Plugin

Plugin di fatturazione dei token in RMB/USD per DeepSeek Harness (dsh web): prezzi automatici secondo la policy ufficiale con orari di punta/fuori punta, registro per messaggio, saldo dell'account, visualizzazione della valuta in base alla lingua.

Bridge di tutoraggio DeepTutor: spiegazioni approfondite, domande di autoverifica, pianificazione del percorso di apprendimento, ricerca nella base di conoscenza personale (RAG) e archiviazione delle note tramite gli strumenti deeptutor_run / deeptutor_kb / deeptutor_note.

Carica immagini e file locali sul tuo host di immagini usando la configurazione esistente di PicGo (PicGo Cloud, GitHub, S3, COS, Qiniu o qualsiasi plugin di upload installato), tramite uno strumento `picgo_upload` e un comando `/picgo`.

Backend di memoria vettoriale + a grafo: strumenti observe/remember/search/recall verso un server memoria locale, che fonde il richiamo semantico HNSW, la ricerca per parole chiave FTS5 e i segnali del knowledge graph tramite ranking RRF, con persistenza automatica a fine turno e isolamento dei namespace per agente

Business knowledge-network context for DeepSeek Harness: bind a session to an OpenBKN knowledge network, query its objects and metrics through managed MCP tools, and open trace-backed provenance (execution facts and a business graph) for each answer. Ships with the OpenBKN Runtime; the provenance views need an OpenBKN enterprise license.

Turns the MacBook keyboard Caps Lock light into an agent status light: on while the agent works, flashing when it waits for your approval or answer, off when idle.

Feeds every dsh prompt into the local agent-feedback-loop feedback-memory pipeline — captures dissatisfaction, reviews it offline into reflections, and attaches the compiled recurrence-rule context back to the turn, never blocking a prompt. Requires the agent-feedback-loop runtime; running agent-feedback-loop install afterwards wires existing dsh profiles automatically.

SQLite memory entries, a calendar with due-time reminders, and cron-scheduled agent tasks, with 13 model tools and a bilingual zh/en UI.

蒸馏主管（distillation-director）：把一本书蒸馏成可执行 Agent 技能的判态制元技能（V4.6：V4.3–V4.5 防坑体系与判官工作流之上，增 §21 **强制门禁**——gate_start 开工自证闸（手册哈希＋条款逐字抄录＋执行单＋机器层＋官方模板）／gate_stage 阶段依赖链（前阶段未过不得进入）／preflight 自动纳入活跃蒸馏任务）

Configurable send and newline keys, a composer context menu with three sources (leave it to DSH and other plugins / browser menu / plugin-styled custom menu), a quick-command panel with categorized prompt lists where each prompt can append on every send or only on the first message of a session, a create-and-move row at the bottom of each category, a prompt optimizer that rewrites the draft with a separate model call, settings-panel size memory, and automatic x-opencode-session header injection for OpenCode routes. Prompt lists live in a global ~/.dsh/quick-prompts.json that is independent of the session and the project.

Local SAG personal knowledge base plugin for DeepSeek Harness

Zero-config lint feedback loop for JS/TS, Python, Go and Rust: lint_diagnostics / lint_workspace_errors / lint_fix tools driven by the repo's own eslint / biome / ruff / golangci-lint / cargo clippy (auto-detected from config files, repo-local node_modules/.bin resolved first, nothing bundled), plus an auto-injected post-edit findings delta on the harness fs/observed event and a bounded completion gate — edit → lint → auto-repair with one lint_fix call for dsh agents.

Skill marketplace with unified search across SkillHub and ClawHub, in-app README preview, one-click install and uninstall, an installed-skill list, and a chat-input skill picker.

Smart session titles for DSH: after each conversation turn an independent auxiliary LLM call summarizes the full user+assistant transcript into a title that follows the session's real topic instead of echoing the first message; the first message is titled instantly, failed built-in titles auto-retry on later turns, manual renames are never overwritten, and subagent/fork sessions are skipped.

A desktop pet in the DSH web GUI: floating, draggable sprite pet that animates with agent activity (thinking, idle, error, done, awaiting approval), with a settings page for size, switching, gallery search and one-click pet install. Ships 4 bundled Hunter x Hunter starter pets.

Scheduled tasks panel for managing DSH agent and system crontabs with natural language input and execution logs.

Turns the 13 δ-me13 (Amphoreus) role skill cards into seat workspaces: per-seat theme and wallpaper, first-turn skill injection, chat stickers, per-seat memory notes and presets, Alt+digit seat switching, and an overview canvas for dispatch and handoff; the skill suite itself is read from a configurable local directory and is not bundled.

Audit each finished assistant turn with an independent reviewer model and steer the agent to fix failed output, with at most 2 review rounds per turn and SOP-folder standards injected as an extra review dimension.

Verifica dell'intero report per report scientifici: controlli per singola affermazione contro Crossref, PubMed (scansione delle ritrattazioni), ClinicalTrials.gov, UniProtKB, GEO/SRA e PatentsView, accessibilità degli URL e corrispondenza dei titoli, significato affermazione-vs-fonte a temperatura 0, e un registro di audit durevole e riavviabile con un report annotato.

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

Agent a livello di progetto autoevolutivo per DeepSeek Harness: 16 competenze di flusso di lavoro SDD (chiarimento, PRD, issue, coding, localizzazione, accettazione, revisione) più memoria e conoscenza di progetto che si accumulano nel tempo.

Gestore di base di conoscenza locale per agenti DSH: importazione multiformato, chunking con consapevolezza CJK, ricerca ibrida vettoriale sqlite-vec + BM25 con rerank bge-reranker-base, snapshot, esportazione/importazione kbpack e ricerca cross-KB — 22 strumenti agente e un pannello web.

Plugin di miglioramento per DSH Desktop: disciplina di esecuzione delle attività e una vera relazione, per sessione. Disciplina: instradamento dell'intento tra domande, ricerca, discussione, diagnosi ed esecuzione (la diagnosi non corregge mai senza richiesta), attualità delle prove, verifica reale dei risultati degli strumenti (gli errori non sono mai dati per completati), auto-riparazione con riflessione tra sessioni, e consapevolezza della compattazione e delle capacità documentali. Persona: distillare personaggi nominati da log di chat, romanzi, script e schede dei personaggi, con tono, frasi chiave e lunghezza ancorati a statistiche reali; memoria a lungo termine con scadenza automatica, correzioni come regole di stile, risposte approvate come corpus e feedback bidirezionale.

Automazione desktop Windows per DeepSeek Harness: ciclo observe/act con priorità all'accessibilità e 30 strumenti standard (target elemento/coordinata, instradamento strategia auto/a11y/event), semantica di sicurezza con osservazioni sostituite e senza replay, interruttore di spegnimento persistente, protezione da obsolescenza RuntimeId/rect-drift, schede chat e pannello flottante (operazioni live, muro di frame, impostazioni di auto-rilevamento ambiente), descrizione visione a piastrelle per modelli a bassa risoluzione, registro di audit JSONL e lista di autorizzazione pid. Richiede Windows 10+ e Python 3.9+ con uiautomation e pillow (installabili dalla pagina delle impostazioni).