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Panel de operaciones SSH para DSH: terminal web, transferencia SFTP con progreso, reenvío de puertos local y ejecución en clúster con un solo comando entre hosts; los agentes comparten la misma configuración de hosts.

Panel de operaciones SSH para DSH: terminal web, transferencia SFTP con progreso, reenvío de puertos locales y ejecución de clúster con un solo comando en varios hosts; los agentes comparten la misma configuración de host.

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.

Conecta dsh a un entorno de ejecución local de SandBase Harness a través de stdio MCP para gestionar agentes y sesiones, transmitir turnos, inspeccionar artefactos y cancelar tareas.

Barra lateral emergente: lista artefactos y un árbol de archivos con múltiples formatos de vista previa, se abre en una pestaña de navegador independiente que puedes arrastrar a otro monitor, y coexiste simultáneamente con otros plugins de barra lateral.

Puente de tiempo de ejecución DSH↔Godot: inicia y controla un juego Godot 4.x en ejecución a través de su servidor de interacción TCP integrado — 16 herramientas (control en tiempo de ejecución mediante ~130 comandos de juego, inspección de escena/UI, evaluación de GDScript, simulación de entrada, capturas de pantalla, operaciones estáticas headless, edición de proyecto, exportación, validación de scripts, configuración de ruta del motor), sustituye a godot-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.

Panel de anatomía para los órganos de Agent-Body: sirve un panel de signos vitales en vivo en /anatomy dentro del propio harness (órganos, latido, libro de sanación, contadores de autoentrenamiento y el flujo de pulso real), leído directamente de los archivos de tiempo de ejecución en lugar de reescribirse. Solo host, sin bundle de cliente ni paso de compilación.

Motor de contexto Zero-residence: los payloads grandes de herramientas se expulsan del contexto activo a un almacén consultable y solo quedan punteros deterministas, de modo que los tokens de prompt por turno dejan de crecer con la transcripción. Cualquier contenido enmascarado se reconstruye literalmente desde el registro de la sesión a petición, por id de llamada de herramienta o seq de sesión.

Núcleo de órganos de Agent-Body: plugins organizados como un solo cuerpo. Cada comando se vuelve un impulso nervioso que inerva de forma determinista el órgano competente y nombra la capacidad a usar; un latido de intervalo variable bombea directivas del operador, propiocepción y avisos de homeostasis por el sistema; los reflejos se disparan sin llamadas al modelo; los fallos siguen atribución determinista (herramienta, argumentos, permiso, timeout, red), prescripción y bucle de reverificación, y los errores de argumentos nunca se reintentan. Un órgano ausente lo compensa el de mayor solapamiento de capacidades, y los esquemas de herramientas se filtran por la intención actual (reducción medida del 84.7%, reproducible en el repo). Es el paquete de plugins núcleo del repo agent-body.

El órgano de memoria de Agent-Body: tras 2 minutos de silencio entra en sueño ligero y tras 5 en sueño profundo, donde reglas deterministas destilan la experiencia real en tarjetas de memoria (trampas, manuales, puntos calientes, problemas sin resolver, hechos). Los comandos entrantes recuperan tarjetas relacionadas por palabra clave y las inyectan en el contexto; las tarjetas sin uso decaen con una vida media y se archivan en lugar de borrarse. También elimina el ruido de las advertencias de homeostasis de todo el cuerpo: las repeticiones dentro de una ventana se cuentan en vez de reimprimirse, y una advertencia que se repite sin curarse converge en un desfase de estado estacionario conocido y se silencia. La consolidación y el recuerdo no hacen llamadas al modelo.

Recuperación tras reinicio para DeepSeek Harness web: tras un fallo o reinicio, un turno de agente interrumpido continúa automáticamente (listener agent/created en el host, sin carreras de temporización del navegador).

Preset modo experto DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): coordinador jefe + 17 subagentes con delegación automática. Funciones: taskboard (estados pending/ready/running/done/failed, DAG dependencias, reclamación atómica, reintento, recuperación), puertas calidad (pipeline 5 etapas: requisitos, implementación, verificación, revisión, integración; 2 reelaboraciones), Five-Anchor (revisión/convergencia/anti-deriva/colaboración/recursos), Near-distance (plantilla identidad/tarea/salida), divulgación progresiva (~28% ahorro tokens), persistencia, bus P2P, revisión cruzada, pool experiencia, vía rápida, auto-reintento. 17 expertos: datos, redacción, legal, PM, frontend, UI/UX, arquitecto, social, growth, fin. cuant., backend, DevOps, BD, QA, seguridad.

Re-renderizado del lado del cliente de las tarjetas de herramienta de edición/escritura con un diff casi lineal a nivel de línea que elimina líneas duplicadas sin cambios y subraya los caracteres realmente modificados dentro de las líneas reemplazadas.

Capa de coordinación de plugins: los plugins declaran sus capacidades, los comandos se enrutan al plugin propietario sin llamada al modelo, los esquemas de herramientas se cargan bajo demanda para reducir tokens de prompt, el historial de ejecuciones se consolida en memoria a largo plazo mientras está inactivo y los fallos se clasifican antes de cualquier reintento.

Equipo multiagente por roles para DeepSeek Harness. /team reúne hasta 12 subagentes (producto, arquitecto, investigación, UI, backend, frontend, BD, seguridad, revisor, QA, DevOps, docs) y ejecuta un pipeline de 9 fases con puertas (aclarar, investigar, diseñar, revisar spec, aprobar plan, implementar, revisar, test, entregar) sobre artefactos compartidos. Las puertas de calidad las impone el código, no los prompts: una tarea sin terminar no se marca completa, los hallazgos los arbitra el revisor o QA, y lagunas de cobertura o retrabajo se ven en el overlay y en /team status. Incluye overlay en vivo (fases, plantilla con modelos, DAG, artefactos, decisiones), modo de equipo persistente y conteo de tokens/tiempo. Sin dependencias en runtime ni build.

Del chat al lienzo y a la obra: impulsa ComfyUI como IDE visual de flujos dentro de DSH. Incrusta ComfyUI (local o nube) como lienzo en pantalla dividida en DSH Web: el agente escribe prompts y scripts en el chat, los aplica en vivo y produce imágenes, música, vídeo y 3D. Operaciones: componer pipelines, leer/escribir flujos, editar nodos, cablear enlaces, ejecutar, ajustar y depurar. Producción: barridos de parámetros por lotes (batch_run) y recuperación automática de salidas al chat (get_outputs). Mantenimiento: lanzamiento y actualización con un clic de ComfyUI, su núcleo y los nodos personalizados. Este paquete es el plugin del lado DSH e incluye el nodo puente del lado ComfyUI.

Pestaña de actividad de archivos en la barra lateral de DSH: registra lecturas/creaciones/modificaciones de archivos del agente y de la barra lateral (incluidas las operaciones ocultas dentro de comandos bash), con aislamiento por sesión, persistencia tras reinicios y vista previa flotante al hacer clic en un archivo (npm: `dsh-file-activity`).

Lienzo visual de flujos de trabajo basado en nodos para DSH con llamadas a subagentes, ejecución de código, ramificaciones, bucles, programación e importación/exportación de flujos.

Muestra un menú de minijuegos (wordle, match-3, extensible) mientras el modelo genera la respuesta.

Disciplina de llamadas a herramientas para DeepSeek Harness: inyecta una sección estática de prompt con restricciones de comportamiento, reduce el grupo paralelo a 1 tras un fallo de herramienta (se restaura tras 3 éxitos consecutivos), empuja al modelo a dejar de reintentar tras fallos repetidos, verifica las escrituras con reversión .bak, controla los comandos de alto riesgo y registra estadísticas de cumplimiento con /behavior-status.

Plataforma empresarial de recursos de IA como paquete cordis de 22 plugins: IAM de organización/cuenta/rol, proveedor OIDC y SSO de aplicaciones, gestión de servidores MCP con la propia plataforma expuesta como servidor MCP, almacenamiento de activos NAS, centro de habilidades, registros de agentes y aplicaciones, gestión de conectores SaaS, canal de datos del portal empresarial, panel de banco de trabajo de agentes departamentales, puente de grupos DingTalk para envío de mensajes y aprobaciones, inscripción remota de dsh con un clic y proxy de herramientas, medición de uso, facturación de cartera, gateway de modelos, auditoría con alertas, autoactualización y marketplace revisado de plugins de terceros — más de 70 herramientas operativas pasan a ser invocables por el agente dsh.

Bucles recurrentes: comando `/loop` + herramienta loop + barra de estado de actividad.

Cuota de tokens unificada y estadísticas de uso para dsh: cuota móvil/por uso multidistribuidor con tarjetas en la barra lateral y operaciones de proveedor, más agregación de tokens de los registros de sesión con tendencias, mapa de calor y desglose por modelo.