Plugins

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

Mejora de prompts para el compositor: el botón «✨ Enhance» reescribe el borrador con una versión más clara y estructurada, aplicando el pensamiento de primeros principios y basándose en el contexto de la sesión, la memoria y la conversación reciente; hace preguntas de aclaración en una tarjeta cuando falta información clave y muestra una vista previa antes de aplicarlo al campo de entrada.

Mejora borradores del compositor DSH como prompts estructurados y claros, con deshacer en un clic, protección de chips de referencia, tres fuentes de modelo (compositor/cuenta/cualquier endpoint compatible con OpenAI) y cancelación ante desconexiones.

Añade al composer un botón que reescribe el borrador no enviado como un prompt más claro y específico, con restauración en un clic, página de ajustes y override opcional de modelo por solicitud.

Perfecciona prompts con preguntas guiadas y vistas previas editables mediante Harness AI o Codex nativo en Web, escritorio y TUI; los borradores se aplican solo tras la confirmación del usuario.

Reescribe el borrador del compositor DSH como un prompt más claro y ejecutable usando las rutas LLM del propio harness; muestra la comparación original/optimizada antes de aplicarla.

Plugin «Refinar prompt» para el compositor de DeepSeek Harness: convierte con un clic un borrador ambiguo en un prompt estructurado (objetivo/contexto/pasos/requisitos/[supuestos]). El coste puede enrutarse a otro modelo (se puede sustituir el predeterminado por uno optimizador más barato); guarda resultados en caché y registra el uso de tokens. La versión estática es la principal; la dinámica se prueba sin instalar.

Plugin de evaluación acotada de agentes para DSH: compara el original con un prompt candidato o cambios de configuración compatibles según las comprobaciones del usuario, registra evidencias y costes, y deja la adopción en manos del usuario.

Añade al compositor DSH un botón de optimización de prompts con un clic, deshacer y un modelo optimizador dedicado opcional.