Plugin

Affida il ragionamento a Claude Code o Codex: comprendere la richiesta, scrivere un prompt chiaro per DeepSeek Harness e rivedere il risultato. dsh-baton esegue i test, elenca le modifiche e fa verificare ogni requisito a un sub-agent; il modello principale legge il risultato e decide. Codex attende in una sola chiamata fino a 59 minuti, senza hook di cui fidarsi né polling. Puoi cambiare la richiesta durante l'esecuzione e scegliere il modello Harness per l'attività. Nei lavori grandi risparmia gran parte della quota di pianificazione.

Integra TypeSafe Jev in DeepSeek Harness per selezionare skill e file, supervisionare attività, correggere risultati condivisi, filtrare gli output degli strumenti, assistere nelle approvazioni e navigare tra le fasi registrate. Tutte le funzioni sono disattivate per impostazione predefinita.

Monta 88 competenze confezionate di ricerca, intelligenza sociale, marketing e business in dsh tramite il fornitore di competenze del filesystem.

Riscrive le richieste `/chat/completions` in uscita con uno schema evolutivo chain-of-thought (genoma a nove dimensioni, selezione elitaria con crossover di frammenti, una rivalutazione deterministica), valuta le risposte su una base fissa di 20 obiettivi e aggiunge una riga per riscrittura a `live-requests.jsonl` nella root dati del plugin (predefinita `<cwd>/.aecot`, configurabile con `AECOT_ROOT`).

Memoria a lungo termine per DeepSeek Harness in Markdown semplice, un fatto per file. A ogni passaggio l'indice `MEMORY.md` (archivio del progetto, se presente, e archivio globale in `$DSH_HOME`) entra nel contesto di runtime, così il richiamo non attende la lettura di un file. `ctx.tools.guard()` impone il limite predefinito di 200 righe/25 KB: rifiuta scritture che lo superano e consente riscritture che lo riducono. Una pagina laterale di sola lettura elenca le note per tipo. Il plugin non scrive mai ricordi da solo; solo la modalità sperimentale companion aggiunge tipi per la vita della persona. Lo stesso archivio funziona con Claude Code, Codex, Kiro e OpenClaw.

Pannello di utilizzo nella barra laterale che attribuisce i token al sito relay che ha servito ciascuna richiesta, letto dalla configurazione del provider esistente: totali di oggi/mese/complessivi, ripartizioni per sito e per modello, una mappa di calore dell'attività annuale e i saldi New API / Sub2API / DeepSeek.

Marketplace di plugin e skill basato sui topic di GitHub: una pagina delle impostazioni che sfoglia il registro raccolto automaticamente (l'intero topic dsh-plugin più l'indice delle skill, aggiornato dalla CI ogni 2 ore) con installazione con un clic, rilevamento del tipo, conferme di sicurezza per gli script di installazione e le dipendenze nascoste dell'host, gestione delle chiavi di ambiente e la specifica di riconoscimento STANDARD.md.

Sistema di annullamento/ripristino e rollback per DSH: ogni modifica di configurazione viene automaticamente salvata come snapshot; annulla/ripristina/riporta a qualsiasi versione dalla WebUI o dagli strumenti CLI/GUI offline (funziona anche quando DSH non si avvia).

Mostra grafi dei workflow e artefatti FlowX in DeepSeek Harness. Solo Web; richiede Python 3.10 o successivo e l’SDK FlowX installato separatamente.

Plugin locale di produzione video e design per DeepSeek Harness: montaggio multitraccia, template e sistema di design, canvas di anteprima nativo ed esportazione di file reali.

Audit delle chiamate di skill DSH + gestore di skill integrato nell'app

Indica quali skill ha invocato ogni turno (caricate dal modello, digitate come /name, o nessuna) e gestisce la directory locale delle skill: installazione da un repository, una cartella, uno SKILL.md o un indirizzo zip incollati; si può impostare un nome visualizzato in cinese nel meta.yaml della skill e rimuovere una skill conservandone un backup.

Memoria associativa proattiva per DSH: inserisce recall senza prompt a un confine fisso, con auto-consolidamento a tre livelli, cristallizzazione delle skill e gestione del contesto in stile Astra. Include registri di handoff e una lavagna PLAN che sopravvivono ai cambi di finestra del contesto, oltre al rilevamento del livello con una finestra di modello autodetect. Archiviazione locale in Markdown, agnostica rispetto al modello, zero dipendenze; pavimento lessicale di 0 GB con livelli semantici opzionali.

Consente al modello di connettersi ai database e scrivere SQL.

Permette a DeepSeek Harness di vedere e controllare qualsiasi programma Windows. Il modello osserva lo schermo reale e guida mouse, tastiera e finestre. Esegue più passaggi in un round trip e porta la finestra in primo piano prima dell’input, per fare clic nel punto giusto. Per attività desktop come disegno CAD, simulazione di circuiti e invio di messaggi.

Spazio di lavoro terminale per DeepSeek Harness con importazione locale di temi JSON/JSONC di VS Code, effetti di sfondo del terminale ereditati, selezione del testo con il mouse, viste strutturate di strumenti e diff, gestione di Session/Profile/plugin e browser Skill/MCP.

Riprende automaticamente le richieste DSH Web interrotte: invia in coda un messaggio 「继续」 (continua) dopo errori di rete, timeout o crash dell'host, con classificazione degli errori, backoff adattivo, testo di continuazione basato su template e notifiche del browser.

Dashboard di utilizzo multi-provider con ripartizione dei token per provider/modello, esplorazione tramite calendario, saldi account e monitoraggio della quota di abbonamento OpenCode Go / Z.ai.

Spazio di studio per DeepSeek Harness: importa i tuoi materiali PDF, DOCX, PPTX e Markdown e le registrazioni delle lezioni; crea flashcard, quiz e domande aperte con citazioni delle fonti e pianifica il ripasso dilazionato FSRS-6 in un pannello Web integrato. Le registrazioni importate vengono trascritte con la tua chiave SiliconFlow, Groq o Gemini. Le lezioni in diretta possono usare SenseVoice sul dispositivo senza chiave (circa 239 MB alla prima installazione). Richiede DSH 0.2.0-rc.2 o successivo, ma inferiore a 0.3.

Crea video promozionali verticali 1080x1920 da un JSON storyboard con 7 strumenti (doctor, setup, catalog, guide, validate, render, verify), renderizzati localmente con Remotion.

Adattamento mobile per l'interfaccia Web DSH: funziona bene su schermi stretti e si adatta anche a schermi larghi.

Guida un server ComfyUI locale o remoto da DeepSeek Harness: gli strumenti comfyui_run / comfyui_object_info / comfyui_workflow generano e modificano immagini e video, con una libreria di workflow (estrazione del grafo: per componente / flusso principale / tutto), un'area di caricamento con corrispondenza automatica della risoluzione, una coda in tempo reale, modelli SDXL e Wan 2.1, una skill complementare e un proxy multimediale della stessa origine.

Competenze di ricerca su 3D Gaussian Splatting / NeRF / computer grafica: 18 competenze IA (lettore di articoli, confronto dei metodi, pianificatore di esperimenti, revisore del codice, debugger dell’addestramento, visualizzatore, renderer MCP e altro) per un catalogo curato di 1011 metodi, più un server MCP stdio per il rendering 3DGS guidato da agenti.

Browser reale condiviso per DSH: una finestra Electron nativa che l'utente umano può osservare e riprendere in mano, guidata dall'agente tramite CDP con 20 strumenti browser_* (open/snapshot/execute/fill/screenshot/download/auth), isolamento della sessione per attività, persistenza dei cookie, rilevamento CAPTCHA; self-hosted su dsh web puro senza shell desktop.