# Deepseek Chat

> Completion de un solo turno contra el modelo deepseek-chat de DeepSeek vía /v1/chat/completions. Lee DEEPSEEK_API_KEY y degrada con status:degraded si falta o la API no responde. Para tareas sin razonamiento.

Fuente: https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/deepseek-chat
Markdown: https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/deepseek-chat.md

Repositorio: https://github.com/ruvnet/ruflo
Autor: ruvnet
Licencia: MIT
Actualizado: hace 4 días
Coste de contexto: 103 tok instalada, 566 tok al activarse, 566 tok con todos los archivos del bundle
Bundle: 1 archivo, 2 KB
Permisos que pide: bash

## Instalación

Un skill son archivos markdown: los mismos archivos valen para cualquier agente y lo único que cambia es el directorio de destino, es decir la bandera `--agent`. Añade `-g` para instalarlo en todos los proyectos de la máquina.

```bash
# Claude Code
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill deepseek-chat --agent claude-code
# Cursor
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill deepseek-chat --agent cursor
# Codex
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill deepseek-chat --agent codex
# Gemini CLI
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill deepseek-chat --agent gemini
# Windsurf
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill deepseek-chat --agent windsurf
# Cline
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill deepseek-chat --agent cline
```

## Qué hace

- Envía un prompt al modelo `deepseek-chat` de DeepSeek vía el endpoint OpenAI-compatible `/v1/chat/completions`.
- Lee `DEEPSEEK_API_KEY` del entorno; si falta o la API no responde, devuelve `status: degraded` en JSON y sale con código 0.
- Devuelve el contenido de la respuesta y los contadores de uso de tokens en JSON, o solo el texto con `--format table`.

## Cuándo usarla

- Para tareas sin razonamiento como resumir, extraer datos o clasificar rápido.
- Cuando la tarea cabe en una sola petición/respuesta, sin contexto multi-turno.
- Cuando se necesita la respuesta en JSON para que otra herramienta la consuma.

## Cuándo no

- Para tareas de razonamiento complejo: pruebas, planificación multi-paso o depuración difícil (usa deepseek-reason).

## Qué la activa

- "Resume este texto con deepseek-chat"
- "Clasifica esta lista de tickets con deepseek-chat"

## Antes de instalar

- Requiere la variable de entorno DEEPSEEK_API_KEY.
- Necesita en el PATH: node
- runs shell commands

## Archivos

- SKILL.md — 2 KB

## SKILL.md

Reproducido tal cual desde ruvnet/ruflo bajo MIT. Esta sección es el documento original y está en inglés.

Wraps DeepSeek's chat/completions endpoint in the same subprocess-invocation
shape as the other `ruflo-*-harness` skills (see ruflo-metaharness's
`harness-score` for the reference). No library import on ruflo's boot path.

## When to use

- You want a cheap, fast completion from a non-reasoning model.
- The task fits in a single request/response — no multi-turn context.
- You want the raw content back as JSON so downstream tooling can consume it.
- For reasoning-heavy tasks (proofs, multi-step planning, hard debugging),
  use `deepseek-reason` instead — same plugin, different model.

## Algorithm

Implementation: [`scripts/chat.mjs`](../../scripts/chat.mjs).

1. Read `DEEPSEEK_API_KEY` from env. If missing, emit
   `{ status: 'degraded', reason: 'DEEPSEEK_API_KEY is not set', ... }`
   and exit 0 (ADR-150-style graceful degradation).
2. POST to `https://api.deepseek.com/v1/chat/completions` with
   `{ model, messages, temperature?, max_tokens? }`. 60s hard timeout.
3. Extract `choices[0].message.content` and usage counters.
4. `--format table` prints only the content (for piping); `--format json`
   (default) returns the full envelope.
5. `--alert-on-error` exits 1 on any degraded/error status (CI-friendly).

## Example

```bash
node plugins/ruflo-deepseek-harness/scripts/chat.mjs \
  --prompt "In one sentence: what is HNSW?" \
  --temperature 0.2
```

Sample output:

```json
{
  "status": "ok",
  "model": "deepseek-chat",
  "content": "HNSW is a graph-based approximate nearest neighbor …",
  "finishReason": "stop",
  "usage": { "promptTokens": 12, "completionTokens": 34, "totalTokens": 46 }
}
```

## Dónde encaja

- Categoría: [Automatización](https://skillsagentes.com/categorias/automatizacion.md) — Flujos de varios pasos que se ejecutan sin supervisión.
- Creador: [ruvnet](https://skillsagentes.com/creators/ruvnet.md) — 275 skills en el directorio
- [Todas las skills](https://skillsagentes.com/skills.md)
- [Ranking de instalaciones](https://skillsagentes.com/ranking.md)

## Otras skills del mismo repositorio

- [Harness Gepa](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/harness-gepa.md): Inspecciona y audita genomas GEPA: carga y valida un genoma, renderiza el system prompt que compila, o clasifica los modos de fallo de una transcripción de ejecución.
- [Deepseek Reason](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/deepseek-reason.md): Completion en modo razonamiento contra deepseek-reasoner (R1) de DeepSeek. Devuelve el chain-of-thought por separado de la respuesta final. Lee DEEPSEEK_API_KEY y degrada si falta o la API no responde.
- [Adr Index](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/adr-index.md): Construye o reconstruye el índice de ADRs y su grafo de dependencias ejecutando scripts/import.mjs, en vez de cientos de llamadas MCP.
- [Agntcy Status](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/agntcy-status.md): Muestra el estado de la integración AGNTCY/SLIM/CASA: si los paquetes están instalados, qué transporte está activo y si el enforcement de CASA está habilitado.
- [Security Scan](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/security-scan.md): Ejecuta escaneos de seguridad completos sobre el código con las herramientas de seguridad de Ruflo, a profundidad quick, standard o deep.

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