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El plugin oficial billion-context: un plugin de compresión de contexto para ventanas de contexto pequeñas (basta con un contexto de 100K), ahorro de tokens (5 veces menos tokens), y sesiones únicas de un mes de duración (miles de millones de tokens).

Escuadrones multimodelo persistentes que se configuran en Ajustes y se seleccionan en el Composer, con políticas de modelo y herramientas por miembro. Por defecto, el Agent líder completa él mismo el trabajo sencillo y solo delega cuando se necesita el escuadrón guardado; el trabajo delegado se ejecuta como un DAG acotado con revisión y reparación opcionales. Run Center registra los reintentos y los tokens por miembro a partir de los eventos de uso oficiales de Harness.

Panel de uso en la barra lateral que atribuye los tokens al sitio de retransmisión que atendió cada solicitud, leído desde tu configuración de proveedor existente: totales de hoy/mes/histórico, desgloses por sitio y por modelo, un mapa de calor de actividad anual, y saldos de New API / Sub2API / DeepSeek.

Se instala con 25 skills de ingeniería y productividad incluidas (mattpocock/skills v1.2.3); no hace falta instalar skills manualmente. Construido con 30 mil millones de tokens. Este plugin aporta 10 veces más eficiencia de desarrollo sobre las skills originales. GitHub issues es el backend principal compatible; Markdown es una vista previa; GitLab aún no es compatible.

Centro de control de DeepSeek Harness para monitoreo oficial de saldo, costos y tokens por sesión, totales de tokens de terceros, alertas de finalización, recarga oficial, diseños flexibles y controles de sesión asistidos por agente.

Panel de facturación en la barra lateral: uso real agregado a partir de los registros de sesión (llamadas/tokens/caché por modelo y por día), coste estimado en CNY desde un catálogo de precios multi-proveedor actualizado, las rutas de planes de suscripción (coding/token/agent) están exentas, e indicadores de estado por proveedor.

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.

Cronología de puntos estilo Git en el borde derecho de la dsh web UI: un punto por mensaje del usuario, pasar el cursor para ver contenido y metadatos (hora, turno, duración, TTFT, tokens), clic para saltar. También añade una lista de mensajes de toda la sesión, búsqueda dentro y entre sesiones, marcadores con enlaces profundos #msg= y navegación por teclado.

Control remoto móvil para la GUI web dsh: entrada por QR de escaneo para emparejar con tokens de emparejamiento de un solo uso.

Paquete de skills de estética (10 estilos: SaaS oscuro, blanco minimalista, neumorfismo, brutalismo, glassmorphism, minimalismo japonés, bento grid, cyberpunk, vaporwave, art déco) con demos de landing page: tokens, reglas de componentes, listas prohibidas y checklists de aceptación por estilo.

Pipeline de coste de tokens para DeepSeek Harness: compactación por capas sensible a la presión (proyección sin pérdida por debajo del 40% de presión de contexto, resumen con LLM por encima), listas de herramientas permitidas por agente, conversión de texto largo a imagen con resumen por visión y un comando /token-status que rastrea presión, niveles y tokens ahorrados.

Motor de contexto Zero-residence: los payloads grandes de herramientas se expulsan del contexto activo a un almacén consultable y solo quedan punteros deterministas, de modo que los tokens de prompt por turno dejan de crecer con la transcripción. Cualquier contenido enmascarado se reconstruye literalmente desde el registro de la sesión a petición, por id de llamada de herramienta o seq de sesión.

Enruta los comandos de shell elegibles a través de rtk para comprimir la salida de herramientas y ahorrar tokens.

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.

Facturación de caché por llamada dentro del popover del medidor de contexto: totales del paso, la ronda y la sesión actuales, con tokens y cantidades de aciertos / fallos / salida; precios automáticos de hora punta y valle en Pekín, tarifas por modelo y facturación también de relés de terceros.

UI harmonizer para DeepSeek Harness: normaliza la UI oficial sin terminar o auto-contradictoria, reconcilia conflictos de estilo entre plugins instalados y unifica el lenguaje visual mediante tokens de diseño oficiales, con ancho de chat, tamaño de fuente markdown, escala del espacio de trabajo, pila de fuentes UI y tarjeta de columna central redondeada personalizables en vivo desde Configuración → General; bundle dsh solo del cliente, coste cero del modelo, sin lado del host, extraíble sin residuos.

Capa de pulido de la Web UI para DeepSeek Harness: normaliza la UI oficial inacabada o contradictoria, resuelve conflictos de estilo entre los complementos instalados y unifica el lenguaje visual mediante tokens de diseño oficiales; ancho del chat, tamaño de fuente de markdown, escala del espacio de trabajo y tipografía de la UI personalizables en vivo.

Kit de estilo css-in-js (styled / Token / Styling) para la UI de conversación bifurcada: consume los tokens de diseño oficiales --dsw-*, por lo que no se necesita ningún paso de precompilación de CSS Modules.

Adelgazamiento reversible del contexto para DeepSeek Harness: recodificación tabular sin pérdida estilo TOON de arrays JSON uniformes, ventanas de tablas muestreadas por stride con números de línea y deduplicación entre turnos para salidas repetidas de herramientas; cada reemplazo pasa por una compuerta de bytes+tokens (≤72% de bytes, estrictamente menos tokens estimados) y el original se vuelca a disco detrás de un aviso `[save-token #id]`, recuperable en una sola llamada mediante la herramienta `save_token_expand`, con medición de tokens facturados y ahorrados en un panel de configuración.

Compresión determinista de contexto para dsh: cero llamadas al LLM, poda basada en reglas que preserva rutas, comandos, trazas de error y tareas pendientes textualmente. Comprime ~80k tokens a unos pocos cientos.

Los tokens DSH quemados se convierten en incienso; gasta una varita para subir o bajar el caso de hoy. El caso se actualiza a diario, Liangwei decide el Liangzi de hoy, y el resultado se archiva al final del día.

Insignia de cuota en el encabezado y pestaña de monitorización de uso: saldo/cuota restante en vivo y cuenta regresiva de reinicio por proveedor, con solicitudes, tokens (entrada/salida/lectura de caché/escritura de caché), tasa de aciertos de caché, coste estimado y latencia media por sesión, proveedor, modelo y cliente, almacenados localmente en SQLite con importación/exportación entre dispositivos.

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.

Cliente MCP OAuth 2.1 para servidores Streamable HTTP: añade una conexión en Configuración, inicia sesión a través del navegador (PKCE con registro dinámico de cliente) y registra sus herramientas en DSH, con los tokens guardados en el servicio de credenciales y la conexión escrita en el perfil.