dassi se instala como panel lateral en Chrome, Edge o Brave, de modo que usa las pestañas en las que ya tienes sesión abierta, sin navegador nuevo ni integraciones de API. Enseñarlo es deliberadamente manual la primera vez: describes la tarea en lenguaje natural o la demuestras mientras dassi observa y lee las páginas por sí mismo. Después defines los límites: qué sitios puede tocar, qué cambia en cada ejecución, cuándo se dispara, dónde va el resultado y qué pasos requieren tu confirmación. Las ejecuciones ocurren en tu máquina, así que el navegador debe estar abierto cuando vence una tarea programada.
El argumento real del producto es la disciplina de coste en el trabajo repetido. dassi mantiene el contexto de cada tarea estable a nivel de byte durante una ejecución, de modo que los pasos posteriores se leen desde la caché de prompts de tu proveedor de modelos, recortando mucho el gasto en tokens de entrada en los modelos compatibles. Además, mientras trabaja un sitio se escribe a sí mismo una pequeña librería JavaScript para ese sitio, y en adelante llama a una función en lugar de volver a deducir selectores desde capturas y HTML. Tus correcciones van a una memoria editable que pasa a la siguiente ejecución en vez de morir con el chat.
Tú eliges el motor: Claude, GPT, Gemini, Grok, DeepSeek, Kimi u otro modelo de OpenRouter, con tu propia clave o con los créditos incluidos, intercambiables en cualquier momento. Los formatos típicos son conciliación (casar liquidaciones con pedidos), criba (puntuar candidatos en un ATS) e informes (armar el panel semanal en tu propia plantilla). Cuando algo es ambiguo, dassi se detiene y pregunta: en el panel lateral o por Telegram si estás fuera.
