Plugin

Strumenti di lettura web per agenti solo testuali. Cinque strumenti in sola lettura: web_fetch (qualsiasi URL renderizzato in Markdown pulito o testo semplice), web_links (inventario dei link di una pagina), web_feed (voci RSS 2.0 / Atom), web_headers (stato HTTP, header e catena di reindirizzamenti senza scaricare il corpo, HEAD con fallback automatico a GET) e web_table (tabelle HTML estratte come righe strutturate con rilevamento delle intestazioni ed espansione per colspan/rowspan). Il trasporto è Node fetch più un proxy HTTP senza dipendenze (tunneling CONNECT, richieste a URI assoluto, NO_PROXY con suffisso/wildcard/CIDR IPv4, Proxy-Authorization). Zero dipendenze a runtime.

Ponte universale Model Context Protocol (MCP) per DeepSeek Harness: collega gli agenti a server MCP stdio/sse/websocket con un motore di scala da 10k dormienti, ricerca di strumenti BM25 sotto il millisecondo, budget dinamico dei token e una dashboard web in tempo reale.

Preset di agente minimale per Windows per DeepSeek Harness: persona fissa su una riga, tre strumenti, nessun contesto a runtime.

Un preset di agente di programmazione più veloce, più efficiente e più accurato. Su 100 attività difficili di SWE-bench Pro selezionate con criteri multidimensionali di difficoltà, il tempo medio trascorso è diminuito del 36%, i token di input medi per attività del 17% e l'accuratezza è aumentata di 5 punti percentuali.

Risvegli proattivi a livello di host per DeepSeek Harness: il modello pianifica le proprie sveglie (una volta, intervallo o cron, con jitter opzionale), le sessioni fredde vengono risvegliate puntualmente via session resume, i follow-up del modello sono limitati da ore silenziose e un budget giornaliero, e i turni di risveglio silenzioso terminano con proactive_reclaim e cadono fuori dal contesto come lapidi. I file di pianificazione dichiarati sincronizzano gli orari JSON nelle sveglie dell'host via glob; min_idle_seconds rinvia i risvegli finché la sessione di destinazione non si calma, e un pannello web gestisce sveglie e cronologia — il motore del battito per compagni IA e personaggi di ruolo con routine proprie.

Registra sei skill di workflow spec-driven + test-driven per DeepSeek Harness: la scrittura di specifiche OpenSpec fusa con la disciplina TDD di Superpowers in una pipeline a fasi 0-4 con gate di revisione. Zero dipendenze a runtime.

Barra di avanzamento in tempo reale sotto il compositore con una percentuale e un tempo rimanente stimato per il turno DeepSeek Harness corrente; la stima viene riancorata mentre il turno procede e non segna mai 100% finché il turno non termina, e la barra diventa rossa quando il turno fallisce o viene interrotto.

Porta ogni prompt dsh nella pipeline locale di memoria di feedback agent-feedback-loop — cattura l'insoddisfazione, la rielabora offline in riflessioni e ricollega al turno il contesto compilato delle regole di ricorrenza, senza mai bloccare un prompt. Richiede il runtime agent-feedback-loop; eseguendo poi agent-feedback-loop install i profili dsh esistenti vengono collegati automaticamente.

Voci di memoria su SQLite, un calendario con promemoria a scadenza e attività agente pianificate via cron, con 13 strumenti del modello e un'interfaccia bilingue zh/en.

Plugin modello locale per DeepSeek Harness: gestisci modelli GGUF nelle impostazioni, avvio automatico di llama.cpp al primo messaggio e scaricamento automatico dopo 5 minuti di inattività per liberare VRAM.

Toolbox di conversione di unità che copre 20 categorie — lunghezza, massa, temperatura, area, volume (incl. unità di cucina USA), velocità, tempo, dimensioni dei dati (MB decimale vs MiB binario), velocità di trasferimento (Mbps vs MB/s), accelerazione incl. forza g, illuminamento (lux / foot-candle), pressione, energia, angolo, frequenza, potenza incl. tre definizioni di cavallo vapore, forza, coppia, tipografia (px/pt/em/rem) e consumo di carburante (mpg ↔ L/100km). Due strumenti — convert_unit e list_units — zero dipendenze a runtime, pura aritmetica; ogni risultato include la formula applicata.

Mostra l'utilizzo dell'abbonamento OpenCode Go (percentuale usata e rimanente nelle finestre mobile, settimanale e mensile, con orari di reset) in un pannello flottante ancorato in basso a sinistra nella finestra della sessione.

Comprime il contesto temporale di DSH da ~280 caratteri a 46, iniettando una riga di data compatta nello snapshot del contesto di esecuzione; zero dipendenze a runtime.

Dopo che il llm-retry ufficiale (n/5) si arrende, continua a ritentare i guasti API transitori (timeout, trasporto, limite di frequenza, 5xx, SSE interrotto) sullo stesso passo aperto fino al successo, all'annullamento o alla pausa; AUTH, QUOTA e lo Stop dell'utente non vengono mai ritentati.

Assistente di chiamata vocale per la GUI web di DSH: una pallina di chiamata fluttuante e trascinabile, VAD lato browser che invia ogni frase dopo una pausa, riconoscimento vocale FunASR HTTP o in streaming, risposte TTS di MiniMax o compatibili OpenAI, una modalità opzionale con wake word e auto-sospensione, e invio di attività a sessioni subagente separate con progresso, stop e resoconti vocali di completamento.

Ambienti di esecuzione per progetto per DeepSeek Harness: adotta o crea automaticamente un venv Python locale al progetto (.venv_local/python) e collega toolchain e variabili d'ambiente dei runtime usati da ciascun progetto (python venv / node / go) — python e pip si risolvono sempre sul progetto, mai silenziosamente sul Python di sistema.

Recupera automaticamente i dati tariffari per fasce orarie (con orario di Pechino) e avvisa gli utenti nei periodi di picco per ridurre i costi.

Iniezione di prompt una tantum a livello di richiesta, senza ulteriore inquinamento del contesto. Compatibilità di UI e dati in stile SillyTavern, trigger per parola chiave/regex/costante e uno strumento lore_lookup per la ricerca su richiesta.

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.

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).

Pannello delle impostazioni per AGENTS.md globale e per workspace, con iniezione di identità e persona, interruttore del contesto di runtime e notifiche dei risultati.

Banco di lavoro quantitativo finanziario e ticker azionario: palla flottante e pannello a cassetto, quotazioni in tempo reale dei mercati A/HK/US/globali, linee K multiperiodo e grafici intraday a 5 giorni, book degli ordini di profondità, flusso di capitali, mappa termica settoriale e ricerca sugli investimenti con IA.

Profilazione delle capacità per modello per DSH: trasforma la cronologia delle sessioni locali in dashboard per modello con conteggi delle sessioni, utilizzo degli strumenti, tassi di errore e principali firme di errore, con filtri per intervallo di tempo e confronto multi-modello.

Accesso alla Web UI attuale di DeepSeek Harness dal browser, solo in LAN, con abbinamento QR monouso, dispositivi revocabili, diagnostica guidata dagli eventi e layout mobile che preserva gli slot; senza app complementare, relay cloud o tunnel remoto.