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Tres herramientas de Zhihu para DSH: búsqueda dentro del sitio, índice web global de Zhihu con filtros de dominio y fecha, y búsqueda de respuestas Zhida. Incluye tarjeta de ajustes nativa y resultados con fuentes.

Tres herramientas de Zhihu para DSH — búsqueda dentro del sitio, índice web global de Zhihu con filtros de dominio y fecha, y respuestas de Zhida — con una tarjeta de ajustes nativa y resultados con citas de fuentes.

Renderiza bloques de código Mermaid como diagramas SVG con soporte de streaming, cambio entre diagrama/código, zoom y paneo en pantalla completa, exportación SVG y un runtime empaquetado del mismo origen.

Da a los agentes de DeepSeek Harness solo de texto comprensión de vídeo: muestreo de fotogramas consciente de la escena + VLM + transcripción ASR opcional fusionados en evidencia de línea de tiempo. / Complemento de comprensión de vídeo para modelos solo de texto (muestreo de fotogramas consciente de la escena + VLM + transcripción de voz opcional).

Analiza el uso entre modelos, proveedores, espacios y periodos, con fechas personalizadas sobre todo el historial, cache-hit visible y desgloses por modelo y proveedor. Incluye tendencias horarias/diarias, mapa de calor de 53 semanas estilo GitHub, rachas, anillos de tokens por modelo y espacio (tokens, coste, %), filtros combinables, eficiencia de caché, saldo DeepSeek, alias de espacios, exportación CSV, y un libro mayor duradero que conserva el uso tras eliminar la sesión o el espacio (fila Deleted) y se reconstruye de forma incremental. El registro de espacios se refresca vía sonda DSH domain/changed; solo se cuentan espacios registrados. Contabilidad separada de entrada, caché y razonamiento. Chino: hora local; inglés: UTC; API solo loopback.

Complemento de revisión de cambios de sesión para DeepSeek Harness: rastrea las llamadas a herramientas de escritura/edición por sesión y renderiza diferencias a nivel de línea con colores personalizables, con aislamiento de sesiones, agregación de subagentes y actualizaciones en vivo mediante SSE.

Preset modo experto DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): coordinador jefe + 17 subagentes con delegación automática. Funciones: taskboard (estados pending/ready/running/done/failed, DAG dependencias, reclamación atómica, reintento, recuperación), puertas calidad (pipeline 5 etapas: requisitos, implementación, verificación, revisión, integración; 2 reelaboraciones), Five-Anchor (revisión/convergencia/anti-deriva/colaboración/recursos), Near-distance (plantilla identidad/tarea/salida), divulgación progresiva (~28% ahorro tokens), persistencia, bus P2P, revisión cruzada, pool experiencia, vía rápida, auto-reintento. 17 expertos: datos, redacción, legal, PM, frontend, UI/UX, arquitecto, social, growth, fin. cuant., backend, DevOps, BD, QA, seguridad.

Una barra de plegado mejorada: pliega automáticamente llamadas a herramientas y segmentos Think en barras de plegado por pasos, y contrae cada turno finalizado en una cabecera de turno única con métricas en vivo (duración, TTFT, tokens, tok/s, acierto de caché): solo queda visible el resumen final; iconos principales personalizables con cartas de póker animadas integradas (animación de cartas con ciclos de palos en ejecución, una baraja al plegarse, un abanico al expandirse), una fila de ajustes para el modo de plegado oficial, compatible con versiones nuevas y antiguas de DSH. Cero intrusión en el código fuente de DSH.

Una mascota de escritorio flotante para la Web UI de DeepSeek Harness: respiración en reposo, giros de dirección ocasionales, acciones aleatorias y deambulación por la pantalla.

Consulta la documentación oficial de DSH en la página Plugins. Creator mode busca en los docs y comprueba los metadatos npm del plugin con herramientas nativas.

Equipo Multi-Agent por roles para DeepSeek Harness: producto, arquitectura, frontend, backend, revisión y QA trabajan en nueve fases con controles; permite un equipo persistente. Sin dependencias ni compilación.

RAG de base de conocimiento de literatura local para DSH: recuperación híbrida BM25 + vectorial sobre un índice SQLite, reordenación con cross-encoder, respuestas citadas con procedencia a nivel de sección y página, actualización solo de metadatos e ingesta en segundo plano con sondeo de progreso.

Inyecta una sección en el prompt del sistema para que la cadena de razonamiento, la planificación y el razonamiento de invocación de herramientas del agente permanezcan en chino simplificado. Cero dependencias externas: clona e instala con un enlace desde cualquier directorio local, sin necesidad de build ni publicación en npm.

Re-renderizado del lado del cliente de las tarjetas de herramienta de edición/escritura con un diff casi lineal a nivel de línea que elimina líneas duplicadas sin cambios y subraya los caracteres realmente modificados dentro de las líneas reemplazadas.

Herramienta de comprensión de video de bajo coste: una herramienta video_understand convierte un enlace de Bilibili / BV / video local en una capa de información AVIS (ASR + estructura de escenas + seguimiento de objetos + etiquetas YOLO) y devuelve un resumen + Q&A. Incluye enrutamiento dinámico entre capas guiado por preguntas (L0 ASR / L1 seguimiento de objetos / L2 VLM de fotograma clave), reutilización de la capa semántica para preguntas repetidas y un tope de presupuesto por pregunta. Motor Python: la capa principal necesita faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); la capa semántica opcional añade ~2GB de torch / transformers / ultralytics. Un doctor --fix incluido configura el venv e instala ambos.

🔔 Notificaciones de finalización y aprobación entre ventanas para DeepSeek Harness: recordatorios emergentes que te traen de vuelta a DSH, al estilo Codex/WorkBuddy.

Mascota de escritorio dibujada a partir del contorno oficial de la ballena, para la app de escritorio y la UI web: animaciones SVG y expresiones faciales que siguen el estado del agente (pensando, trabajando, hecho, error, esperando confirmación), y puede seguir otras sesiones en ejecución con una insignia de recuento; pínchala, arrástrala, agítala hasta marearla, aplástala contra el borde de la pantalla o pasa el cursor por su cabeza para acariciarla; 7 paletas, 4 tamaños, sonidos sintetizados, sincronización con tema claro/oscuro y una vista previa web jugable.

Tienda de plugins comunitaria e independiente para DeepSeek Harness: descubre, instala y envía plugins, herramientas y extensiones verificados.

Mascota de escritorio chibi, de cabello azul y atuendo de doncella, para la interfaz web de DSH: 106 animaciones transparentes dibujadas a mano, movimiento por el escritorio, chat con Ollama local o modelos en línea de DSH y observación opcional de la pantalla.

Plugin DSH con kimi-ppt: crea, edita y exporta .pptx localmente con vistas Pillow, sin navegador.

Configuración de modelos gratuitos con un clic para DSH web, pensada para principiantes en programación: instalador de un clic para Windows (install.bat) y macOS/Linux (install.sh, v1.7.0+); cuatro canales gratuitos permanentes — Zhipu GLM (texto + imagen), SiliconFlow (Qwen3-8B y más de 15 modelos por debajo de 9B), iFlytek Spark Lite y el pool gratuito de OpenRouter, que enruta por openrouter/auto y elige de un pool que cambia con el tiempo; la pista de configuración de abajo a la izquierda se oculta al conectar cualquier modelo gratis; recordatorio de precios de DeepSeek en tiempo real (punta/valle); centro de ayuda para principiantes incluido.

Biblioteca de inteligencia de diseño UI/UX offline-first para DeepSeek Harness: herramientas design_recommend, design_review y design_search con una base de datos integrada de 84 estilos de diseño, 192 paletas de color, 74 combinaciones de fuentes, 99 guías UX, 25 tipos de gráficos y 22 stacks tecnológicos, con prioridad al chino y sin dependencias en tiempo de ejecución.

Vigila los lanzamientos de DSH y complementos, vuelve a probar los artefactos publicados exactos en runners desechables, publica evidencia de compatibilidad legible por máquina y reconcilia los problemas gestionados tras las correcciones.

Compactación de contexto protegida para DeepSeek Harness (dsh): la LLM propone, los guardianes deterministic deciden — reducción eager por átomo (extract/summary/false bajo guardianes verbatim) + eviction diferida del reference-graph (0-LLM) + recall byte-exacto desde un log append-only.