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Rebobinado de conversación en la misma ventana de sesión sin bifurcar (semántica /rewind de Claude Code): un botón ↶ por mensaje recorta el contexto del modelo hasta cualquier mensaje de usuario, con restauración opcional de archivos al estilo Claude Code desde copias de seguridad persistidas en disco.

Rebobina una conversación de DeepSeek Harness y su espacio de trabajo a la vez, sin tocar Git: cada rebobinado es una bifurcación, /redo lo revierte y un motor en Rust crea instantáneas en milisegundos.

Instala cuatro presets de investigación matemática multiagente para DSH: v2 (pipeline guiado por probabilidad con debate entre varios verificadores), v3 (base de conocimiento Markdown estilo artículo con un agente planificador y una biblioteca de métodos reutilizable), v4 (residentes persistentes autoorganizados que se escriben y se reúnen) y v5 (un instituto de investigación con un académico que descompone y asigna el trabajo, investigadores que votan, trabajadores temporales, chat grupal y un tablero de tareas compare-and-set); los cuatro admiten reanudación desde checkpoint, intervención humana y un interruptor opcional de verificación formal en Lean (off/encourage/require) cuya prueba superada convierte el voto en una comprobación de fidelidad de los enunciados Lean.

Lluvia de ideas visual por ramas que crea una sesión aislada para cada dirección, automatiza las transferencias (handoffs) de padre, hermano, punto de control y retorno, y ofrece una pestaña de árbol completa con una vista opcional Better Sidebar.

/rewind estilo Claude Code para DeepSeek Harness: instantáneas del espacio de trabajo basadas en git antes de cada ejecución de herramienta que modifica algo, bifurcaciones de sesión en los límites de turno, y un comando /rewind de un solo paso que restaura archivos y bifurca la sesión de vuelta a un punto de control.

Traslada el estado duradero de las tareas entre DeepSeek Harness, WorkBuddy, Claude Code y Codex, con puntos de control legibles por máquina y bloqueo optimista.

El paquete DeepSeek Harness registra una habilidad que convierte producción larga (artículos académicos, análisis sectorial, comentarios empresariales) en pipeline de 9 roles: scouts T1 literatura / T2 datos / T3 casos en paralelo, T4 analista, T5 redactor, T6 compañero crítico, T7 auditor, T8 finalizador, T9 revisor par ejecutados por el coordinador. A través de 6 fases con verificación triangular de evidencias, M-gate de 23 comprobaciones, auditoría G0-G14 incluido gate de rastro IA chino, puntuación peer-review con matching de revistas, y 4 checkpoints humanos. Instala con `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch más lib/index.js); envía tarjetas de rol T1-T9, plantillas y 11 scripts de verificación sin dependencias, con READMEs en cinco idiomas.

Explora los checkpoints producidos por dsh-checkpoint-rewind como una línea de tiempo de nodos temporales y muestra diferencias de líneas por archivo entre cualesquiera dos de ellos, con reproducción de trazas desde registros de sesión (no se necesita productor de instantáneas) y reversión del espacio de trabajo primero con vista previa y deshacer de un solo paso, mediante comandos /diff y /rollback, una API HTTP JSON y un panel GUI.

Barreras de seguridad aplicadas por el motor para enjambres de agentes de DeepSeek Harness: las puertas de calidad rechazan trabajos a medias y los checkpoints a prueba de fallos reanudan en el mismo punto; mantiene a los equipos de IA sin romperse, no solo funcionando.

Ejecuta pipelines de AItelier desde DSH sobre MCP: 39 herramientas (22 de lectura, 17 de escritura) para generar, ejecutar, inspeccionar, editar, exportar e importar pipelines SkillFlow multi-paso. Los pasos se ejecutan en AItelier en lugar de en la sesión DSH y se sondean por run_id, pausan en checkpoints impuestos por el motor respondidos con answer_checkpoint, y dejan rastros por paso y salidas de paso para leer después; add_provider / map_model / edit_role apuntan un rol individual a un endpoint local o más barato. Agrupa una habilidad aitelier-pipelines.

Estado de trabajo entre sesiones explícito para DeepSeek Harness: objetivos, decisiones y siguientes pasos capturados automáticamente desde eventos del host o mediante una herramienta work_state visible para el modelo, inspeccionable con /checkpoint.

Workspace checkpoints per tool call: records every file mutation inside the workspace (excluding .git and node_modules by default), including changes made by shell commands rather than by write/edit, and stores the previous content of each changed path in a content-addressed store kept outside the workspace. Restores have two modes — undo one record, or return to a point in time — with a line-level diff preview, a dry run by default, and a rescue record written before every restore so the restore itself can be undone.

Model-autonomous context compaction for DeepSeek Harness: a mind_map tool surveys the agent context surface (stable seq ids, roles, token weights, clear-boundary markers, the clear-mind playbook), a clear_mind tool replaces a chosen conversation-history span with a model-written checkpoint through the native compaction transaction, call and result pairs self-collapse into one-line tombstones, and a proactive reminder nudges the model when the context grows long or a turn runs too many steps.

Per-project memory for DeepSeek Harness. Three Markdown files per workspace — PROJECT.md, DECISIONS.md and SESSIONS.md — are auto-created on the first step of any session in that workspace, re-read from disk and re-injected only when they change (and re-injected if compaction dropped them), and written back by classification through a memory_checkpoint tool, with a bounded end-of-turn nudge when a turn did work but recorded nothing. memory_read and memory_search read the live log and the archive, the latter over a zero-dependency BM25 index. The session log is capped at 200 entries with the overflow moved to SESSIONS-archive.md — never injected, but visible, readable and searchable, and restorable one entry at a time. Settings page: a workspace list with a path filter, read-only tabs for the three memory files plus the archive, reload, export/import of one workspace's memory as a JSON bundle, a two-step clear, a panel that rewrites or removes the AGENTS.md instruction block, and a PROJECT.md staleness reminder. A composer status chip shows that workspace's sync state and creates the files on click. Zero dependencies — no vector store, no embeddings, and no model calls.

TRAE-style conversation rollback — per-turn checkpoints (10-turn sliding window) roll back touched files and truncate model context in place, keeping the same session id. Human-initiated only: a /rollback command or a per-turn Web button (works on interrupted turns too), with a preview listing each affected file and its action — restore, recover, delete, or skip.

Browser patrol & website inspection plugin for DeepSeek Harness (DSH). Teach once, replay deterministic runbooks with managed Chromium, screenshots, credentials, checkpoints and selector recovery.

Smart checkpoints, workspace safety guards and instant rollback for DeepSeek Harness.

Multi-language subtitle translation workflow for dsh: SRT/VTT parsing, sentence-level LLM translation, bilingual merge, batched with resumable checkpoints.

Clasificador autónomo de permisos para el preset auto: reglas allow/deny por herramienta, un juez semántico LLM y puntos de control de git para sesiones desatendidas.

Revisor incremental de diffs para DSH: tras aprobar un lote, solo se muestran los cambios nuevos desde el checkpoint, con un panel de revisión web y comando `/review` que inyecta feedback de vuelta al agente.

Añade herramientas de Git con aprobación obligatoria para status, diff, log, commit, branch, y checkpoints opcionales.

Creates local, content-addressed workspace checkpoints with diff previews and two-phase restore confirmation.

Tiered compaction hub: replaces the single 80% compaction cliff with a configurable ladder (default 30/50/70/90) whose tiers escalate from gentle to maximum consolidation laws, folds a deterministic keyword index into every checkpoint so facts accumulate across cycles, and summarizes through a model chain — primary plus up to 3 fallbacks, each with its own reasoning effort. Adds a Compaction module sub-tab and a Settings card; toggling off always restores stock compaction.

Session-memory autopilot: watches DSH sessions and extracts OKF entries in-process through the harness LLM (ctx.llm, deepseek-official by default) at idle, commit, compaction and end checkpoints, storing them via the vault MCP server.