiedad del supervisor, por lo que no aparece ninguna ventana; incluye botón de reinicio, URL de acceso tokenizada actual y hook opcional posterior al inicio.