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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.

Generación de imágenes conversacional nativa para DeepSeek Harness: pide al agente que cree una imagen y se encarga de la generación y conserva el resultado directamente en la conversación.

Informa de qué Skills invocó cada turno (cargadas por el modelo, escritas como /name o ninguna) y gestiona el directorio local de Skills: instalar desde una dirección de repositorio, carpeta, SKILL.md o zip pegada, definir un nombre para mostrar en chino en el meta.yaml de la Skill y eliminar una Skill conservando una copia de seguridad.

Informa qué skills invocó cada turno (cargadas por el modelo, escritas como /name o ninguna) y gestiona el directorio local de skills: instala desde un repositorio, carpeta, SKILL.md o dirección zip pegados, define un nombre para mostrar en chino en el meta.yaml de la skill y elimina una skill conservando una copia de seguridad.

La memoria que sueña — memoria entre sesiones para DeepSeek Harness: te recuerda a través de las sesiones, se autoconsolida mientras duerme (autoDream), congela las memorias en conflicto para tu revisión y mantiene un rastro de auditoría reproducible. Búsqueda semántica local offline-first sobre SQLite con espejos Markdown editables por humanos, un grafo de entidades, un panel de memoria interactivo, además de una API externa y una CLI.

La memoria que sueña — memoria entre sesiones para DeepSeek Harness: te recuerda de una sesión a otra, se autoconsolida mientras duerme (autoDream), congela los recuerdos en conflicto para tu revisión y mantiene un rastro de auditoría reproducible. Búsqueda semántica local offline-first sobre SQLite con réplicas Markdown editables por humanos, un grafo de entidades, un panel de memoria interactivo, además de una API externa y una CLI.

Diagnostica y repara DeepSeek Harness en Windows nativo en torno al stack oficial persistente de PowerShell y Workspace Write, crea el acceso directo del escritorio y mantiene los preajustes anteriores de Git Bash y BusyBox detrás de una configuración heredada explícita. Sin WSL.

La memoria que sueña: memoria entre sesiones para DeepSeek Harness: te recuerda entre sesiones, se autoconsolida mientras duerme (autoDream), congela las memorias en conflicto para tu revisión y mantiene un rastro de auditoría reproducible. Búsqueda semántica local offline-first sobre SQLite con espejos Markdown editables por humanos, un grafo de entidades, un panel de memoria interactivo, además de API externa y CLI.

Añade un elenco convocable de expertos por dominio que se ejecutan como subagentes mientras la sesión principal conserva la tarea y la respuesta final.

Lectura en voz alta dentro del chat para DeepSeek Harness: toca para leer, pausar y reanudar las respuestas de la IA con voces naturales de Doubao TTS (BYOK); lee solo la respuesta final, con código, tablas y diagramas filtrados; motor local, el complemento no guarda ninguna clave de API.

Canal de bot Lark/Feishu para DeepSeek Harness: cada chat impulsa su propio agente, y las aprobaciones de herramientas, preguntas del modelo y revisiones de plan se devuelven como tarjetas que se responden con un botón o una respuesta. Cambia de espacio de trabajo y modelo desde el chat (`/cd`, `/model`, `/new`), y ejecuta varios bots que mantienen sesiones separadas y pueden cederse turnos entre sí en un mismo grupo.

Mantiene un servidor local de modelos TinyTitan accesible desde el harness: actualiza la ruta llm-pi-ai a partir de los modelos instalados y monta un backend de compactación que no razona.

Proveedor de modelos Tencent CodeBuddy para DeepSeek Harness que inicia sesión con OAuth del navegador en lugar de una clave de API: lista el catálogo de modelos de CodeBuddy con las capacidades de contexto, salida, tool-calling, reasoning e imagen de cada modelo, mantiene varias cuentas con conmutación automática a la siguiente utilizable, muestra la cuota restante en el compositor con un panel de uso de token y créditos, y completa por cuenta las tareas de crecimiento de CodeBuddy automatizables, con un registro de ejecución. Se instala desde npm con `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-codebuddy`.

Continúa ramificando desde cualquier respuesta completada a cualquier profundidad mientras la sesión principal permanece intacta.

Porta los 38 temas de opencode (33 TUI + 4 desktop 2.0 + system) a DeepSeek Harness: canalización basada en datos (JSON → color resolve → DSH override), persistencia por navegador, elección monoespaciada/proporcional, cinco fuentes de código y un respaldo de system que conserva solo la tipografía.

Selecciona texto en una respuesta DSH comprometida para abrir un Topic independiente, persistente y de solo lectura multi-turno vinculado a evidencia de la sesión fuente y archivos del proyecto mientras el Agent fuente sigue ejecutándose.

Añade una vista de Worktree a DSH Web UI que agrupa las sesiones por worktree de Git manteniendo DSH como fuente de verdad.

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.

Marco de estadísticas de uso multiproveedor (contrato de adaptador v2): cápsula persistente y panel de detalle; DeepSeek oficial (cálculo de uso diario por contabilidad por intervalos con insignia de cuenta atrás de pico/valle, funciona incluso sin endpoint oficial de uso) y OpenCode Go integrados; cualquier otra fuente de datos se une soltando un único archivo adaptador mjs, intercambiable en caliente desde la página de ajustes, con las claves API en el host.

Accede a la UI web de dsh por LAN: reenvío HTTP/HTTPS/WS más TLS (certificados autofirmados o personalizados); compresión adaptativa Brotli/gzip para HTTP y permessage-deflate para WebSocket; el sondeo de WebSocket medio abierto evita que los clientes móviles se queden inactivos al pasar a segundo plano; la inyección automática del token de lanzamiento permite a los dispositivos LAN conectarse sin copiar el token; protección contra DNS rebinding + lista permitida de upstream solo loopback.

Gestor de servidores MCP (stdio / streamable-http): niveles de configuración por directorio de trabajo, de proyecto y global; los MCP de proyecto se colapsan por defecto en 4 herramientas atómicas mediante una capa de middleware (`middleware: all` también incorpora los servidores globales, conmutable en caliente desde la página de ajustes); el aislamiento del espacio de trabajo evita interferencias entre proyectos; las configuraciones solo conservan referencias `${ENV}`, sin secretos en texto plano en disco; API de registro en tiempo de ejecución para que otros plugins inyecten servidores MCP.

Terminal de operaciones SSH para la interfaz web de DSH: controle un servidor conectado desde la conversación principal (ssh_connect/ssh_exec/ssh_read/ssh_write/ssh_disconnect) mientras mantiene un terminal interactivo xterm.js a la derecha.

StrataGate ofrece a DeepSeek Harness una memoria local-primero, a largo plazo y evolutiva para preferencias del usuario, decisiones de proyecto, conversaciones y resultados de herramientas entre sesiones; superpone el historial con decaimiento temporal ajustable por el usuario, refuerza los recuerdos mediante su uso en respuestas reales, muestra recuentos de uso conscientes del espacio de trabajo y mantiene las evidencias recuperadas trazables hasta sus mensajes originales.