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Ratón y teclado reales para un agente de DeepSeek Harness: describe con palabras qué hay que pulsar, un modelo de visión lo localiza y un dispositivo HID USB hace clic.

Enjambres de IA basados en roles para DeepSeek Harness: un arquitecto planifica, constructores paralelos ejecutan, revisores controlan la calidad y un integrador publica. Fijación de modelos por rol con cadenas de respaldo, bucles de revisión, contratos de evidencia, revisiones con control humano, pausa/reanudación consciente de la cuota y un kanban en vivo + diagrama de flujo en la GUI web. 40 pruebas; se instala desde GitHub o npm.

Exporta el bucle del agente a GreptimeDB como trazas, métricas y registros OpenTelemetry, con siete paneles de Grafana que cubren uso de tokens, coste, resultados de sesión y latencia por turno.

Panel lateral de xiangqi para DSH: juega como rojo mientras el modelo DSH actual elige las jugadas negras, con comprobaciones de reglas y de revisión del lado del Host.

Tema claro Solarized, diseño compacto, cápsulas plegables para las cadenas de pensamiento/herramientas, y paneles de saldo, coste de sesión y uso para la Web UI de DSH.

Añade dos superficies. El editor de imágenes del compositor ofrece marcas numeradas con instrucciones por marca, quitar fondo, borrar con máscara de pincel, redimensionar con vista previa de recorte/relleno y marcadores accesibles con teclado; devuelve resultados como adjuntos y manifest versión 1. El panel Settings → vision/generation provider incluye selector explícito, normalización de `providerId`, sincronización de cuentas ChatGPT-web con channels, test/try-run/copy-command por canal, revisión de disponibilidad de scripts y validación del guardado con vista previa de `.env`. El probe solo desactiva ante errores de cuota explícitos. UI chino/inglés; escribe los providers de vuelta en los `.env` de skills.

Integra el panel de producto de control-your-development en la barra lateral derecha y la página de sesión de DSH.

Crea presentaciones PowerPoint a partir de un brief: etapas de planificación y storyboard, creación página a página con pptwise y ppt-master, ajuste del perfil de diseño, capturas de páginas y auditoría de renderizado, y una herramienta que envía las páginas a un modelo capaz de ver imágenes para su revisión.

Panel de tarjetas de servidor para DSH: estado por host, CPU, memoria, disco y latencia, con terminales SSH xterm.js de un clic; importa ~/.ssh/config y se monta como una pestaña de better-sidebar o un cajón derecho independiente.

Panel de tokens, coste y saldo debajo del compositor: indicador en vivo más gráficos SVG sin dependencias para el uso por turno, el coste estimado y el saldo de la cuenta DeepSeek.

Navegador de mensajes de usuario en el borde derecho, con un diseño de bloques adaptable a la altura disponible, además de vistas previas al pasar el cursor, controles de teclado y navegación con clic para saltar.

Integración de ClineBot y ClinePass para DeepSeek Harness: página de ajustes dedicada, panel de cuota en vivo, guardado de claves dentro de la interfaz, selección de modelos curados y personalizados, y un comando /cline.

Texas Hold'em sin límite de seis jugadores para la GUI web de dsh. Un humano juega contra cinco agentes LLM que solo ven sus propias cartas. Añade una pestaña dedicada más una mini-ventana arrastrable sobre el área de conversación, sesiones por navegador con protección CSRF, tamaños de subida relativos al bote, tres recompras antes de la eliminación y revelaciones en el showdown con animaciones de reparto de cartas comunitarias.

Muestra resultados de read_image en DSH Web y Desktop: vistas previas completas, galerías agrupadas, cuadrícula para transparencia, zoom con teclado/táctil y carga autorizada por sesión. Verificado con DSH Desktop 0.11.1 / Harness 0.2.0-rc.2.

Integra la plataforma de agente social AIsChat en la UI web de DSH como un panel lateral nativo: panel de contactos, chat en tiempo real sobre un proxy HTTP/WS del mismo origen, y renderizado Markdown/LaTeX. El plugin es solo el front end; hace de proxy hacia un backend AIsChat que ejecutas tú mismo (por defecto http://127.0.0.1:5228, del mismo repositorio).

drawio impulsado por IA: cuatro herramientas de agente (validar, renderizar a SVG/PNG, editar, plantilla) más un panel lateral en vivo: previsualización mxfile-a-SVG sin dependencias, editor diagrams.net integrado con puente de guardado, y apertura automática cuando el agente dibuja.

Raíl de navegación de turnos de usuario en el borde izquierdo con resaltado de la posición de lectura, vistas previas al pasar el ratón de métricas por turno y extractos de respuestas del modelo, controles de salto por teclado y clic, y búsqueda local de conversaciones.

Fork de alto rendimiento de SAOS-3624/dsh-video-storyboard: instala este plugin o el upstream, no ambos. Convierte vídeos en cuadrículas de storyboard direccionables (celdas numeradas, marca de tiempo y línea de transcripción por celda, envolvente de audio). Requiere Node 20+ y ffmpeg/ffprobe en PATH; si el archivo no tiene pista de subtítulos, requiere un endpoint ASR configurado.

Preset de orquestación multiagente para DeepSeek Harness. El chief orchestrator nunca implementa: clasifica cada solicitud, encarga el plan a un PM expert y delega la implementación a expertos mediante un roster integrado (herramientas para listar y convocar). Coordina paralelismo con un taskboard DAG de dependencias, usa un message bus basado en archivos y exige revisión independiente antes de entregar. Incluye 11 expertos principales. Se pueden descargar equipos adicionales (Agency agents EN/ZH, classic collections) con un clic desde Settings por dos canales, GitHub/CDN, con verificación sha256. Publicado en npm como dsh-expert-orchestrator; requiere DSH >= 0.1.7-alpha.2.

Mascota de escritorio de una ballena doncella de anime para la interfaz web de DeepSeek Harness (dsh): diálogos de LLM en tiempo real, 8 animaciones de estado de ánimo, sistema de reserva de saciedad, burbuja de diálogo persistente e interfaz de armario adaptada a móvil.

Canalización de escritura con IA para cuentas oficiales de WeChat: ejecuciones de artículos en seis pasos (tema, esquema, borrador, controles, renderizado, imágenes) con un contrato de brief de lanzamiento, un tablero de temas de actualidad con resúmenes de IA por elemento, programación RRULE hacia la caja de borradores, una interfaz de banco de trabajo además de herramientas de chat y un comando /wewrite, y aprobación del host en modo fail-closed antes de cualquier envío a la caja de borradores.

Un enjambre gobernado de seis agentes DSH especializados — orquestador, planificador, puente de base de conocimiento, desarrollador y dos revisores — convierte un requisito en una canalización estricta por fases donde cada entrega debe demostrar su validez con evidencia estructurada antes de que pueda empezar la siguiente fase; los revisores son solo lectura, los merges de código solo ocurren tras una revisión, y un registro de eventos de solo anexado ofrece reproducción completa y auditoría en un tablero kanban en vivo. Su diseño se inspira en el kanban de Hermes Agent.

Tablero de tareas por sesión en la barra lateral: arrastra sesiones a columnas todo/doing/review/done, crea sesiones con selección de modelo y reasoning-effort, papelera con restauración, notas, exportación/importación.