Plugins

LoopX, un kernel de estado y plano de control neutral respecto al proveedor y local-first para agentes de horizonte largo: mantiene el estado de Goal, Todo, gate, evidencia, cuota, recuperación y handoff por encima de DeepSeek Harness, mientras que el plugin inicializa la CLI y las skills, admite una continuación acotada dentro de la misma sesión y añade una GoalBar de loopback para el bucle exacto acotado.

LoopX, un kernel de estado y plano de control local-first, neutral respecto al proveedor, para agentes de largo horizonte: mantiene Goal, Todo, gate, evidence, quota, recovery y handoff por encima de DeepSeek Harness, mientras el plugin arranca la CLI y las skills, admite continuación acotada en la misma sesión y añade una GoalBar de bucle de retorno para el bucle exacto acotado.

baro como proveedor de subagentes de DeepSeek Harness: delega un objetivo con varias historias y recibe ejecución en paralelo, revisión independiente y un resultado verificado, con un panel de ejecución en vivo en la barra lateral.

Espacio de trabajo local-first de producción y operaciones de contenido para DSH: gestiona ideas, guiones, recursos multimedia, calendarios, objetivos, estado de publicación y revisiones posteriores a la publicación.

Pasarela móvil autenticada para DeepSeek Harness: conecta el cliente nativo iOS complementario por WebSocket para sesiones, eventos en vivo, tareas, objetivos, aprobaciones, comandos y transferencias de archivos, con emparejamiento por QR y revocación de dispositivos.

Suite de control remoto móvil: plugin empaquetado con entrada nativa en la barra lateral y cajón de administración, pasarela de token portador autorreparable a través de LAN/Tailscale, aplicación Android (sesiones/aprobaciones/preguntas/objetivos), transferencia de archivos /fs/* (reanudación Range, carga de 2 GB), cambio automático multiservidor basado en latencia, caché de chat sin conexión.

Cliente de terminal a pantalla completa para DeepSeek Harness construido sobre pi-tui: reproducción/reanudación de sesiones, respuestas en streaming, tarjetas de herramientas plegables, aprobaciones y preguntas dentro del terminal, gestión de modelos/preajustes/permisos/planes/objetivos, modo shell y un registro de trayectoria.

Puente MCP que permite a ChatGPT Web crear, ver, continuar y supervisar sesiones y objetivos de agentes de DeepSeek Harness, preservando el modelo nativo de aprobación, sandbox y seguridad del espacio de trabajo de DSH.

Optimización con un clic de una instrucción en bruto en un prompt profesional: tres estilos de salida, perfilado de rol/tarea/objetivo consciente de la situación, aprendizaje autoiterativo (memoria de sesión + valores predeterminados inteligentes + anulaciones del usuario), /template para 22 sub-escenas con cero llamadas al modelo, ✨ optimización/deshacer con un clic en el cuadro de entrada, herramienta prompt_optimize, hook de auto-optimización y documentos zh/en autodetectados.

Gestión del ciclo de vida de objetivos para dsh con un tablero kanban interactivo: objetivos, criterios, intentos y revisiones viven en el espacio de trabajo, impulsados por herramientas graph_*, con un tablero de dos carriles renderizado en la vista de conversación.

Suite de agentes de investigación: control de objetivos a largo plazo con cadenas de evidencia auditables, programación cron, equipos multiagente de expertos, memoria de investigación autoevolutiva (FTS5 + RRF) y una UI de espacio de trabajo personalizada.

Complemento de anuncios de voz basado en eventos y sin dependencias: sin modelo extra, sin coste de tokens. Habla con la voz natural integrada del sistema, compatible con Windows y macOS; anuncios de respuesta final, alertas de aprobación y preguntas, anuncios opcionales de eventos (fin de turno, comando completado, cambio de objetivo, errores de herramientas, actualizaciones de tareas), respuestas finales reproducibles y una página de ajustes visual bilingüe.

Explorador de archivos del proyecto en la columna de detalles (selección múltiple, arrastrar y mover, subir, descargar, renombrar, papelera, abrir con el sistema) con una pestaña de vista previa de solo lectura dentro de la sesión para Markdown/HTML/JSON/CSV/notebook/PDF + resaltado de código, una insignia en vivo del rendimiento del modelo y una GoalBar multilínea.

Notificaciones de sonido por evento: finalización de turno, aprobación, pregunta, revisión de plan, objetivo bloqueado y fallo de tarea cada uno tiene su propio sonido y volumen, configurable en la UI web (sintetizador integrado, mudo, o archivo de audio local).

Mejora de prompt con un clic en el compositor: reescribe el borrador en un prompt estructurado (rol y objetivo, pasos ejecutables, formato de salida, criterios de aceptación, casos límite) con vista previa antes/después, reinserción y deshacer. Nunca cambia la intención ni inventa requisitos.

Equipo Multi-Agent por roles para DeepSeek Harness: producto, arquitectura, frontend, backend, revisión y QA trabajan en nueve fases con controles; permite un equipo persistente. Sin dependencias ni compilación.

Siete modos preajustados de agente para DeepSeek Harness, cada uno con un límite fijo de herramientas, enrutamiento de modelos por modo y niveles de delegación omd_task rápido/profundo, más un bucle de plan a ejecución (/mode, /start-work, /ulw respaldado por objetivos) y una página de ajustes que reasigna modelos por modo y por nivel.

Suite de control remoto móvil: plugin agrupado con entrada nativa en la barra lateral y panel de administración, gateway de token portador autorreparable a través de LAN/Tailscale, app Android (sesiones/aprobaciones/preguntas/objetivos), transferencia de archivos /fs/* (reanudación por Range, subida de 2 GB), cambio automático entre múltiples servidores según latencia, caché de chat sin conexión.

Guardia de desviación de requisitos en tiempo de ejecución que mantiene a los agentes DSH de larga duración alineados con el objetivo, las restricciones y las decisiones aprobadas por el usuario.

Plugin de verificación de objetivos basada en evidencia para DeepSeek Harness. Bloquea objetivos con /ultragoal y verifica la finalización según los códigos de salida de comandos y los artefactos generados, evitando que el modelo informe falsamente de la finalización de tareas.

Plugin cognitivo inspirado en el cerebro: memoria episódica, semántica, procedimental y emocional con señales de aprendizaje por refuerzo; una pila de objetivos con activadores temporales; investigación web autónoma impulsada por la curiosidad e iniciativas proactivas.

Canal IM de Feishu/Lark para agentes de DeepSeek Harness con mensajes nativos del proceso de pensamiento, tarjetas de aprobación, tarjetas vivas de objetivos y tareas pendientes, líneas de fan-out de flujo de trabajo, búsqueda de texto de sesión y avisos de trabajos en segundo plano y liquidación de subagentes. El acceso queda limitado por el propio alcance de visibilidad de la app de Feishu por diseño — cualquiera que la app admita puede controlar el agente y responder a sus aprobaciones salvo que se rellenen las listas opcionales de remitentes, grupos y aprobadores permitidos.

Convierte un borrador de una línea de DSH en un encargo completo (rol, objetivo, restricciones y formato de salida). Es un port verificado byte a byte de linshenkx/prompt-optimizer, con tres modos y diez plantillas idénticas al original. El historial requiere consentimiento e incluye cadenas de versiones y comparación estructural; cada ejecución informa del uso de tokens. Nada se guarda ni envía sin un clic.

Añade artefactos de especificación, skills, comandos, implementación orientada a objetivos y contexto de progreso de tareas.