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Pizarra de cuenta atrás del gaokao: cuenta los días hasta el gaokao en un widget de pizarra de escritorio que se contrae a una barra delgada al hacer doble clic, y pone a prueba tarjetas de conocimiento aleatorias mientras el agente trabaja; marco abierto de tarjetas de conocimiento Markdown: suelta archivos .md en carpetas de asignatura/categoría y se cargan automáticamente, con enlaces cruzados, favoritos, asignaturas prioritarias e importación de tu propia base de conocimiento.

Controla remotamente sesiones y espacios de trabajo de DeepSeek Harness desde QQ (API oficial Bot v2, solo chat directo): listar/cambiar espacios, crear sesiones, compactar historial y cambiar modelos; con streaming, Markdown y reenvío de aprobaciones. No hay control de acceso por usuario: cualquiera que escriba al bot controla estas sesiones usando tu cuota de modelos y permisos de archivos.

Seis skills de ingeniería para Claude Code y DSH: investigación, exploración de arquitectura, coordinación de implementación, revisión de diff en tres ejes, auditoría de complejidad y pruebas de mutación. Delegan mediante las herramientas genéricas de subagentes del host cuando están disponibles.

Navegador Chrome o Edge real para el agente, reflejado en la barra lateral para observarlo y tomar el control. Cada conversación tiene proceso, perfil y puerto CDP propios, así que los inicios de sesión no se comparten. Usa Chrome o Edge ya instalado, no descarga navegador y no necesita app ni extensión compañera. Mientras la barra lateral está activa, otro Playwright o DevTools puede conectarse al mismo puerto CDP.

Selecciona texto en la interfaz web DSH para recibir en streaming su traducción y explicación según el contexto de la conversación original. El panel conserva un historial reproducible que puede convertirse en una sesión completa.

Puente universal de Model Context Protocol (MCP) para DeepSeek Harness: conecta agentes a servidores MCP stdio/sse/websocket con un motor de escala de 10k en reposo, búsqueda de herramientas BM25 en submilisegundos, presupuesto dinámico de tokens y un panel web en tiempo real.

Informes de deriva de comportamiento para sesiones de DSH: compara dos registros de sesión e informa de la alineación de secuencias de herramientas, la mezcla de herramientas, el volumen de razonamiento, los tiempos, los reintentos y los archivos objetivo, con una puerta opcional de umbral en CI. Cero dependencias.

Tema inspirado en la dinastía Song para la interfaz web de DSH: una variante clara de papel de arroz y una oscura de tinta nocturna, celadón Ru para los estados interactivos mientras el cobre de horno se reserva para las citas en bloque, más una escala de espaciado de 4pt y un conjunto de 46 iconos de máscara.

TypeSafe Jev (modelo de decisión System One) como herramienta jev_decide para DeepSeek Harness: las preguntas noul, choice y score devuelven probabilidades calibradas; las credenciales reutilizan la interfaz de credenciales de DSH; reintento con backoff 429/529 integrado.

Búsqueda web compatible con Grok con paginación de fuentes conservada, consulta de documentación de Context7 y Exa, extracción de páginas acotada, mapeo de sitios, planificación de investigación offline y diagnósticos de solo lectura.

Skin de Sky: Children of the Light para la interfaz web de dsh: niños de luz sobre un mapa estelar resplandeciente, oro de luz de vela y noche estrellada.

Ciclo de vida visual de los objetivos para la interfaz web de DSH: un dock en el compositor para crear, editar en varias líneas, pausar, reanudar, completar y borrar objetivos de sesión con progreso de rondas en vivo, además de una entrada de compositor con puntos de fase y un resumen de objetivos en la página de ajustes.

Escribe el estado en vivo del agente del harness (pensando, trabajando, esperando, hecho, error) en un archivo de estado que consulta una mascota de escritorio Live2D con Electron incluida, para que el bocadillo y la cara de la mascota sigan lo que hace el agente.

TypeSafe Jev como servicio Cordis de primera clase y tres herramientas visibles para el modelo en DeepSeek Harness: offline por defecto, egreso declarado, nunca activado por defecto.

Contexto horario de una línea para DeepSeek Harness: cada turno abre con Current time (día, fecha, hora, desfase UTC y zona IANA) y termina con Turn ended, para que el modelo conozca la hora, fecha e intervalo entre turnos sin preguntar.

Sesiones de pares persistentes Endeavour y Challenger para DeepSeek Harness que planifican, ejecutan tareas secuenciales y verifican los resultados reportados.

Inicia sesión en DeepSeek Harness con una suscripción Claude Pro/Max (sin clave de API), reduce las imágenes de las solicitudes de Anthropic a un borde largo de 2000px, aligera las cargas útiles del resumidor /compact y muestra el uso del plan de 5 horas/semanal además de los recuentos de mensajes de DSH.

Expone los modelos gratuitos de OpenCode Zen a DeepSeek Harness sin clave de API, siguiendo los cambios del gateway de Zen.

Reemplaza la herramienta de terminal en Windows por Git Bash.

Tablero inteligente para DeepSeek Harness: tarjetas de tareas + despacho puntual de Worker/Verifier + programación por dependencias + clasificación de canalizaciones + modo Team (las ambigüedades se reportan a la ventana principal para su resolución).

Capa de adaptación de dsh-ecolink para DSH: lectura directa del grupo de memoria local, inyección en pre-step (puntuación + presupuesto + deduplicación por sesión) y filtrado por #nombre-de-memoria, para conectar con el ecosistema de memoria del lado web.

Tema de vidrio líquido conmutable para la interfaz web de DSH — 14 paneles se convierten en vidrio esmerilado sobre un fondo fluido, con controles deslizantes de material y elasticidad al pasar el cursor.

Mantiene un conjunto de modelos y dirige cada paso del agente a uno con su nivel de razonamiento; se configura con clics en el composer, sin JSON. Sustituye la celda de modelo del composer y muestra allí el modelo/esfuerzo de la sesión junto a sus ajustes. Hay tres ámbitos de autorización (model/effort/full): una selección manual solo cuenta en el ámbito que la controla; en effort, el router queda ligado al único modelo elegido. Incluye presets con pesos por modelo, routing vision para pasos con imágenes, señales de sesión (active todo, context pressure, token budget, subagent depth) y clasificador semántico opcional. thinking siempre queda activo: DeepSeek rechaza solicitudes con thinking activo si el historial contiene una llamada de herramienta hecha con thinking desactivado.

Herramienta de generación de imágenes para DeepSeek Harness sobre cualquier endpoint de imágenes compatible con OpenAI, con una galería integrada en la interfaz web.