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Reanuda automáticamente las solicitudes interrumpidas de DSH Web: envía un «继续» (continuar) en cola tras fallos de red, tiempo de espera o caída del host, con clasificación de errores, backoff adaptativo, texto de continuación con plantillas y notificaciones del navegador.

Acceso sin costo a 6 modelos grandes gratuitos. Sin registro, sin recarga, 6 modelos gratuitos integrados, rotación de múltiples claves y retroceso por límite de tasa.

Tarjeta de ajustes para el motor de reintento automático de DSH LLM: ajusta en vivo desde Settings -> General el número de reintentos, el backoff y el jitter, con chips configurables de retryableCodes; los valores predeterminados añaden INVALID_REQUEST para que los errores HTTP 400 tipo OpenAI de reasoning_text en modo thinking se reintenten automáticamente.

Reanudación automática de sesiones interrumpidas: una tabla de reglas ordenada enruta por tipo de fallo (límite de tasa, cuota, autenticación, desbordamiento de contexto, huérfana caída) hacia reintento automático con backoff, cambio de modelo, reanudación tras compactar el contexto o una notificación de stop-loss, con un editor visual de reglas y un registro completo de actividad.

Registra providers de DeepSeek Search y Fetch API en el seam `ctx.web`, sustituyendo ambos backends `web_search` y `web_fetch` por las API JSON de DeepSeek. Permite configurar reintentos y backoff; los ajustes se aplican a la siguiente llamada. Incluye configuración en la página del bundle. Requiere DSH 0.2.1-rc.5+ y una clave DeepSeek API con acceso a `/v1/tools/search` y `/v1/tools/fetch`. DeepSeek cobra las llamadas; no admite inicio de sesión con cuenta.

Añade los modelos de SenseNova (日日新) a DSH con un pool rotatorio de cualquier número de claves API. Si recibe un 429, reintenta de inmediato con la siguiente clave y aplica una espera exponencial por clave. Un límite local de RPM evita alcanzar el tope; cuando se agota el pool, responde 503 con Retry-After, de modo que nunca transmite un 429 al cliente. Incluye un catálogo que funciona sin conexión y se actualiza desde /v1/models; en ajustes, las claves aparecen enmascaradas y se pueden probar o quitar individualmente.

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.

Reanuda automáticamente turnos DSH interrumpidos: envía un 「继续」 en cola tras turno/finalización con motivo de error, interrupción o tokens máximos, con periodo de gracia, cooldown, backoff exponencial, tope de intentos consecutivos, escaneo al arranque, tarjeta de ajustes y botón detener/restaurar por sesión en la barra del compositor; nunca cambia de modelo o proveedor.

Reintenta una solicitud al modelo que ninguna otra capa de recuperación haya reclamado. Por defecto no tiene límite, con un techo para la espera exponencial, y nunca reintenta una cancelación. La política se edita desde Ajustes.

Alternancia de modelos y mantenimiento de turnos para DeepSeek Harness. Si una solicitud falla por un error del modelo antes de mostrar salida, prueba los modelos de los grupos de proveedores configurados y luego el siguiente proveedor hasta que alguno transmita. Reintenta fallos transitorios con espera progresiva bajo un vigilante de actividad; un turno detenido se reanuda con avisos «继续» predefinidos. El modo opcional totalmente automático responde por sí solo a permisos, preguntas y aprobaciones de planes, y registra cada decisión en AUTO-MODE.md.

Expone modelos de DeepSeek Harness en un gateway compatible con OpenAI para clientes estándar de otros proyectos locales. Agrupa candidatos con nombre y reparto ordenado/equilibrado/aleatorio; fallos upstream antes de emitir pasan al siguiente y rate limits reintentan tras el backoff del proveedor. Settings muestra intentos/respuestas/errores/tokens/TTFT por candidato; agregados diarios locales con heatmap y tendencia de 30 días. Sin key creada en UI, cualquiera que alcance el endpoint puede llamarlo. Keys como hashes SHA-256; al crear una se exige autenticación y el endpoint sigue cerrado tras revocar la última. Listener LAN opcional sin key queda abierto a toda la red. DSH 0.1.2-rc.1–0.1.7-alpha.1 y posteriores.

Adaptador de red débil: reintentos transparentes de stream de modelo con backoff largo (límite de 10 min), caché local de reproducción de respuestas, reconexión automática por heartbeat, y economía de tokens en modo degradado, con una página de ajustes bilingüe (zh/en).

Reintenta en el turno fallos del modelo (caídas, timeouts, límites de tasa, 5xx). Configura intentos, pausas, backoff y fallback; el rate limit tiene tope y jitter y respeta indicaciones del servidor. retry-until-success es opcional, con límite temporal. En config/panel se ajustan intentos, demora inicial/máxima, factor/jitter, espera rate-limit, límite temporal, disparador/tope de fallback, TTL de blacklist y archivo de log. Tras fallos repetidos, pasa a ruta alternativa fijada, filtrada por allowlist o del catálogo. Auth failure, suscripción expirada y billing la bloquean 30 min.; stale-assembly mantiene los reintentos en la ruta nueva. Panel con estado en vivo, rutas e incidentes; UI zh/en; logs solo en memoria por defecto.

Herramientas HTTP de obtención antibot endurecidas con la pila de scraping de producción de SXS (millones de peticiones al día): rotación de grupo de UA, reintentos con retroceso exponencial, detección de muros antibot (captcha / desafíos de verificación) y limitación de tasa adaptativa — herramientas: `sxs_fetch` / `sxs_fetch_json` / `sxs_rate_status`.

Reanuda turnos interrumpidos por un reinicio del Host DSH. Tras activar la sesión, engancha agent activation, lee el turno y final reparados tras el fallo y envía una continuación que exige comprobar el estado real antes de asumir si hubo efecto. Omite errores permanentes (AUTH, QUOTA, exceso de contexto) y usa presupuesto entre reinicios, backoff adaptativo y payload de contexto mínimo.

Hace que DeepSeek Harness reintente automáticamente fallos transitorios de gateway de SenseTime como 429/QUOTA hasta completar la tarea; al iniciar, inyecta en caliente una retryPolicy reforzada en todos los provider de llm-pi-ai.

Enrutador de modelos de dos niveles para DeepSeek Harness: enrutamiento con LLM-Judge, cadenas de respaldo multimodelo, conmutación por error con retroceso exponencial y orquestación a nivel de tarea (adaptación a DSH de pi-shift-router)

Reintenta automáticamente solicitudes de modelo fallidas: intercepta cada error y repite el mismo paso tras pausas de 2/5/10/20 s, para que fallos breves de gateway y límites de frecuencia no terminen el turno.

Recuperación ligera de fallos para dsh. Tras reiniciar detecta sesiones cuyo último turno se interrumpió y reinserta un prompt que exige verificar el estado real antes de actuar, evitando repetir a ciegas operaciones con efectos secundarios. Solo responde al marcador auténtico (turn/end reason interrupted, sintetizado por session repair al leer en frío), no a cancelaciones, límites de frecuencia ni errores del modelo; no requiere clasificación, backoff ni UI de ajustes. También detecta subagents interrumpidos mientras el turno padre terminó normalmente esperando y reactiva al padre. Un archivo del host, cero dependencias externas y siete constantes.

Solo macOS: mantiene la aserción PreventUserIdleSystemSleep (caffeinate -i -w <host pid>) mientras haya alguna sesión DSH y la libera al terminar la última. La pantalla puede apagarse. También la mantiene durante mantenimiento, cuando Agent.status indica idle, y durante un /compact manual largo mediante eventos compaction/start y compaction/end. Cada 60 s reconcilia con ctx.agents.list() para detectar de inmediato sesiones ya activas tras una recarga en caliente. Si falla, reintenta indefinidamente con retroceso exponencial hasta 60 s. Al liberar, escala de SIGTERM a SIGKILL tras 2 s; -w permite que caffeinate salga solo si termina el host. Sin parte de navegador; se configura con profile patch. 51 pruebas, incluidas dos que leen pmset -g assertions en hardware real.

Enruta ocho eventos del ciclo de vida DSH a siete canales tras deduplicar, respetar horas de silencio y agrupar resúmenes. La severidad se asigna a campos que Bark, ntfy, Telegram y los webhooks realmente admiten. Los fallos reintentan con backoff y jitter, incluso tras reiniciar; disyuntores por canal evitan insistir contra endpoints caídos. El autodiagnóstico informa de degradación en vez de quedar en silencio.

Herramientas Agnes AI de generación de imágenes y vídeo (agnes_image/agnes_video) para DSH, con límite RPM entre procesos, backoff ante 429 y conversión local a GIF mediante ffmpeg.