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

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).

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.

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.

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

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.

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.

Plugin de gestión de comportamiento para DeepSeek Harness: sección del prompt para la disciplina de tool-call, convergencia de paralelismo activada por fallos (el pool baja a 1 y se restaura automáticamente), e intervención del usuario tras fallos consecutivos. Complementa dsh-token-optimizer; funciona de forma independiente.

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.

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.

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.

Configurable send and newline keys, a composer context menu with three sources (leave it to DSH and other plugins / browser menu / plugin-styled custom menu), a quick-command panel with categorized prompt lists where each prompt can append on every send or only on the first message of a session, a create-and-move row at the bottom of each category, a prompt optimizer that rewrites the draft with a separate model call, settings-panel size memory, and automatic x-opencode-session header injection for OpenCode routes. Prompt lists live in a global ~/.dsh/quick-prompts.json that is independent of the session and the project.

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

Improve the current chat draft before sending with a confirm-before-apply comparison.

Adds prompt optimization, cancellation, and undo controls to the DeepSeek Harness composer.

Optimize Prompt button under the composer: one click rewrites your draft into a clearer, more executable prompt, with a before-and-after dialog and one-click replacement.

Adds a composer button that optimizes the current prompt or designs the next one from the current session and project context.

Adds a one-click prompt optimization button to the DSH composer, with undo and an optional dedicated optimizer model.

One-click prompt enhancement and structuring button for DSH composer.

Prompt optimizer for DeepSeek Harness: a composer tool-row button that rewrites the draft into a structured prompt via the session's selected model, with one-click restore

Headless Claude Code consultations with advisor, reviewer, and designer roles, returned as reference answers.