Plugin

Impone una allow-list di modelli per provider nell’intero flusso agent/request: i modelli vietati passano a un fallback o vengono rifiutati; i subagent non ereditano più route obsolete di creazione. Avvisa se richieste consecutive fanno ricaricare i modelli a un router llama.cpp `--models-max 1`. Una lista con un elemento attiva il modello singolo globale.

Spiega quale livello ha interrotto un turno fallito: misura primo byte, silenzio massimo e durata totale di ogni richiesta modello e li combina con l’errore per indicare la causa (dsh idle watchdog, timer Node undici/SDK, crash server, overflow del contesto, coda gate, timeout tool, compattazione fallita) e l’impostazione da cambiare. Esito nel terminale DSH e con `/why`, inclusi i subagent.

Plugin DeepSeek Harness con tool `show_image` rivolto al modello che mostra un’immagine locale alla persona nella conversazione.

Provider OAuth GitHub Copilot e adattatore di modelli per DeepSeek Harness.

Tema Cyrene e pet desktop per dsh Web GUI: colori rosa e bianco perla, pet Live2D, sfondo particellare, gradiente e scheda di configurazione comprimibile. Portato da Cyrene-Agent (MIT) con il permesso del creatore del modello Live2D.

Regola automaticamente il reasoning effort del modello per attività (off/low/high/max): classifica i task, usa marker [effort=...], aumenta il livello dopo errori nel turno, limita durante la fascia di punta DeepSeek con conto alla rovescia; la scelta manuale ha priorità.

Coda prioritaria come fonte unica per le attività DSH↔Hermes (reset > approve > review): enqueue da ogni percorso, modello lease/claim con concorrenza 1, aging delle priorità contro la starvation e mutex busy atomico. Il consumer Hermes (cron */1 + monitor gating) smaltisce le attività, scrive review-handoff dopo il controllo del singolo slot e richiama l’agent reset.

Sostituisce l’avvio headless e aggiunge alle esecuzioni dsh headless le opzioni `--model provider/model`, `--resume <id|latest>`, `--continue` e `--session-info`.

Invia notifiche push ServerChan3 (Server酱) al termine del turno: titolo, modello, directory del progetto, branch git, stato ed estratto della risposta; filtro subagent e consegna fire-and-forget.

Gestisce profili di subagent nominati e riutilizzabili per DeepSeek Harness e li esegue con modello, reasoning effort e preset agente definiti per profilo.

Modalità Task Runner per DeepSeek Harness: l’agente principale scompone le attività grandi in sottotask indipendenti, le invia ai subagent in contesti nuovi e brevi (modello locale predefinito) e sintetizza i risultati. Concorrenza e modelli worker/orchestrator sono configurabili nel pannello delle impostazioni.

Riduzione della ridondanza in ingresso per DeepSeek Harness: rimuove i token ripetuti o ridondanti prima che raggiungano il modello (livello ②).

Bridge Vision per modelli DeepSeek solo testuali: trascrive le immagini allegate con deepseek-v4-flash-vision-exp prima che raggiungano deepseek-v4-pro, senza dipendenze di terze parti.

Strumenti Apple Vision sul dispositivo per modelli dsh solo testuali: OCR locale (zh-Hans + 30 lingue), classificazione immagini, rilevamento volti, layout documenti e descrizione combinata. 100% offline, senza chiave API, con suddivisione degli screenshot lunghi.

Strumento di generazione immagini rivolto al modello, con canale configurabile e parametri immagine normalizzati.

Provider di ricerca web selezionabile per DSH: ricerca web nativa DeepSeek o backend personalizzato compatibile con OpenAI. Dopo l’installazione, le ricerche web DSH vengono instradate automaticamente al plugin; servono solo provider, chiave API e modello. Pubblicato su npm come @lp181818/web-search-advanced@0.1.3.

Provider di ricerca web basato su ZAI GLM MCP: cerca e recupera dati tramite Open BigModel API, iniettando automaticamente le credenziali da ~/.dsh/.credentials.yaml o dalle variabili d’ambiente; nessuna chiave API nei file di configurazione.

Motore di ragionamento deterministico (DRE) per dsh: strumenti dre__* verificano le conoscenze con discriminazione in tre fasi e offrono cicli cognitivi deterministici, risoluzione dei vincoli, modelli mentali e memoria sinaptica, rafforzando la certezza delle informazioni.

Pacchetto base nativo DSH: registra un workspace predefinito persistente, offre ispezione paginata e in sola lettura di plugin, skill, memoria, sessioni, storage, impostazioni, credenziali e file DSH_HOME, e sincronizza le capacità dettagliate dei modelli CLIProxyAPI nelle impostazioni dei provider nativi.

Pannello Model Health in Settings: elenca tutti i modelli configurati in settings.yaml e ne verifica in batch disponibilità e latenza.

Provider Qwen Token Plan CN per DeepSeek Harness tramite OpenAI Responses API: strumenti lato server Qwen e function tool locali DSH, cronologia multi-turno testo/ragionamento/chiamate, allegati immagine persistenti e snapshot ufficiale del catalogo modelli per release.

Dashboard di utilizzo token per DSH Web GUI: totali giornalieri/settimanali/mensili, dettaglio per modello, grafico impilato di 30 giorni e UI in 4 lingue.

Mostra l’uso di MiniMax Token Plan accanto al selettore modelli DSH Web UI: barre 5h/7d, refresh al clic, automatico in inattività e heartbeat, endpoint fallback. Riutilizza le chiavi in Settings → Model e appare solo per provider MiniMax Token Plan.

Barra di stato saldo/quote provider per DSH Web, con impostazioni delle capacità modello, monitoraggio salute JSON esterno, collegamento visivo dei campi e dettagli per modello.