Plugin

Flusso di lavoro di pubblicazione dei contenuti dell'Account Ufficiale WeChat in sei fasi, con strumenti di quality gate e una competenza inclusa.

FormatForge per DeepSeek Harness: forgia qualsiasi formato di file (pdf/docx/xlsx/pptx/eml/toml/...) in dati strutturati leggibili dall'IA. Bundle leggero che avvia la CLI Python locale (python -m formatforge) e restituisce protocol JSON; il miglioramento è delegato a cur[rent]...

Suite di plugin Git e controllo del codice sorgente per DeepSeek Harness: operazioni git locali più adattatori GitHub, GitLab, Bitbucket, Azure DevOps e Gitea, con memoria autoevolutiva.

Gestisci, scopri, installa, aggiorna e disinstalla le competenze DSH come plugin.

Modalità RLM per dsh: sub-agent ricorsivi tramite una funzione rlm() unificata — spawna, attendi e concatena agenti figli come chiamate Python di prima classe. Aggiunge un kernel IPython persistente con binding tools.* e contesto-come-variabile.

Annullamento di conversazioni e spazi di lavoro: usa la cronologia /undo, l’azione nell’intestazione della sessione o l’icona del messaggio per tornare indietro prima di qualsiasi prompt inviato; snapshot privati Shadow Git ripristinano i file, i turni annullati restano fuori dal contesto del modello e Undo Rollback può recuperare gli errori. Include gestione delle sessioni archiviate e schede colorate per strumento.

Diagnostica e risolve i crash di avvio "duplicate loader entry id": trova righe loader duplicate nei bundle di profili e le converte in patch mirate per ID tramite una CLI senza dipendenze (detect / preview / fix / verify).

Auto-miglioramento notturno per il tuo agente DeepSeek Harness: raccoglie offline le sessioni passate, riproduce attività ricorrenti usando il tuo budget API e consolida le skill convalidate dietro un controllo separato. Porta il motore SkillOpt-Sleep di microsoft/SkillOpt in dsh come strumenti nativi più una skill inclusa, senza addestramento dei pesi. Richiede Python 3.10+ e il motore SkillOpt-Sleep (pip install skillopt).

Plugin unificato: personalizzazione dello sfondo (upload alla risoluzione originale, editor di ritaglio, opacità per area, sfondi dinamici MP4/WebM) + estrazione di sfondi da Steam Workshop (analizza scene.pkg/.tex con uno script Python incluso, anteprima/download) + widget del saldo e dell’utilizzo DeepSeek + utilizzo del piano OpenCode Go (percentuali rolling/settimanali/mensili in una pillola nell’header superiore; espandendo, barre di avanzamento e conto alla rovescia per il reset). Le chiavi API vengono lette dall’archivio credenziali DSH dell’host — mai salvate nel codice sorgente o nel browser.

Esegui Stata tramite DeepSeek Harness: il servizio nativo Stata AI Skill si avvia automaticamente con DSH (binari macOS/Windows inclusi), per eseguire regressioni, do-file e flussi di lavoro econometrici senza configurazione manuale.

Dock di pianificazione input a tre livelli now/next/later per la GUI web di DeepSeek Harness: una barra prioritaria rosso/giallo/verde sostituisce la coda busy-Enter, Enter normale accoda a later, con modifica multilinea in loco, riordinamento drag and drop e freeze/resume isolati per sessione; il pulsante freeze si collega a un plugin separato, [dsh-session-guard](https://github.com/drscrewdriver/dsh-session-guard) (installabile da dsh-market), tramite RPC stopNextTurn/resume + lock del composer per un vero lock per sessione, in combinazione con il suo auto-pause globale nelle ore di punta per fermare le sessioni durante le finestre ad alto costo di DeepSeek e riprenderle fuori punta.

Mercato dei plugin della community DSH: voce "Mercato plugin" nelle impostazioni + popup a scheda + installazione/disinstallazione/gestione con un clic (bundle tramite dsh plugin add, pack tramite zip su disco).

Bundle visivo nativo per DeepSeek Harness: incolla o trascina immagini, richiama modelli visivi compatibili OpenAI tramite deepseek-vision-mcp ospitato.

Marketplace aperto di plugin: ricerca in tempo reale dell'argomento dsh-plugin su GitHub con verifica del package.json per repository (badge manifest dsh.bundle/dsh.client e un filtro solo verificati), installazioni npm-first con controlli anti-squatting della stessa fonte, rilevamento degli aggiornamenti e cinque strumenti agente per uso headless.

Ispettore unificato di richieste/risposte LLM: regolazione dello sforzo di ragionamento, esportazione del pensiero esterno, analisi di traffico e bundle.

Bundle Vision MCP e DSH per DeepSeek solo testo: strumenti analyze_image, analyze_clipboard, compare_images e vision_status, una pagina impostazioni visuale, GLM-4.6V-Flash gratuito di default, caching dei risultati e tolleranza al rate-limit; le chiavi restano fuori dai log.

Richiamo della cronologia delle conversazioni per DSH: recupero a tre livelli (letterale/fuzzy/semantico) sul testo originale di ogni sessione passata, completamente locale e offline — l'AI non dimentica mai ciò che le hai detto. Installazione con un comando tramite `dsh.bundle.patch`, il livello semantico gira in un thread worker.

Bundle tutto-in-uno per DSH: finestra desktop nativa di Windows (WebView2), visione DeepEye (GLM-4V-Flash) e input vocale (pulsante microfono) in un'unica installazione.

Bundle TUI in stile Claude Code per DeepSeek Harness.

Bundle di plugin per DeepSeek Harness: strumenti graphlint per gli agenti per il rilevamento di codice morto (graphlint_query / graphlint_build / graphlint_config + skill graphlint).

Motore di gestione attività integrato: protocollo dei punti di decisione, bacheca di cattura delle idee, archivio issue in stile Linear.

Memoria basata su eventi per chatbot longevi: decadimento ponderato per emozione, tre livelli di confidenza al richiamo, i fatti nuovi sostituiscono quelli obsoleti e isolamento per soggetto. Include tabelle di relazioni, fatti, capitoli, skill e lacune, oltre a CLI, endpoint HTTP e bundle plugin DSH.

Controllo preliminare per gli autori di plugin: verifica i requisiti del marketplace — export radice, corrispondenza tra dsh.client ed exports["./client"], presenza del pannello in npm pack — su qualsiasi cartella o repository GitHub, dal pannello o con un solo comando. Include strumenti di release e un kit di test Node per i bundle client.

Riprova una richiesta al modello che nessun altro livello di recupero ha preso in carico. Per impostazione predefinita non ha limiti, ma il backoff esponenziale ha un tetto; le cancellazioni non vengono mai ritentate. La policy si modifica nel pannello Impostazioni.