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Bundle DSH para textos largos (artículos académicos, análisis sectorial, comentarios empresariales) con 9 roles/6 fases: T1 literatura, T2 datos y T3 casos en paralelo; T4 analista, T5 redactor, T6 crítico, T7 auditor, T8 finalizador ejecutado por coordinador y T9 revisor par. Incluye verificación triangular de evidencias; M-gate: 26 controles (25 scripts + 1 humano); auditoría G0-G16 con control de huellas de escritura por IA en textos chinos; puntuación peer-review con selección de revista; 4 checkpoints humanos. Instala: `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (`package.json#dsh.bundle.patch` y `lib/index.js` registran la skill). Incluye tarjetas T1-T9, plantillas, 36 scripts de verificación sin dependencias y README en 5 idiomas.

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.

Reversión de conversación estilo TRAE: los puntos de control por turno (ventana deslizante de 10 turnos) revierten los archivos tocados y truncan el contexto del modelo in situ, manteniendo el mismo session id. Sólo iniciada por humanos: un comando /rollback o un botón Web por turno (funciona también en turnos interrumpidos), con una vista previa que lista cada archivo afectado y su acción: restaurar, recuperar, eliminar u omitir.

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.

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.

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.

Añade Delete session al menú contextual lateral; tras un modal de confirmación que muestra el tamaño de logs y la actividad actual, desvincula correctamente archivos de log, checkpoints de proyección y registros de memoria del host.

Workbench de código en la barra lateral derecha: árbol de archivos del workspace y editor Monaco con varias pestañas (resaltado y guardado protegido por versión), autocompletado Tab de DeepSeek fill-in-the-middle, checkpoint y rollback por guardado, búsqueda del codebase y herramienta `codebase_search` para el agente, además de chips que insertan selecciones en el chat como mención `@path`.

Puntos de control de tareas locales y recuperación acotada para DSH, con memoria jerárquica L0–L3 opcional, recuperación según dependencias, contexto que considera los requisitos previos y seis herramientas de memoria opcionales.

Puente experimental para Windows que permite a Codex supervisar tareas de DSH Desktop 0.2.1-rc.3 mediante MCP local. Bloquea el avance para preguntar la dirección, ofrece puntos de control del plan, revisión y revisión de cambios, y enruta por espacios de trabajo con nombre. Adaptación para Windows de Cryocell77/dsh-desktop-mcp-bridge (MIT); comparte nombre de paquete y fila del cargador con el original, por lo que no se pueden habilitar ambos.

Paquete de productividad para DeepSeek Harness: búsqueda de conversaciones, checkpoints, gestión de contexto, chat principal y lateral, memoria local a largo plazo, tareas y planificación diaria.

Crea puntos de control del workspace completo por turno: instantánea al terminar y lista de archivos cambiados bajo ese turno. Restaura archivos, conversación o ambos. El escaneo de todo el árbol, no un hook de escritura, registra cambios de shell, editores externos y git. Restaurar conversación crea una rama desde ese turno sin cortar el original; también se puede deshacer la restauración. Historial en un repositorio git sombra dentro de DSH_HOME; no toca el .git del proyecto. Requiere Git >=2.20 y Node.js >=20.

Rollback de conversación estilo TRAE, reconstruido para DSH 0.1.7-rc.2: checkpoints por turno restauran los archivos modificados y recortan el contexto del modelo in situ bajo el mismo session id. /rollback doctor comprueba el contrato framework-contract; la vista diff de archivos afectados se calcula contra el estado actual en disco para seguir siendo correcta tras reiniciar. Incluye deshacer la última acción con Ctrl+Shift+Z, opción para ocultar mensajes revertidos e interfaz en inglés.

Plugin de patrulla del navegador e inspección de sitios: enseña una vez y reproduce runbooks deterministas con Chromium gestionado, capturas de pantalla, credenciales, puntos de control y recuperación de selectores.

Puntos de control inteligentes, protecciones de seguridad del espacio de trabajo y reversión inmediata para DeepSeek Harness.

Flujo de trabajo de traducción de subtítulos multilingüe para dsh: análisis de SRT/VTT, traducción por LLM a nivel de frase, fusión bilingüe, por lotes con puntos de control reanudables.

Per-turn git checkpoints of a workspace: undo one turn’s changes, or go back to the end of an earlier turn, with a diff preview and an undo of the revert itself.

Host-side progress checkpoints for long DSH tasks. After N minutes or M tool calls the model is nudged to post a one-line progress note and keep working, so you can correct it before it runs far off course.

Writes a novel from one idea to a validated manuscript with a code-driven workflow: a JavaScript state machine runs the stages (constitution, outline, design, writing, validation, batch, export) and a 15-step per-chapter loop, PowerShell scripts validate each gate, and versioned checkpoints let a restart resume at the exact chapter. Nine subagent roles do the drafting and review. Needs PowerShell 7 (pwsh) and Python 3.7+; without pwsh the gates record a DEGRADED verdict and the run pauses.

Per-turn, per-file checkpoints for files written by DSH tools: keep, undo, redo, and revert to here from a dock above the composer, with inline before/after diffs, pinning, and per-session storage cleanup.

A Conductor tab and commands for a chat's context: /new replaces the context in place with a model-written handoff, /rewind restores the chat and the agent's file edits to an earlier prompt, plus /drop, pins, an automatic compaction level, recovery after failed turns, silent messages between chats and agent and task orchestration. Supersedes dsh-orchestrator, dsh-force-compact and dsh-continue, so do not install it alongside them. Requires DSH >= 0.2.1-rc.5, Node >= 22.5, the web profile and dsh-better-sidebar.

Routes model and reasoning effort per turn: a cheap classifier reads each request and picks one of five tiers, a supervisor model re-routes on tool errors and checkpoints, and upgrading to the stronger model waits for confirmation.

Declarative DAG runtime for DSH tool plans with bounded parallel execution, read-only retries, per-step checkpoints, cancellation, and conservative crash recovery.

Keep conclusions alive across context compaction: the model writes a task checkpoint and the plugin re-injects it into the system prompt's first node — the span compaction never touches, so it survives any number of compactions. Four-tier injection (0/95/175/≤12000 chars) scales with session relatedness; checkpoints live in the plugin's own folder, never in your workspace.