~/project/.dsh/skills/ProyectoSe carga solo para este repositorio. El sitio correcto para leer un paquete antes de confiárselo a toda la máquina.
Harness de agentes de código abierto (vista previa para desarrolladores)
dsh lee los skills directamente de las carpetas que le indiques, así que un paquete de Felo está a una copia de distancia de poder invocarse en una sesión, y a un borrado de desaparecer.
Las transcripciones son el skill más lento de ejecutar y el más simple de instalar. Copia la carpeta una vez y la sesión podrá echár mano siempre que una tarea cite un vídeo.
~/project/.dsh/skills/ProyectoSe carga solo para este repositorio. El sitio correcto para leer un paquete antes de confiárselo a toda la máquina.
~/.agents/skills/UsuarioSe carga en todos los proyectos, y es la misma carpeta que miran otros harness de esta máquina.
mkdir -p .dsh/skills
cp -r felo-skills/felo-youtube-subtitling .dsh/skills/Enumera los skills que puedes invocar desde este proyecto.Las marcas de tiempo son la diferencia entre un resumen que hay que creerse y un documento que se puede comprobar. Cada línea apunta de vuelta al momento en que se dijo.
En esta versión movemos el valor por defecto al cliente asíncrono, y la ruta síncrona pasa a ser un envoltorio sobre él.
Si pasabas una política de reintentos propia, la firma ha cambiado: eso es lo que te va a romper.
¿Entonces la actualización es segura si no sobrescribimos los reintentos?
Correcto, y el endpoint antiguo sigue funcionando hasta la próxima versión mayor.
También hemos arreglado el error de reutilización de conexiones que reportó gente con workers de larga vida.
Si pasabas una política de reintentos propia, la firma ha cambiado: eso es lo que te va a romper.
La versión útil de este skill es retroactiva: la charla que guardaste hace tres semanas y nunca llegaste a ver.
Saca la transcripción de este directo de lanzamiento y enumera todas las API que el presentador dice que han cambiado, con su marca de tiempo.Lo que vuelveUna lista de cambios sobre la que actuar, con cada entrada rastreable hasta un momento que puedes volver a ver antes de comprometerte con una refactorización.
Compara lo que afirma esta charla con nuestra implementación actual y señala todo lo que todavía no hacemos.Lo que vuelveUna lista de diferencias y no un resumen, que es la versión que de verdad cambia en qué trabajas después.
Las herramientas de vídeo fallan en silencio. Estas comprobaciones detectan los dos modos de fallo que importan.
Una transcripción sin marcas de tiempo no se puede comprobar contra el vídeo, lo que le quita casi todo su valor para el trabajo de ingeniería.
Pregunta a la sesión qué URL ha leído. Las rutas de subtítulos automáticos a veces resuelven a otra subida o a una resubida con tiempos distintos.
Busca en la transcripción la frase de tu cita destacada. Si no está, el resumen se ha desviado de la fuente.
El vídeo es una fuente débil de formas concretas y previsibles. Conocerlas te evita problemas.
Un ponente puede equivocarse, estar desactualizado o simplificar para la sala. Trata la transcripción como evidencia de una afirmación, no como su prueba.
Los subtítulos recogen el habla. Si la parte importante era un diff en pantalla, la transcripción no lo tendrá: pide el repositorio o el deck que lo acompañan.
Cuenta con nombres de producto destrozados. Busca el concepto en lugar de la cadena exacta cuando revises el resultado.
Cinco skills escritas para DeepSeek Harness. Siguen el mismo patrón en esta plataforma, así que puedes combinarlas en una sola sesión sin volver a explicar tu configuración.
Empieza con una skill y combina después los modelos, los datos en vivo, el conocimiento y las herramientas de salida que necesita tu flujo en dsh: la misma clave que ya usan las skills de Felo.
Usa acceso a LLM con buena relación coste-rendimiento cuando tu agente necesite razonamiento o generación propios.
Da a los agentes señales actuales de la web y de las redes en lugar de depender de un contexto desactualizado.
Fundamenta el trabajo en conocimiento reutilizable y conviértelo después en entregables que se pueden compartir.
Lleva el flujo de trabajo de la investigación a resultados visuales y listos para Office.