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Un interruttore "Loop engine" nelle impostazioni web che scambia il loop dell'agente che gestisce ogni sessione dsh tra cinque motori: il loop integrato in-process più Claude Code, Codex, Pi e Kimi Code ospitati, senza alcuna modifica all'harness; ogni motore ospitato mantiene il proprio ragionamento e le chiamate agli strumenti nella trascrizione durevole della sessione, prende il controllo di comandi, skill e preset dell'agente e viene eseguito in sandbox attraverso il confine del sottoprocesso dsh.

Renderizza in tempo reale nel browser gli sfondi scene di Wallpaper Engine (player three.js più una simulazione CPU di particelle in Rust/WASM) e riproduce sfondi video e web, con fallback all'immagine di anteprima, senza richiedere il runtime di Wallpaper Engine. Scansiona la libreria locale del workshop di Steam (431960) tramite rilevamento automatico o percorso manuale, e offre un pannello di impostazioni per la selezione degli sfondi, le directory della libreria e del motore, bagliore, pausa e qualità.

AI Company Framework: trasforma una frase in un'azienda multi-agente — 15 Skill piatte (boss/pipeline/role-template/11 ruoli/generic customer-memory), 7 template di workflow, runtime AgentTeams + pannello attività, sidebar dipendenti con isolamento per sessione, bridge bot Feishu (bot boss e per dipendente, instradamento di gruppo, push autonomo, gate di decisione umana, guida contatti esterni), memoria SQLite per cliente con memoria a tre livelli (merge cross-group), switch modalità /company; no RAG.

Launcher desktop Windows per DSH con un'icona ragazza-balena, avvio del server in background e una finestra in modalità app Chromium senza interfaccia browser.

Bridge WeChat bidirezionale: legge i messaggi in arrivo dal database locale di WeChat e invia risposte tramite automazione dell’interfaccia Windows, così puoi parlare con una sessione DSH locale dal tuo WeChat. Per impostazione predefinita, anche gli esterni che possono scrivere a questo account WeChat possono conversare con la sessione locale (senza eseguire comandi né accedere ai file). Un’allowlist in ingresso limita chi può contattarla.

Modalità rapida nativa DeepSeek Harness: stesso modello/reasoning effort, meno token in uscita via prompt. Solo la disciplina dell’output è attiva per default (late mode da step 4); gli altri controlli sono spenti e indipendenti. Con output tool lungo, attiva trim. Misure su una macchina, non classifica: 30 coppie con trim, 0.756x tempo e 21% meno token; 24 coppie su 6 PR reali pallets/click, 0.805x e 23% in meno. SWE-bench Lite ufficiale con harness proprio: nessun guadagno (8 istanze, 3 run/72 coppie: 0.933x tempo, 0.903x token; l’intervallo del tempo include 1, run singoli differiscono del 30%). Accumulare controlli su trim è peggio del solo trim. Dati/riproduzione nel repo.

Permette la delega di attività tra sessioni DeepSeek Harness: avvia sessioni persistenti di primo livello e invia loro attività, leggile o guidale tramite un alias di sessione base62 e approva le richieste di elevazione della sandbox tramite un bridge che rifiuta le eliminazioni distruttive.

Collega una sessione DSH esistente a QQ tramite OneBot/NapCat senza avviarne una nuova. Una whitelist fail-closed e regole di attivazione per @menzione, nickname e probabilità configurabile decidono quali messaggi arrivano al modello.

Companion di DSH Notch che sincronizza la navigazione delle sessioni e lo stato di lettura con DSH Desktop e Web.

Eliminazione per singolo messaggio in DSH: rimuove un messaggio utente, uno step di risposta o un'intera risposta dell'assistente dal contesto derivato del modello tramite il contratto ufficiale di surface-replace, e la nasconde dal transcript visibile senza riscrivere il log append-only.

Instrada richieste di modello, recuperi/ricerche web e strumenti generati tramite il proxy di sistema Windows o un indirizzo personalizzato — kernel idempotente (le letture non ricostruiscono mai il dispatcher), toggle dell'intestazione con un clic, diagnostica del routing per URL e suggerimenti 407 con riconoscimento NTLM.

Agente di coding da terminale per DeepSeek Harness con UI a schermo intero in alternate-screen, navigazione delle sessioni consapevole dei turni e un flusso di lavoro /ship con gate che porta requisiti di una riga attraverso specifica, TDD e controlli di accettazione rieseguiti.

Per il modello di visione nativo di DeepSeek Harness deepseek-v4-flash-vision-exp, innalza i limiti di ammissione delle immagini a 32 MiB / 8192 px / 600 immagini e aggiunge uno strumento highres_read che suddivide le immagini grandi in riquadri, per poi restituire l'immagine intera più riquadri di 800x800 tramite lo strumento read_image dell'host.

Guida un vero Chrome tramite un server MCP locale così che l'agente possa cercare su Google/Bing/Sogou, leggere qualsiasi pagina compresi i contenuti renderizzati con JS e accessibili solo dopo il login, automatizzare clic/scorrimento/digitazione/pressione tasti/selezione in una finestra in background ed eseguire ricerca/dettaglio/commento/download per Zhihu, Xiaohongshu, Douyin, Bilibili, X e Reddit; commenti riprendibili, download verificati con SHA-256, cookie mai restituiti, solo localhost.

Provider di ricerca web aggregata che distribuisce una query a 11 motori (Exa, Parallel, DuckDuckGo, SearXNG, Brave, Tavily, Serper, Mojeek, DeepSeek, Anthropic, OpenAI) in parallelo, deduplica per URL e unisce i risultati. Include una scheda impostazioni per commutare i backend, archiviare le chiavi API nel credential store e regolare concorrenza e timeout.

Consultazione agente-collega peer-to-peer per DSH: chiedi a uno o più peer configurati, accoda domande asincrone, scopri peer tramite schede amico firmate e rivedi le richieste in entrata nella Web UI.

Texas Hold'em no-limit a sei giocatori per la GUI web di dsh. Un umano gioca contro cinque agenti LLM che vedono solo le proprie carte. Aggiunge una scheda dedicata più una mini-finestra trascinabile sopra l'area della conversazione, sessioni per browser con protezione CSRF, rilanci proporzionati al piatto, tre riacquisti prima dell'eliminazione e showdown rivelati con animazioni di distribuzione delle carte del board.

Routing proxy per modello per le richieste LLM: i modelli selezionati passano attraverso un proxy (Clash ecc.) mentre il resto resta diretto, con retry automatico su errori di trasporto, 429 e 5xx, configurato live dalla pagina impostazioni.

Visione per DeepSeek solo testo tramite Doubao Web per impostazione predefinita (gratuito, senza chiave API: guida il tuo Chrome connesso tramite un bridge CDP Windows), con quota Antigravity IDE (flash/pro) o fallback su Gemini; escalation automatica del livello di dettaglio, memoria delle evidenze visive con reidratazione dopo la compattazione, cache basata su hash dei contenuti e un pannello client bilingue.

Controllo browser Playwright MCP per agenti AI: guida un Chrome reale e visibile (navigazione/clic/digitazione/istantanea + ~80 strumenti browser_*), con un pannello di screenshot live incorporato nella GUI che si aggiorna dopo ogni azione.

Un avatar animato in stile GrokBot con una linea di stato macchina da scrivere sincronizzata, proprio davanti all'indicatore "Deep diving..."

Client MCP OAuth 2.1 per server Streamable HTTP: aggiungi una connessione nelle Impostazioni, accedi tramite browser (PKCE con registrazione dinamica del client) e i suoi strumenti vengono registrati in DSH, con i token conservati nel servizio credenziali e la connessione scritta nel profilo.

Usa il tuo abbonamento ChatGPT in DeepSeek Harness tramite il flusso di accesso Codex di OpenAI.

Un unico livello di memoria per ogni strumento e agente AI: iniezione di Context Bundle, recupero al momento del prompt, strumenti MCP e cattura del thread DSH a fine turno.