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Paquete de skills de estética (10 estilos: SaaS oscuro, blanco minimalista, neumorfismo, brutalismo, glassmorphism, minimalismo japonés, bento grid, cyberpunk, vaporwave, art déco) con demos de landing page: tokens, reglas de componentes, listas prohibidas y checklists de aceptación por estilo.

Un corpus acumulado de gusto de diseño para agentes DSH: alimente con ejemplos buenos y malos, destile principios y revise nuevos diseños según el juicio aprendido en lugar de un conjunto fijo de reglas.

Tema característico escook portado desde VS Code: 4 combinaciones de colores estéticas clásicas (Dark, Dark Soft, Light, Light Soft) con resaltado de sintaxis de alto contraste para DeepSeek Harness.

Añade a DeepSeek Harness un sistema de ánimo: evalúa 33 estados con nombre cada 3–6 horas y hace pequeños ajustes por mensaje; también incluye memoria entre sesiones, biblioteca de gustos estéticos y diario cifrado. El modelo puede llamar a todas las herramientas de ánimo, memoria, gustos y diario; cada uno de los cinco módulos tiene su propio interruptor. Solo el modelo escribe el diario y no se genera una plantilla de resumen. Fork reducido de JMX-4869/dsh-mood; instala este o el upstream dsh-mood, no ambos, porque registran los mismos nombres de herramientas.

Motor de estética frontend con 17 herramientas nativas: biblioteca de evidencia de 118 paletas por registro, direcciones de diseño de página entre registros y cuatro gates mecánicos (contraste WCAG, simulación de daltonismo, detección de AI slop y scorecard) con veredictos ligados al digest. Incluye tokens semánticos, auditoría de páginas, paletas CVD para gráficos, escala tipográfica CJK y reconciliación renderizado/tokens con justificación numérica. Local, sin red; requiere Python 3.8+.

Fuse v1.2.1: plugin integral de diseño de interfaz y estilo de código (versión mejorada de la skill ui-aesthetics). Incluye tokens en theme.json (el color de marca es la única fuente de verdad), estilos en code-style.json y renderizado por página para el fence dsh-fuse-english.