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Evoluciona skills, agentes, prompts, código y plugins desde dentro de DeepSeek Harness, con AgentDescent.

Wish Specializer, plugin para DSH que ayuda al modelo a cumplir tus «deseos» sin malentendidos. Según el autor, puede mejorar mucho el rendimiento con un prompt breve, el preset Wish incluido (PTC también sirve) y el modo Heavy.

Control de la entrada web de DSH (v0.3.0-beta.4 · paquete de capacidades para tareas complejas: 3D / normales / interacción / datos / concurrencia / detalles de rendimiento verificados punto por punto + aceptación automatizable + bilingüe chino-inglés ·aplicable a dsh-0.1.6-alpha.1): antes de enviar, una IA independiente (mensajera) optimiza el prompt en un comando listo para la IA de trabajo (cuatro intensidades, longitud del flujo según la dificultad, aislamiento por sesión, mini ventana minimalista).

Añade un botón de optimización junto al compositor que analiza y reescribe el borrador del prompt con streaming SSE, conciencia del contexto de conversación (estrategias de plantilla frente a pulido de intención), una cadena de memoria de continuidad de edición, deshacer, y enrutamiento de modelos con respaldo y prueba de conectividad.

Optimiza una instrucción en bruto con un clic: tres estilos, perfil contextual de rol/tarea/objetivo, selección de varias muestras por juez de modelo y mejora iterativa con memoria de sesión, valores predeterminados inteligentes y ajustes del usuario. /template cubre 22 subescenas sin llamadas al modelo. Incluye optimizar/deshacer ✨ en el campo, herramienta prompt_optimize, hook automático, estado en tiempo de ejecución, panel Settings (dsh 0.2.0) y detección automática de documentos zh/en.

Optimiza tokens en DeepSeek Harness con descubrimiento de herramientas MCP y carga diferida, controles de compactación configurables y estado visible, reducción de resultados de herramientas, resumen visual de textos largos y archivo opcional de conversaciones con recuperación paginada.

Optimizador de reasoning_effort por ronda para dsh — reduce automáticamente el razonamiento en llamadas de herramientas simples y lo aumenta para trabajos pesados, recortando el tiempo de pensamiento entre llamadas de herramientas.

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.

Pipeline de optimización de tokens por capas para DeepSeek Harness: escalera de salida, carga diferida de MCP, motor de compactación e informe de aciertos de caché. Construido sobre APIs reales de plugins DSH; ahorra ~40-60% de entrada en sesiones largas.

Enrutador de modelos y optimizador de costes para DeepSeek Harness: respuestas rápidas con flash para preguntas simples, degradación automática ante fallos, y panel en vivo de tokens/caché/coste.

Optimización de red para la interfaz web de DSH: reduce el tamaño de transferencia con caché y compresión para acelerar mucho la carga de páginas, además de un indicador de caída de conexión y reconexión automática. Ideal para usuarios que buscan el máximo rendimiento o usan redes inestables.

Pule el borrador del compositor convirtiéndolo en un prompt más claro y mejor estructurado desde el botón ✨ o Alt+O; transmite el resultado en vivo por SSE mostrando primero el razonamiento, y sigue el modelo predeterminado de la sesión sin configuración o cualquier endpoint compatible con OpenAI.

Generación de imágenes y vídeo de Agnes para DeepSeek Harness: dos herramientas de Agent, optimizador de prompts con IA y panel lateral donde se introduce la clave API, que nunca se incluye en el código.

Plugin de gestión de comportamiento para DeepSeek Harness: sección de prompt para disciplina en llamadas a herramientas, convergencia de paralelismo disparada por fallos (el grupo baja a 1 y se restaura automáticamente), intervención del usuario tras fallos consecutivos. Complementa dsh-token-optimizer; funciona de forma autónoma.

Teclas de envío y salto de línea configurables, un menú contextual del compositor con tres fuentes (dejarlo en manos de DSH y otros plugins / menú del navegador / menú personalizado con el estilo del plugin), un panel de comandos rápidos con listas de prompts categorizadas donde cada prompt puede añadirse en cada envío o solo en el primer mensaje de una sesión, una fila de crear y mover al final de cada categoría, un optimizador de prompts que reescribe el borrador con una llamada a un modelo aparte, memoria del tamaño del panel de ajustes e inyección automática de la cabecera x-opencode-session para rutas de OpenCode. Las listas de prompts viven en un ~/.dsh/quick-prompts.json global que es independiente de la sesión y del proyecto.

Optimizador de prompts con estructura de agente para DeepSeek Harness: reescribe los borradores del compositor en role/task/context/constraint/format con modos normal, slim y expand, un modal de confirmación con puntuación, continue-optimize y motores local, híbrido, DSH o API en la nube.

Optimizador de prompts en la barra de entrada: reescribe borradores con 6 estrategias × 3 idiomas más instrucciones personalizadas, con opcional objetivo/pendientes/resumen de compactación/resultado de herramienta y contexto del chat, un diálogo de confirmación, historial de los últimos 5 y persistencia de ajustes en tres niveles.

Añade un botón de icono al compositor que optimiza el prompt del borrador actual a través del modelo activo.

Plugin DSH: marca mensajes como invalid para que un resumen de anotaciones del operador dirija qué absorbe el checkpoint de compaction. Preserva la caché: añade tras el prefijo cacheado y nunca reescribe el historial.

Añade Optimize prompt junto al botón de envío del compositor. Reescribe el borrador como prompt estructurado (simple, secciones o role-task-goal) mediante streaming del modelo de la sesión. Ofrece Use, Undo, Copy y Close.

Optimizador de prompts para el composer: un botón en la fila de herramientas reescribe el borrador mediante un canal de modelo ya configurado y transmite el resultado en un panel flotante sobre el composer, sin alterar el diseño. El borrador solo cambia al pulsar Accept, que se rechaza mientras llega la respuesta para no aplicar texto incompleto. Pregunta antes si hay referencias @ o adjuntos, pues reemplazar todo los aplanaría como texto. Sin atajos globales; la API key nunca llega al navegador, la llamada la hace el host.

Browse 90 prompt methods with usage guidance and sources, insert a selected requirement, or compare and edit a full rewrite before applying it in the DSH composer.

Reescribe el borrador del composer en un prompt más preciso con un clic y restaura el original exacto con otro. Usa por defecto los modelos de Harness o cualquier endpoint compatible con OpenAI; la instrucción de pulido es editable.

Reescribe el borrador del composer como prompt preciso con un modelo configurable e instrucciones de reescritura totalmente editables. Lee el contenido tras referencias @file, @folder y @session para dar contexto y conserva sus chips. Deshacer con un clic restaura tu texto original. El botón puede ir en cualquiera de las barras del composer y permite ajustar color y tamaño.