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Plugin de memoria local-first para DeepSeek Harness: memoria por capas L1/L2/L3 con captura automática, herramientas manuales de recuperación memos_* y visor de memoria integrado.

Inserta al inicio de una sesión nueva un breve indicador de continuidad con el nombre de la sesión anterior y el archivo de traspaso. Si no hay archivo, reutiliza el resumen de compactación propio de DSH.

Reduce el costo de tokens en 4 capas sin recortar la inteligencia del modelo: las skills de ahorro de tokens handoff, rtk, headroom y caveman, cada una también disponible como plugin instalable independiente.

Lógica de compresión de contexto inspirada en el cerebro humano que reduce drásticamente el uso de contexto y el consumo de tokens en tareas largas.

Montaje incremental de archivos con deduplicación de lecturas: los rangos de líneas ya montados nunca se reenvían al modelo, los cambios en disco invalidan y remontan automáticamente, con una pestaña de Archivos Montados y contabilidad del ahorro de tokens.

One plugin brings the rtk token-saving setup from Claude Code to DeepSeek Harness: commands rtk can rewrite are rewritten, and builds, tests and logs that rewriting cannot reach are compressed too; common commands such as git, cargo, npm, pytest and docker are covered (rtk itself supports 100+ commands). After compression the model is told what was elided and how to recover it — when the sandbox cannot reach the rtk store, the original is saved separately and its path is given — and `/rtk stats` shows how much was saved. When a rewrite is unreliable the original command runs as usual: if rtk cannot run, or the command rtk returns would drop arguments, nothing breaks. The rtk binary ships with the package, so mainstream platforms need no separate rtk install, unlike most other rtk plugins.

Plugin de desarrollo Java eficiente para DeepSeek Harness: corrección automática determinista de archivos .java, intents de plantillas que ahorran tokens y detección multiplataforma con caché persistente de JDK/Gradle/Android SDK/FFmpeg/LWJGL/IDEA.

Port de Ponytail: preset de agente DeepSeek Harness para completar tareas con el mínimo de tokens, en niveles lite/full/ultra.

Mantiene fuera de la conversación las salidas voluminosas: `ctk_execute`, `ctk_execute_file` y `ctk_batch_execute` ejecutan código en un proceso hijo y devuelven solo la conclusión. `ctk_index`/`ctk_search` archivan material largo en una base FTS5 local con `node:sqlite`; un gate bloquea curl y wget antes de ejecutarlos. Incluye `ctk_stats`, `ctk_doctor` y página de ajustes con ocupación de contexto en vivo. Sin dependencias runtime de terceros.

Convierte localmente archivos Office y PDF del workspace DSH a Markdown antes de que el modelo los lea, sin red ni cuota de API. Escribe cada .md junto al original para que el contexto solo incluya una ruta. Para un archivo o directorio, devuelve bytes, líneas, estimación de tokens y esquema de encabezados.

Lectura web eficiente en tokens para DeepSeek Harness: una llamada obtiene varias páginas mediante Chrome/Edge real por CDP, las filtra por relevancia y devuelve un único resumen, reduciendo los tokens de contexto un 80-98%. Incluye URL de búsqueda reales, inicio de sesión, capturas y tres modos de proxy.

Reduce los JSON Schemas MCP de herramientas demasiado grandes por agente sin cambiar el dispatch; muestra uso de tokens, aciertos de caché y composición del contexto en una página de ajustes.

Añade un botón junto al compositor y una paleta de atajos global (predeterminado `mod+shift+k`) para enviar preguntas puntuales a un chat web en vez del contexto de Harness. Saca el borrador del compositor, lo copia al portapapeles y abre la URL configurada. Incluye presets DeepSeek, Kimi, Qwen, 豆包, 腾讯元宝, GLM y Gemini; historial local que se puede reabrir, copiar o insertar en el compositor; y ajustes de sitio, plantilla URL, atajo, portapapeles e historial.