Plugins

Integra TypeSafe Jev en DeepSeek Harness para seleccionar skills y archivos, supervisar tareas, corregir hallazgos compartidos, filtrar salidas de herramientas, ayudar con aprobaciones y navegar por etapas registradas. Todas las funciones están desactivadas de forma predeterminada.

Clasifica las llamadas a herramientas pendientes con Jev (el modelo de decisión no generativo de TypeSafe AI) en tools/pre-execute: las llamadas de alto riesgo con alta confianza se deniegan y las ambiguas se escalan a aprobación; además autoaprueba en approval/request las llamadas reversibles claramente autorizadas tras un filtrado por evidencia de argumentos. También hereda del resolutor de referencias de sesión para que las instantáneas conserven los mensajes puntuados por Jev en lugar de descartar los más antiguos. Se degrada al comportamiento original ante cualquier fallo del proveedor; modo sombra con un comando /jev-stats; endpoints de TypeSafe u OpenRouter; 64 pruebas.

Plugin de capa de decisión basado en Jev para DeepSeek Harness

Plugin de DeepSeek Harness que convierte los juicios de Jev en tres acciones automáticas — podar la salida de herramientas sobredimensionada a los segmentos relevantes para la solicitud, filtrar las páginas obtenidas en busca de instrucciones dirigidas al modelo y elegir qué skill encaja con el siguiente paso — además de las herramientas jev_ask y jev_gate, un libro de juicios que sobrevive a los reinicios y un informe /jev-status. Requiere una clave de API de TypeSafe; sin ella queda inerte y no envía nada.

Inyecta un prefacio de selección de skills, elegido en cada turno por el modelo JEV local del workspace jev-decision-kit, para que el agente cargue solo esas skills en vez de buscarlas. Requiere un workspace jev-decision-kit configurado por separado (Python .venv, host/preface_worker.py, models/jev/head.json); si no existe, el plugin no inyecta nada.

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.

Usa el paradigma de modelo de decisión Jev (System One) con cualquier LLM compatible con OpenAI — sin necesidad de clave TypeSafe. Registra una herramienta jev_decide que devuelve respuestas con distribución de probabilidad a preguntas tipadas (choice/score/boolean) en una sola llamada.

Muestra en el chat de DSH los planes elegidos por JeV, avances y resúmenes por etapa, con traducción nativa o resúmenes ligeros. Requiere una clave JeV; el servicio Jev se llama externamente y puede cobrar. Incluye flujos jerárquicos de tareas secuenciales/paralelas.

Añade consejos TypeSafe Jev para personas en preguntas de opción múltiple de DSH. Por defecto se solicitan bajo demanda; la automatización es opcional. Incluye recomendaciones, probabilidades, confianza, avisos de empate, sugerencias copiables, adopción con un clic, diseños de tarjeta por perfil y preferencias temporales. La vista previa opcional enmascara credenciales comunes; también ofrece comprobaciones locales y exportaciones de diagnóstico saneadas.

Válvula de seguridad previa a la ejecución de DSH: intercepta cada llamada bash/pwsh en `tools/pre-execute`, aplica primero reglas estáticas offline y luego pregunta al modelo System One de TypeSafe Jev si el comando borrará o sobrescribirá datos reales irreversiblemente. Decide allow/revise/block/escalate; revise entrega una reescritura más segura y escalate ofrece un token humano de un solo uso. Sin crédito o API key falla de forma explícita, nunca silenciosa. Si falta la clave, la solicita en la conversación mediante `guard key set` y la lee de stdin. Registra cada veredicto en un log de auditoría compartido; textos bilingües zh-CN/en.

Paquete de presets de agent JEV con enrutamiento de tareas guiado por prompts, verificación cruzada y listas de comprobación cuantitativas.

Modo de decisión JEV opcional con lecturas deterministas del proyecto, selección semántica acotada, comprobaciones nativas de autorización y ajustes de credenciales de escritorio.

Reduce costos de LLM: un clasificador Jev (System One) evalúa cada turno según una política declarativa y recomienda la ruta de modelo para subagentes. El trabajo rutinario usa tarifas flash y el principal conserva lo difícil. Incluye activador explícito /route, control en tiempo de ejecución de la capacidad de delegación, ocultación de credenciales y reproducción offline desde el registro de veredictos.

v0.8.6 corrige un fallo de inicio: runtime Host es peer opcional, no dependencia instalada. TypeSafe Jev/System One ofrece 7 herramientas: `jev_decision` (1–25 veredictos tipados paralelos, sin prosa), `jev_choose` (ordena 2–10 opciones), `jev_batch` (1–20 textos, 1–5 juicios, una llamada real por texto a concurrencia limitada; errores brutos, sin adivinar), `jev_usage`, `jev_overview`, `jev_guard_status`, `jev_verify` (26/27 en benchmark fijo de 27 preguntas, concurrencia 6). Ledger persistente predeterminado: `$DSH_HOME/jev-usage.json`. Remaining=`quota.declaredBalanceUsd` menos gasto local desde `quota.balanceSince`; no hay endpoint de saldo ni se inventa. Sin API key: error explícito; registros fallidos aislados por superficie. Cliente al hacer refresh; servidor al reiniciar Host.

Enrutamiento semántico de herramientas, descubrimiento de skills y decisiones tipadas System One para DeepSeek Harness, con TypeSafe Jev.

Controla un navegador a partir de un único objetivo en lenguaje natural: un servicio de decisión elige la siguiente operación y el elemento desde una tabla indexada, de modo que la sesión DSH usa una llamada a herramienta en vez de un turno por clic.

Ejecuta los juicios de Jev (TypeSafe System One) en los gates del agent loop de DeepSeek Harness: pre-step, pre-execute, post-execute y detención del turno. No depende de la UI y puede montarse en cualquier composición de Harness.

Panel de control `/JevLoop` para moqi: muestra los gates y la API key de dsh-jev-loop mediante la interfaz tuiHost de moqi.

Capa de decisión estructurada para el bucle del agente DSH: control de llamadas peligrosas, autoverificación de salida, restricción de herramientas y guardia de bucle con modelo de adjudicación conectable.