Plugins

Recuperación de chat para DSH: edita el último mensaje de usuario finalizado y reintenta explícitamente los turnos fallidos, ambos mediante bifurcaciones de sesión que dejan la conversación original intacta.

Mantiene activas las sesiones largas de DSH cuando falla un canal del modelo. Toma el relevo cuando se agotan los reintentos integrados; un cortacircuitos autorrecuperable se activa ante 429/5xx repetidos o un error terminal y envía la siguiente solicitud a otro canal de la cadena. Compatible con DSH 0.1.x y 0.2.x; el failover y el RPC de gestión de respaldo se verificaron en 0.2.1-rc.2. El respaldo se elige en Ajustes o junto al compositor y ambas opciones se sincronizan. Registra cada cambio en una auditoría JSONL, no como aviso en la conversación, para evitar que el host rechace toda la sesión por un evento desconocido.

Búsqueda web y recuperación con failover entre fuentes para sesiones de DeepSeek Harness. Toma los puntos searchProvider y fetchProvider y prueba, en el orden elegido, TinyFish, Tavily y la búsqueda oficial como fallback siempre activo que se puede reordenar, pero no quitar. Rota varias claves API por plataforma; las métricas de uso excluyen antes las cuentas agotadas. Los límites por solicitud y reintentos dentro de la misma plataforma controlan el failover. La recuperación prueba primero HTTP local, después renderizado del servidor TinyFish Fetch y Tavily Extract, para acceder a páginas cuando proxy o DNS bloquean la salida. Muestra uso de claves y límites del plan por plataforma. Instala desde npm: dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-failover-search

Edición de mensajes basada en ramas, reroll, reintento y una línea de tiempo de versiones.

Edición de mensajes basada en ramas / regeneración / reintento / línea de tiempo de versiones.

OAuth de suscripción de codificación para SuperGrok/Grok Build, ChatGPT Plus Codex, Kimi Code y Claude Code, además de un gateway loopback OpenAI/Anthropic opcional: inicio de sesión local sin pegar tokens, refresco y reintento AUTH, grok-4.6 xhigh y coexistencia de rutas de claves API.

Estrategias de reintento y fallback de LLM basadas en roles.

Estrategias de reintento y respaldo de LLM basadas en roles.

Estrategia de reintento/fallback de LLM basada en roles.

Fiabilidad de tareas: reintento automático ante tiempos de espera o fallos del modelo, continuación automática de tareas inacabadas, verificación de finalización, interrupción de bucles de pensamiento, reanudación tras suspensión o reinicio, modo piloto automático y endpoint de activación remota (npm: `dsh-task-reliability`).

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.

Añade reintentos suplementarios, continuación automática del turno y un vigilante de ausencia de respuesta sobre los reintentos integrados de dsh, con banner de cuenta atrás, notificaciones toast y panel de uso.

Tarjeta de ajustes para el motor de reintento automático de DSH LLM: ajusta en vivo desde Settings -> General el número de reintentos, el backoff y el jitter, con chips configurables de retryableCodes; los valores predeterminados añaden INVALID_REQUEST para que los errores HTTP 400 tipo OpenAI de reasoning_text en modo thinking se reintenten automáticamente.

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.

Revisor de respuestas con agentes para DeepSeek Harness: otro LLM vuelve a evaluar cada respuesta final de 1 a 100; si no alcanza el umbral, guía al agente con comentarios concretos. La puntuación aparece como una etiqueta en la fila de acciones (verde: aprobado; rojo: requiere mejoras), con reintentos y motivo al pasar el cursor. La configuración en vivo está en la pestaña Reviewer 配置, un servidor HTTP 127.0.0.1 o una pestaña lateral opcional de dsh-better-sidebar.

Títulos de sesión inteligentes para DSH: tras cada turno de conversación, una llamada LLM auxiliar independiente resume la transcripción completa de usuario+asistente en un título que sigue el tema real de la sesión en lugar de repetir el primer mensaje; el primer mensaje se titula al instante, los títulos integrados fallidos se reintentan en turnos posteriores, los renombrados manuales nunca se sobrescriben y las sesiones de subagente/fork se omiten.

Disciplina de llamadas a herramientas para DeepSeek Harness: prompts de comportamiento, reducción de concurrencia y pautas de reintento según fallos, comprobaciones tras escribir con restauración desde backup, barreras para comandos de alto riesgo, resúmenes y recordatorios de verificación, revisiones consultivas de memoria del proyecto, avisos configurables de disciplina tras compactar o por intervalos y estadísticas de cumplimiento.

Reanudación automática de sesiones interrumpidas: una tabla de reglas ordenada enruta por tipo de fallo (límite de tasa, cuota, autenticación, desbordamiento de contexto, huérfana caída) hacia reintento automático con backoff, cambio de modelo, reanudación tras compactar el contexto o una notificación de stop-loss, con un editor visual de reglas y un registro completo de actividad.

Ejecuta el check-in diario de WorkBuddy (CN) al iniciar DSH: descubre todas las cuentas con sesión en esta máquina, reclama los créditos diarios y muestra una entrada de estado en la línea de título de la sesión con panel de detalles y reintento de cuentas fallidas.

Enrutamiento por proxy por modelo para solicitudes LLM: los modelos seleccionados pasan por un proxy (Clash, etc.) mientras que el resto va directo, con reintento automático ante errores de transporte, 429 y 5xx, configurado en vivo desde la página de ajustes.

Deja que los modelos de solo texto vean imágenes: cuando llega una imagen con un marcador como \[image omitted because this model accepts text only], el modelo llama a la herramienta vision_describe y el plugin reenvía la referencia de la imagen junto con la pregunta a un modelo multimodal, reintentando con un modelo de reserva si falla. Se configura en la página de ajustes y se conserva mediante la API oficial de ajustes.

Descargador multiproceso para DeepSeek Harness con aria2 incluido: comprueba si el destino admite Range y elige aria2 (4 u 8 conexiones según el tamaño) o recurre a curl.

Mejorador de prompts para la interfaz web de DSH con modos basic/standard/expert: los modos standard y expert reescriben borradores con el contexto del proyecto y el historial reciente de la sesión, reintentan con elegancia cuando las pasarelas rechazan los ajustes de reasoning-effort y muestran una revisión antes/después con deshacer.

Barrera automática de sesiones en horas punta: modo fin de semana + pausa automática global en horas punta + congelación/reanudación por sesión + reintento automático del backend, con reanudación automática fuera de las horas punta.