Plugin

Uso del computer tramite un dispositivo USB HID esterno: indica un bersaglio in linguaggio naturale, un modello di visione lo individua in uno screenshot ritagliato di finestra, e un Raspberry Pi Pico 2 muove il mouse reale e digita sulla tastiera reale. 7 strumenti. Windows dispone di elenco finestre, ritaglio per finestra e sollevamento automatico della finestra; macOS richiede pyobjc e non li ha; Linux non è supportato.

Motore cron residente sull'host con una bacheca web dei lavori e uno strumento timer_agent: attiva vere sessioni dell'agente secondo la pianificazione, continuando una sessione appuntata per il contesto o avviandone di nuove in uno spazio di lavoro del progetto scelto.

Banco di lavoro di debug su dispositivo reale Android per la GUI DSH Web: logcat auto-collegato con filtri di gravità/parole chiave e snapshot di crash, trasmissione dello schermo live sul dispositivo con controllo remoto tocco/swipe/testo, toolkit di reverse engineering memory/proc/frida, 30 strumenti agente.

Bundle completo di plugin DSH: un'installazione, cinque moduli per DeepSeek Harness — automazione del browser, server MCP, revisione automatica GitHub/GitLab, pannello nativo integrato.

Esegue test drive isolati di installazione e smoke test per plugin DSH in profili temporanei, restituendo record strutturati pass/fail e matrici batch senza toccare il tuo profilo reale.

Aggiunge un modello di visione configurabile ai modelli principali solo testuali: uno strumento vision_read_image, un selettore del modello di visione nella barra del compositore e la conversione automatica da immagine a testo per i percorsi solo testuali.

Plugin per DSH (DeepSeek Harness) che collega ego-lite browser (un Chromium pensato per gli agenti AI) al HARNESS: 13 strumenti strutturati ego_* (snapshot semantico del testo, clic su posizionamento semantico, compilazione di form, screenshot, controllo CDP, isolamento dello spazio dei task), runtime ego integrato, pronto all'uso su Linux + Chrome senza clonare il repository ufficiale o compilare manualmente.

Integrazione di TencentDB Agent Memory con acquisizione delle conversazioni, estrazione strutturata della memoria, richiamo automatico e strumenti di ricerca della memoria e delle conversazioni.

Gestore del pool di skill nella sidebar Impostazioni: attivazione/disattivazione, importazione in blocco da cartella con prompt in caso di conflitto di nome, controllo e correzione automatica con un clic delle specifiche DSH basati sullo stato, etichette per ambito sistema/progetto.

Distribuzione di DeepSeek Harness su VPS con un solo comando: gateway di accesso senza dipendenze e HTTPS automatico che fa da proxy alla UI web nativa, procedura guidata protetta da token e aggiornamenti DSH con un clic e rollback automatico. Il plugin aggiunge Impostazioni → VPS Deploy per installare o rimuovere DSH su VPS tramite SSH da un modulo, mostrare versione, aggiornamento e stato del gateway e visualizzare un QR per aggiungere DSH alla schermata iniziale del telefono.

Retrospettiva automatica delle sessioni: al termine di una conversazione, distilla l'esperienza utile in competenze riutilizzabili salvate nella libreria delle competenze perché il modello le richiami, con trigger accelerati da segnali, esecuzioni manuali, una modalità di approvazione e governance della libreria (archivia/ripristina, mai elimina direttamente).

Mantiene un pool di chiavi API per provider con route clone create automaticamente, passa alla chiave successiva in caso di errori di quota o rate limit, verifica il recupero delle chiavi raffreddate ed espone pool, cooldown e codici di switch nella sezione Settings.

Scheda impostazioni per il motore di auto-riprova LLM di DSH: regola in tempo reale numero di retry, backoff e jitter da Settings -> General, con chip configurabili per retryableCodes - i default aggiungono INVALID_REQUEST così gli errori reasoning_text HTTP 400 in stile OpenAI in thinking mode vengono ritentati automaticamente.

Parla con Excel in DeepSeek Harness: crea, modifica, ripara e verifica fogli di calcolo tramite conversazione, con controlli automatici della salute delle formule dopo ogni modifica.

Approvazione automatica basata su regole per le escalation della sandbox di DeepSeek Harness, con revisore LLM opzionale e fallback umano nativo.

Gestore plugin con centro di soccorso: abilitazione/disabilitazione raggruppata per necessità, più origini di aggiornamento (npm / dshfind market / GitHub), download con priorità browser e cartella di installazione automatica, fallback P2P, auto-controllo pre-avvio e quarantena dei bundle danneggiati.

Adattatore LLM GitHub Copilot: accesso con flusso dispositivo OAuth, scoperta di modelli in tempo reale dall'API Copilot, supporto vision per modelli con capacità immagine (gpt-4.1, gpt-4o), e due protocolli wire (Chat Completions e Responses API) con routing automatico degli endpoint per modello.

Saldo dell'account API DeepSeek in tempo reale nel dock del compositore, con aggiornamento manuale o automatico a intervallo personalizzato.

Agente GUI per Android con screenshot via ADB, grounding compatto della gerarchia UI, azioni iterative verificate, approvazioni e una vista Mobile Web.

Utilizzo dell'abbonamento OpenCode Go (finestre rolling/settimanali/mensili con conto alla rovescia per il reset) nel dock del composer, con un editor delle credenziali integrato

Editor Markdown stile Typora per la barra laterale destra di DSH: rendering live di formule e Mermaid, clic a destra di un'immagine per continuare nella riga successiva e salvataggi Ctrl/Cmd+S protetti da versione anche fuori dal workspace della sessione. Inserisce le selezioni nella chat con il percorso assoluto.

Livello di identità di dominio per sessioni agente di lunga durata: indirizzamento di dominio prima dichiarativo, factory di sessione, pausa a quattro livelli e dispatch modelli per coordinare più sessioni top-level.

Memoria locale completa: file JSONL per scope (session, project, global o nome personalizzato) con deduplicazione per scope; cinque strumenti modello (memory_save, memory_search, memory_list, memory_get, memory_forget), richiamo automatico, regole rigide iniettate nel pre-step dell’agent e pannello impostazioni. Il recupero combina IDF lessicale e backend locale per embedding, installabile e gestibile dal pannello.