Página de producto oficial de **DeepSeek**, publicada el **13 de agosto de 2026**, **sin firma**, ~450 palabras, que anuncia el lanzamiento en *developer preview* de **DeepSeek Harness** (`dsh`) — un harness de agente de codificación **de código abierto bajo licencia MIT**, cuyo repositorio se abrió el mismo día. Una tesis de tres palabras, repetida en el título y en la descripción del repositorio: *« Everything is a plugin »*, junto a una segunda promesa, *« Every run is traceable »*. La página enuncia la ecuación *« AGENT = MODEL + HARNESS »* y enumera las capacidades intercambiables — *« models, tools, skills, sessions, sandboxes, storage, loops, scheduling, and the UI »*. Se lanzan cuatro modos: **Standard** (agente de codificación completo), **Code** (herramientas expuestas mediante el *Code Mode SDK*, que permite al modelo componer operaciones de varios pasos dentro de un programa TypeScript), **Minimal** (*« two-tool coding agent with persistent bash and str_replace_editor »*, explícitamente *« for benchmarking models in a minimal environment »*), y **Creator** (inspección en tiempo de ejecución, pruebas de plugins en memoria). La sustancia técnica reside en el repositorio, no en la página: `docs/architecture.md` enuncia un invariante de registro — *« Model-visible means logged. Anything that reaches a model request must be reconstructable from the log, and a runtime invariant asserts it »* — y declara que *« there is no privileged core to patch »*. El núcleo técnico no pertenece a DeepSeek: DSH está construido sobre **Cordis** (el proyecto `cordiverse`, un tercero), **vendorizado** en `vendor/` con un manifiesto y un procedimiento de sincronización, y la página sitúa el *« Cordis paper »* al mismo nivel de navegación que "GitHub" y "Developer docs". Se lanzan dos adaptadores LLM — `dsh-llm-deepseek` y `dsh-llm-pi-ai`, un adaptador multiproveedor genérico. El repositorio advierte en mayúsculas: *« THERE WILL BE COMPATIBILITY-BREAKING CHANGES »*, y `CLAUDE.md` especifica que `SESSION_FORMAT_VERSION` permanece en `0` *« with no compatibility promise »*, con backends que rechazan los formatos antiguos en disco. Cronología: DSH se lanza el mismo día en que **DeepSeek-V4-Pro alcanza la GA**, tres días antes de que entre en vigor un nuevo calendario de precios de la API el **16 de agosto de 2026 a las 16:00 UTC**, con tarifas de hora punta/valle y un descuento de hora valle del **−50 %**.
#DeepSeek Harness#dsh#harness de agente
**DeepSeek** (DeepSeek AI, laboratoire chinois) · en tant qu'institution. Page produit **non signée** : aucun auteur · aucun ingénieur mis en avant · aucun billet de blog ni papier technique associé. Le « nous » n'apparaît qu'une fois · en dernière phrase — *« We look forward to exploring the limits of intelligence with developers worldwide »*. Publiée le **13 août 2026**. La page est rendue en JavaScript : `curl` sur l'URL renvoie **HTTP 202 avec un corps vide** · le texte n'existant qu'après exécution du bundle. Deux documents de politique sont liés en pied de page — *Safe Use Policy* et *Data Processing Statement*.
Entrada de skill: **graphify**, de **Safi Shamsi** (Graphify Labs, Y Combinator S26), convierte un proyecto completo — código, documentación, PDF, imágenes, vídeos — en un **grafo de conocimiento consultable**, invocado mediante `/graphify` desde Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot y una quincena de otros clientes. Observado el **6 de agosto de 2026**: **103.187 estrellas**, **10.024 forks**, repositorio creado el **3 de abril de 2026**. Apache-2.0, Python 3.10+, rama por defecto **v8**. **Tres decisiones de diseño**, expuestas en el README. *"Code maps for free, fully local"*: el código se analiza en un **AST tree-sitter**, de forma determinista y sin LLM, sin que nada salga de la máquina. *"Every edge is explained"*: cada arista se etiqueta como **`EXTRACTED`** (explícita en la fuente) o **`INFERRED`** (resuelta por graphify), con un tercer valor `AMBIGUOUS` que aparece en el informe. *"Not a vector index"*: *"no embeddings, no vector store: a real graph you traverse"*. **Tres salidas**: `graph.html` (grafo interactivo), `GRAPH_REPORT.md` (nodos god, conexiones sorprendentes, preguntas sugeridas) y `graph.json` (grafo persistente, consultable semanas después sin releer los archivos). **Tres modos de consulta** que sustituyen a grep: `query` (subgrafo para una pregunta en lenguaje natural), `path A B` (camino más corto entre dos entidades) y `explain` (vecindario de un concepto). **Cobertura**: 36 gramáticas tree-sitter (~40 lenguajes), además de Terraform, Apex, configuraciones MCP, manifiestos de paquetes, Office, Google Workspace, PDF, imágenes y vídeo/audio transcritos localmente mediante faster-whisper. Comunidades detectadas vía **Leiden**, etiquetadas sin LLM. **Benchmarks**: en LOCOMO, recall@10 de **0,497** frente a 0,149 de supermemory y 0,048 de mem0, pero con menor precisión de QA (45,3% frente a 49,7%); en LongMemEval-S, **76%**, a la par de un RAG denso; y *"Graph build — LLM credits: 0"*. **Puntos a registrar**: la rama `main` mantiene un README de la era v1 que describe un producto distinto (skill exclusiva de Claude Code, la afirmación de "71,5× menos tokens"); el paquete PyPI se llama **`graphifyy`**, con dos *y*, mientras se recupera el nombre `graphify`; y se escribe por defecto un **registro de consultas** en `~/.cache/graphify-queries.log`, que puede desactivarse mediante una variable de entorno.
#skill#grafo de conocimiento#grafo de conocimiento
**Safi Shamsi** — créateur et mainteneur de graphify · et de **Graphify Labs** · société passée par **Y Combinator (promotion S26)** selon le badge du dépôt. Il maintient aussi le site d'annuaire `graphify.net` (cf. [[graphify-net-annuaire-ia-coding-2026-08-06]]) et publie un livre · *The Memory Layer* · sur les idées et l'architecture derrière le projet.
Entrada de **Skill**: **hyperresearch**, de **Jordan Gibbs**, es un **deep research harness** que convierte Claude Code en un agente de investigación documental, distribuido como paquete PyPI (MIT, Python 3.11-3.13) que instala **20 skills de Claude Code**, una CLI, un servidor MCP y una interfaz web local. Observado el **3 de agosto de 2026**: 1.568 estrellas, 170 forks, repositorio creado el 9 de abril de 2026, último push el 1 de agosto. **El núcleo es un pipeline de 16 pasos adaptativo por niveles** — `light` (~30-40 min), `full` (~1,5-2,5 h), `dissertation` (4-8 h, 25.000-80.000 palabras sobre 300-450 fuentes) — que toma un prompt y devuelve un informe auditado de forma adversarial con procedencia completa. **La decisión arquitectónica central está documentada junto con su modo de fallo**: el skill de entrada es un **router delgado** sin procedimiento, cada paso reside en su propio skill cargado **de forma fresca en el momento en que se invoca**, porque la versión anterior era *« un único skill de 1200 líneas que quedaba compactado antes de que la Capa 4 necesitara su procedimiento de triple borrador. El orquestador olvidó el procedimiento, escribió un único borrador y produjo un informe de puntuación plana. »* **Dos principios estructurales.** *« Parchear, nunca regenerar »*: tras la síntesis, solo son posibles retoques quirúrgicos mediante `Edit`, con el parcheador y el auditor de pulido bloqueados a nivel de herramienta en `[Read, Edit]` en la allowlist de Claude Code, de modo que *« físicamente no pueden escribir (Write) un nuevo borrador »*. *« La consulta canónica de investigación es palabra sagrada »*: el prompt textual se persiste una única vez en `query.md` y es releído por cada paso y cada subagente. **Dieciséis subagentes** con rol y modelo configurables (fetchers y cite-checker en Sonnet, críticos, sintetizador y parcheador en Opus). **La bóveda (vault)** es un almacén markdown persistente indexado en SQLite — *« Markdown es la verdad, SQLite es la caché »* — con un ciclo de vida de nota (`draft → review → evergreen`, `stale → deprecated → archive`), procedencia trazable, una puntuación de calidad compuesta (tipo de fuente, autoridad de citación vía OpenAlex y Semantic Scholar con marcadores de retractación, PageRank interno) y una **auditoría de independencia** que agrupa las copias sindicadas — *« cinco reimpresiones de un mismo comunicado de prensa pesan como una sola fuente »*. **Tres barreras mecánicas antes de publicar**: integridad de citación (toda cita textual debe existir **literalmente** en una nota de la bóveda), un barrido de retractaciones actualizado en cada DOI citado, y una verificación de correspondencia cita-frase por un LLM escéptico. **Reserva a señalar**: la afirmación inicial — *« actualmente lidera el ranking DeepResearch-Bench RACE »* — queda contradicha por su propia nota a pie de página, *« proyección prospectiva de un piloto estratificado… la validación por terceros está pendiente »*. Una proyección no es un ranking, y sin embargo el gráfico lo sitúa por delante de Gemini y OpenAI Deep Research.
#skill#deep research#research harness
**Jordan Gibbs** — auteur et mainteneur du dépôt `jordan-gibbs/hyperresearch`. Le projet est distribué sous **licence MIT** et publié sur **PyPI** (`pip install hyperresearch`). Signaux d'adoption au 3 août 2026 : **1 568 étoiles** · **170 forks** · 13 issues ouvertes · dépôt créé le **9 avril 2026** et poussé le **1er août 2026** — soit une traction rapide sur moins de quatre mois. Topics déclarés : `agents` · `agentskills` · `claude-code` · `deep-research` · `deep-research-agent`.
Entrada de tipo **Skill** (no un artículo): `grill-with-docs` de Matt Pocock es una técnica de entrevista estructurada que "somete a la parrilla" un plan de arquitectura confrontándolo metódicamente con el vocabulario de negocio del proyecto (el glosario `CONTEXT.md`) y las decisiones ya documentadas (ADRs). En lugar de precipitarse hacia la implementación, cuestiona las hipótesis una por una mediante un diálogo de preguntas y respuestas, depura la terminología, verifica la coherencia con el código real y registra las decisiones sobre la marcha en los artefactos adecuados. Una skill de diseño previo (upfront design), inspirada en el Domain-Driven Design.