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Plugin de análisis de seguridad para DeepSeek Harness: 33 herramientas en seis dominios de seguridad, evidencias, informes y utilidades, además del ciclo de vida de casos, enrutamiento y registro de herramientas. Incluye un flujo de casos ligado a la sesión, cadena de evidencias, validación de E-id y hallazgos reproducibles; 362 referencias bajo demanda; tres perfiles de personalidad intercambiables; y un espacio de trabajo de cuatro pestañas (armor / case / intercept / about), con recuperación del estado del caso tras compactar el contexto.

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.

Usa una suscripción de ChatGPT/Codex en DeepSeek Harness con modelos GPT, generación de imágenes, búsqueda web, informes de cuota de suscripción, control de modelos y funciones, e inicio de sesión OAuth mediante navegador o código de dispositivo.

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.

Tablero Kanban para sesiones de DeepSeek Harness: el agente principal asigna tareas a subagentes worker/verifier de una sola ejecución, con planificación de dependencias, bloqueos exclusivos por archivo, pausa/congelación para arbitraje, progreso por hitos y estadísticas de tokens por tarea.

Plugin de verificación de objetivos basada en evidencia para DeepSeek Harness. Bloquea objetivos con /ultragoal y verifica la finalización según los códigos de salida de comandos y los artefactos generados, evitando que el modelo informe falsamente de la finalización de tareas.

Plugin de DeepSeek Harness: permite que una página web de dsh tras un proxy inverso (no loopback) cuente como host de confianza, para que se cargue Configuración en vez de mostrar "settings are unavailable in this browser".

Usa imágenes y vídeos locales como fondo de la ventana de escritorio DSH: rotación temporizada con fundidos cruzados de 0,7 s, espera a que esté listo el primer fotograma, tinta clara/oscura automática para legibilidad, ajuste de desenfoque y opacidad de panel/barra lateral, miniaturas de vídeo y endpoint probe con estado de carga, capas y selectores. Solo lee los archivos locales que indiques.

Realiza un seguimiento en WakaTime de las lecturas de archivos, visualizaciones de imágenes y ediciones de código de DSH, incluidos los recuentos exactos de líneas añadidas y eliminadas por la IA. Mantiene el seguimiento de actividad en marcha mientras DSH responde, agrupa las actualizaciones entre archivos y coordina los límites de informes por proyecto entre procesos DSH paralelos. Instala y actualiza wakatime-cli automáticamente.

Registra un proveedor envoltorio que asigna una ruta LLM propia a los subagentes delegados: lanzamientos puntuales mediante provider.start y miembros de Agent Teams mediante un hook en startActivation; el agente principal conserva su modelo. Incluye selección de ruta en Settings, archivo de overrides por experto, indicador de capacidad sobre los puntos de integración detectados y registro de disponibilidad al montarse.

Añade Delete session al menú contextual lateral; tras un modal de confirmación que muestra el tamaño de logs y la actividad actual, desvincula correctamente archivos de log, checkpoints de proyección y registros de memoria del host.

Conecta varios gateways OpenAI compatibles. Cada uno aparece como grupo propio, se puede ocultar sin perder ajustes y obtiene información pública de su dirección. Incluye gestión/pruebas de modelos por gateway y reporte de cuota opcional.

Diagnostica endpoints de API LLM de terceros desde la barra lateral: cuatro capas —DNS/TCP/TLS, clave y modelo, conversación real en streaming y ejecuciones repetidas cronometradas—. Informa time-to-first-token, velocidad de salida y tasa de éxito; atribuye cada fallo a la etapa detenida e indica los bytes que realmente salieron del equipo. Incluye 37 perfiles de proveedor; no fija nombres de modelos en el código.

Asistente de investigación econométrica: 6 herramientas que cubren selección de métodos, preparación de datos, especificación de modelos, análisis empírico con plantillas de código Python/R/Stata, comprobaciones de robustez y presentación de resultados.

Organiza las sesiones del espacio de trabajo de DeepSeek Harness renombrándolas como 类别｜主题 e informando sugerencias de archivo, renombrado y revisión.

Registers one tool, report_health, that answers whether a scheduled report job actually ran. It judges by side effects rather than exit codes: how old the newest report folder is, how many documents it holds, whether more than one report category is present, whether the audit ledger was synced recently, and how long ago the last log was written. Exits nothing, calls no model, and reads only local paths you can override by config or environment variable.

Panel de solo lectura con los paquetes de plugins, inserciones de parches, skills y estado de actualización y desacoplamiento de la instancia.

Permite que el modelo active la compactación en un punto seguro mediante compact_now (también a mitad del turno). context_status informa el uso real de tokens frente a la ventana de contexto efectiva de la sesión.

Mantiene visible la lista de tareas sin terminar entre turnos. DSH borra la proyección de todos al iniciar cada turno y espera que el modelo reescriba la lista completa; si se interrumpe, el plan queda en el log pero desaparece de la UI. `todo_write` solo escribe y no permite leerlo. Un listener normal de sesión/evento recuerda la última lista por sesión y la vuelve a añadir en `turn/start` si quedan tareas pendientes. No bifurca tool-todo ni usa waterfall: la proyección no se puede sustituir por incompatibilidad de `stateVersion`, así que utiliza el evento que consume el fold. Alcance acotado: solo listas incompletas, un evento como máximo por inicio de turno, fail-open. Verificado con A/B controlado de sesiones reales y la definición real de la proyección. Sin dependencias.

Plugin de DeepSeek-Harness para orquestar varios modelos con descomposición recursiva de tareas, enrutamiento dinámico, controles de calidad, recuperación ante fallos e informes de KPI.

Deterministic review of synthetic AI-agent claims in DeepSeek Harness, reporting bounded verdicts, reasons, and evidence references.

One-step local model onboarding plus a light harness for DSH. On load it probes loopback and private-network inference endpoints (llama.cpp, Ollama, vLLM, LM Studio), reads each model's context window and output budget from the backend, and registers the provider through settings, so a local model becomes selectable without hand-writing config. It then trims only that provider: masks the tool list through tools.restrict, drops named system-prompt sections and memory contexts, swaps the injected instruction block for a short one while preserving its first 80 and last 96 characters, and truncates tool-schema descriptions without touching structure or required fields. Cloud providers are returned as the same assembly object, untouched. The injected block is re-read from disk on every assembly, so editing the file takes effect on the next request with no reload. The panel in the plugin detail page is a live operations view: it shows whether the takeover is active and by which hook, how many characters the last assembly was trimmed from and to, and which providers are online (probed concurrently, with a real one-shot completion reporting latency and reply text per provider). If a local backend is not running, the panel offers a one-click launch: it probes the port first (never starting a duplicate), then starts the matching server (ollama serve, or a custom command you supply) detached and polls until the endpoint answers, clamping the wait to 3-600 seconds, reaping the child it just spawned if it never answers, and naming the paths it searched when it cannot find the binary. A stop button kills backends this plugin started (SIGTERM, then SIGKILL) and refuses to touch a server somebody else launched. When a model has just been downloaded and no backend exists yet, the panel can also scan the machine for .gguf files with hard caps (300 models, 20000 directory entries, Downloads only one level deep), start llama-server on the chosen one (skipping the .mmproj. vision projection and reusing a server that already answers), register the provider under the model id the backend reports, and run one real completion to prove it works. Before spawning anything it compares the model file size against available memory and refuses a model that cannot fit (or that exceeds 80% of the budget) until you confirm, switching to --no-mmap in that case; the honest limit is that this reads OS-visible RAM only, not GPU-side memory.

Al iniciar, comprueba versiones nuevas de plugins habilitados, los lista en una tarjeta lateral y los actualiza todos con un clic, informando éxito/fallo por plugin. Resuelve el dsh CLI incluido para macOS, Windows y Linux, sin suponer un ejecutable Windows.

Mapa paso a paso del flujo de DeepSeek Harness: resume una sesión en una lista de pasos, indica de dónde procede cada porcentaje y no muestra solo una cifra. Pone en cola el prompt del siguiente paso, que puede revocarse antes de que alguien lo reclame.