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Detección del stack del proyecto y recomendaciones de capacidades para DeepSeek Harness.

Memoria de proyecto respaldada por evidencia y aprobada por humanos para DeepSeek Harness

Centro de gestión de Skills y MCP para DeepSeek Harness: explora y alterna skills de usuario/proyecto, añade/edita/elimina servidores MCP en caliente sin reinicio, con estado en vivo por sesión en la barra lateral.

Un banco de trabajo de proyectos e IA estilo escritorio para DeepSeek Harness

Diagnóstico automático de tipos: después de que el modelo edite o cree archivos TS, ejecuta `tsc --noEmit` en segundo plano (con debounce por proyecto) e informa de los errores mediante la herramienta `code_check` — agrupados por archivo con línea/columna, severidad y códigos de error de TS, cerrando el ciclo «editar → comprobar → corregir».

Protocolo de colaboración multiagente independiente del proyecto para DeepSeek Harness: guardas de bucle que detienen bucles descontrolados, un formato de traspaso de seis campos, enrutado de revisión por niveles de riesgo y una secuencia fija verify→commit→push→review→close. Una skill en lugar de las mismas reglas copiadas en las instrucciones de cada agente.

Agente de escritura de colaboración profunda para DSH: aprendizaje del estilo de escritura por usuario a partir de pares de ediciones, flujo aclarar→esquema→redacción por sección→equipo rojo→galería de lectores, síntesis de proyecto a informe (informe de laboratorio / presentación de producto / encuesta / README), 41 herramientas MCP y UI web de mejora de la selección con vista previa de archivos en la app.

Integración con el gestor de incidencias Jira Cloud que expone ocho herramientas de modelo para búsqueda de incidencias, consulta de proyectos y transiciones, creación, actualizaciones, comentarios y transiciones; las escrituras son opcionales y admiten dry-run.

Memoria a largo plazo inyectada al inicio de la sesión: preferencias/hechos/resúmenes/conocimiento en ámbitos globales y por proyecto, recuerdo con presupuesto vía `agent/pre-step` y almacén JSON duradero.

Memorias clave-valor persistentes acotadas al proyecto, con herramientas de modelo set/get/list/delete/search y almacenamiento en archivos JSON.

Protege la caché persistida de proyección de sesión: degradación JSON por fila para que una unidad de proyección defectuosa (p. ej. un plugin de terceros que guarda un Map) no pueda volver a bloquear los títulos de sesión ni toda la caché, más una autorreparación al arrancar que rellena los títulos faltantes.

Widget de coste de tokens en vivo por tarea: ventanas de precio pico/valle, costes proyectados tras la subida, tabla de costes por tarea ordenable, multimoneda (COP/USD/CNY + ~40 más) con tipos de cambio y explicación LLM transmitida con un clic de las tareas caras.

Conecta el ecosistema vercel-labs/skills con dsh: búsqueda, instalación y ciclo de vida de skills impulsados por LLM para los ámbitos temporal/proyecto/global

Centro global de skills para dsh: agrega skills de Claude Code, del proyecto y de .skill-package en ~/.dsh/skills, con importación por referencia o copia y uso mediante el menú de barra

Renombra las conversaciones de proyecto con títulos claros de tipo Categoría｜Tema, basados en el contenido.

Inspecciona y gestiona la cadena de instrucciones en vivo y las skills del proyecto para la sesión actual de dsh, con creación y edición en el mismo lugar: lo que ves es lo que recibe el modelo

Control de contenedores tipado y protegido: ps/logs/inspect/exec/start/stop y compose up/down con salida JSON, selección consciente del proyecto y operaciones destructivas sujetas a aprobación.

DeepSeek Harness permission guard: work inside the workspace is never interrupted; only the extra permission a call asks for is judged — machine-safe actions pass, system changes ask with a consequence analysis, destructive ones are refused.

DeepSeek Harness plugin: bounded-file memory for local agents. ME.md + project MEMORY.md vault, cache-stable inject, plain-line inbox, Memory rightbar. No embeddings, no LLM calls.

Model-facing codebase-memory CLI tools (codebase_list_projects/index_repository/index_status/search_graph/query_graph/trace_path/get_code_snippet/get_graph_schema/get_architecture/search_code/detect_changes/manage_adr/ingest_traces/delete_project) that ru

Project-isolated long-term memory for DeepSeek Harness that keeps one bank per project and adds a cross-project view; it can also seed a project's memory from its git history without opening a session there.

Model relay station for DeepSeek Harness (模型中转站): serve any registered DSH LLM provider (e.g. @tnnevol/dsh-codebuddy) over an OpenAI-compatible /v1 API, so other projects can call those models with a standard OpenAI client.

cc-switch-style global prompt for DeepSeek Harness (dsh 0.1.5): one user-editable block injected into the system prompt of every conversation, mirrored into each session project's AGENTS.md, and naming the harness's user-global AGENTS.md by absolute path

Git worktree isolation for DeepSeek Harness: create a worktree, register it as its own project, and start the session inside it