Plugins

Integra TypeSafe Jev en DeepSeek Harness para seleccionar skills y archivos, supervisar tareas, corregir hallazgos compartidos, filtrar salidas de herramientas, ayudar con aprobaciones y navegar por etapas registradas. Todas las funciones están desactivadas de forma predeterminada.

Clasifica las llamadas a herramientas pendientes con Jev (el modelo de decisión no generativo de TypeSafe AI) en tools/pre-execute: las llamadas de alto riesgo con alta confianza se deniegan y las ambiguas se escalan a aprobación; además autoaprueba en approval/request las llamadas reversibles claramente autorizadas tras un filtrado por evidencia de argumentos. También hereda del resolutor de referencias de sesión para que las instantáneas conserven los mensajes puntuados por Jev en lugar de descartar los más antiguos. Se degrada al comportamiento original ante cualquier fallo del proveedor; modo sombra con un comando /jev-stats; endpoints de TypeSafe u OpenRouter; 64 pruebas.

Motor de decisiones Jev DSH｜Plugin de decisiones estructuradas orientado a Agent Harness. Soporte nativo de DeepSeek Harness, soporte de OpenCode y Codex Harness a través de iPolloWork.

Plugin de capa de decisión basado en Jev para DeepSeek Harness

Plugin de DeepSeek Harness que convierte los juicios de Jev en tres acciones automáticas — podar la salida de herramientas sobredimensionada a los segmentos relevantes para la solicitud, filtrar las páginas obtenidas en busca de instrucciones dirigidas al modelo y elegir qué skill encaja con el siguiente paso — además de las herramientas jev_ask y jev_gate, un libro de juicios que sobrevive a los reinicios y un informe /jev-status. Requiere una clave de API de TypeSafe; sin ella queda inerte y no envía nada.

Uso del ordenador en macOS con AX primero para DeepSeek Harness: instantáneas de accesibilidad con refs estables, entrada en segundo plano, escritura Unicode, menús y apps, capturas set-of-mark, OCR en el dispositivo y acciones verificadas — 11 herramientas conectadas a la CLI macos-cu.

Uso del ordenador en macOS con AX primero para DeepSeek Harness: instantáneas de accesibilidad con referencias estables, entrada en segundo plano, escritura Unicode, menús, apps, capturas set-of-mark, OCR en el dispositivo, acciones verificadas y guardas semánticas opcionales de Jev (TypeSafe System One) — 1.

Skill que verifica afirmaciones con la web abierta, no con la memoria del modelo. Divide cada afirmación en hechos verificables, los dirige a una jerarquía de fuentes primarias por ámbito, busca en paralelo en ecosistemas nacionales e internacionales, obtiene y clasifica páginas y vuelve a buscar con términos de refutación. Informa primero la conclusión, con URL completa y ubicación de cita para cada frase, y separa lo no verificado o indeterminable de lo confirmado. Si hay clave, puede enviar tres juicios a TypeSafe Jev (System One); sin ella usa reglas deterministas. El modelo solo puede bajar el nivel de confianza.

TypeSafe Jev (modelo de decisión System One) como herramienta jev_decide para DeepSeek Harness: las preguntas noul, choice y score devuelven probabilidades calibradas; las credenciales reutilizan la interfaz de credenciales de DSH; reintento con backoff 429/529 integrado.

Usa el paradigma de modelo de decisión Jev (System One) con cualquier LLM compatible con OpenAI — sin necesidad de clave TypeSafe. Registra una herramienta jev_decide que devuelve respuestas con distribución de probabilidad a preguntas tipadas (choice/score/boolean) en una sola llamada.

TypeSafe Jev como servicio Cordis de primera clase y tres herramientas visibles para el modelo en DeepSeek Harness: offline por defecto, egreso declarado, nunca activado por defecto.

Añade consejos TypeSafe Jev para personas en preguntas de opción múltiple de DSH. Por defecto se solicitan bajo demanda; la automatización es opcional. Incluye recomendaciones, probabilidades, confianza, avisos de empate, sugerencias copiables, adopción con un clic, diseños de tarjeta por perfil y preferencias temporales. La vista previa opcional enmascara credenciales comunes; también ofrece comprobaciones locales y exportaciones de diagnóstico saneadas.

Compactación de contexto puntuada por Jev para DeepSeek Harness: conserva los mensajes importantes y compacta los que no lo son.

Añade un panel de capacidades a la GUI web de DSH: explorar, instalar skills (subida, ZIP, ruta del host o URL), activar, editar y exportar, y añadir/editar MCP compatibles con Claude Code en ámbito global o por proyecto. Incluye copias de proyecto, stubs sombra, estado de montaje en vivo y una prueba de conexión sin efectos secundarios. La vista de sesión solo cambia capacidades para la conversación actual; la pestaña TypeSafe Jev puntúa skills/MCP desde el borrador de entrada. Requiere DSH web shell 0.2.0-rc.2 o posterior. Fork de chengdb/dsh-plugin-capability-panel; comparte patch id con ese plugin y pure-craft/dsh-capability-panel, así que no los instales juntos.

Registra la skill TypeSafe/Jev (System One) en la capa global de skills de DeepSeek Harness para que todas las sesiones clasifiquen, enruten, puntúen, extraigan y apliquen umbrales de confianza con juicios tipados, sin depender de prompt-and-parse. No incluye API key; el usuario aporta `OPENROUTER_API_KEY`.

Guardián de aprobaciones para DeepSeek Harness: un modelo revisor decide las solicitudes de permisos antes de que te lleguen. Usa el backend de decision API System One (TypeSafe Jev, SiliconFlow o Laya autoalojado), una política configurable para baja confianza y una whitelist de reglas permitidas.

Plugin de DeepSeek Harness que envuelve @stardeckai/lgtm, un linter basado en Jev para detectar pruebas que pasan pero no demuestran nada. Incluye la CLI como dependencia, reutiliza la credencial TypeSafe guardada en DSH y expone lgtm_audit / lgtm_status al agente.

Llama a TypeSafe Jev / OpenRouter System One para noul, choice y score (jev_ask / jev_check / jev_rank).

v0.8.6 corrige un fallo de inicio: runtime Host es peer opcional, no dependencia instalada. TypeSafe Jev/System One ofrece 7 herramientas: `jev_decision` (1–25 veredictos tipados paralelos, sin prosa), `jev_choose` (ordena 2–10 opciones), `jev_batch` (1–20 textos, 1–5 juicios, una llamada real por texto a concurrencia limitada; errores brutos, sin adivinar), `jev_usage`, `jev_overview`, `jev_guard_status`, `jev_verify` (26/27 en benchmark fijo de 27 preguntas, concurrencia 6). Ledger persistente predeterminado: `$DSH_HOME/jev-usage.json`. Remaining=`quota.declaredBalanceUsd` menos gasto local desde `quota.balanceSince`; no hay endpoint de saldo ni se inventa. Sin API key: error explícito; registros fallidos aislados por superficie. Cliente al hacer refresh; servidor al reiniciar Host.

Enrutamiento semántico de herramientas, descubrimiento de skills y decisiones tipadas System One para DeepSeek Harness, con TypeSafe Jev.

Válvula de seguridad previa a la ejecución de DSH: intercepta cada llamada bash/pwsh en `tools/pre-execute`, aplica primero reglas estáticas offline y luego pregunta al modelo System One de TypeSafe Jev si el comando borrará o sobrescribirá datos reales irreversiblemente. Decide allow/revise/block/escalate; revise entrega una reescritura más segura y escalate ofrece un token humano de un solo uso. Sin crédito o API key falla de forma explícita, nunca silenciosa. Si falta la clave, la solicita en la conversación mediante `guard key set` y la lee de stdin. Registra cada veredicto en un log de auditoría compartido; textos bilingües zh-CN/en.

Proveedor de decisiones TypeSafe AI Jev para opciones y puntuaciones probabilísticas tipadas en DSH. Requiere instalar y habilitar `Firefox2100/dsh-ai-providers#runtime`.

Conecta TypeSafe/Jev, Cloudflare/Clef, Nace/Drex, Laya autoalojado y proveedores de decisión personalizados mediante una interfaz. Permite clasificar, filtrar y puntuar agentes y plugins, además de localizar objetos en imágenes con resultados estructurados.

Revisión de aprobaciones TypeSafe Jev para Pi y DeepSeek Harness.