Plugin

Tiene traccia dell’uso cumulativo dei token in DeepSeek Harness, con dettaglio per modello e giorno, dashboard nelle impostazioni e directory dati modificabile online.

Analisi personale local-first in Settings: heatmap dei token a 1/7/30 giorni e calendario di 30 giorni, composizione dei token, mix di modelli e stato delle chiamate skill.

Toolkit Aipx: skills e Hub Console per tutti i server MCP con circa 4 meta-tool — stato del pool, attivazione/disattivazione per strumento, catalogo e playground di ricerca che mostra esattamente cosa `mcp_search` passa al modello.

Pannello laterale destro stile Codex per DSH Web UI: browser degli artefatti di sessione (albero file live, inclusione scansione, anteprima, mostra) e chat laterale che fa fork della sessione corrente con selettore modello. Include esecuzioni programmate a ritmo umano e scorrimento intelligente in fondo.

Mantiene il contesto del modello locale a una dimensione gestibile dalla GPU: misura la velocità di prefill a ogni richiesta e, prima di ogni passaggio, avvisa o compatta in anticipo secondo un limite rigido di token, un budget time-to-first-token osservato o uno cold-prefill previsto. `/context-budget` mostra i valori e il costo di compattare subito.

Plugin di curiosità e conoscenze sorprendenti generate dall’IA per la GUI Web dsh (Curio nella UI inglese). “Inizia a esplorare” genera un nuovo gruppo escludendo tutto ciò che è già stato visto; ogni elemento si sviluppa in due livelli più profondi e conoscenze simili. “Elenco curiosità” conserva nel browser l’intera cronologia di gruppi, elementi, livelli e contenuti simili. Riutilizza il canale Host LLM senza configurazione; se non c’è un modello, puoi incollare una DeepSeek API key nel pannello. La lingua segue la UI DSH (zh/en).

Provider Codex della community per DeepSeek Harness con OAuth ChatGPT, modelli Codex, input immagini, visualizzazione quota, controlli Fast e transport per sessione e recupero sicuro dello streaming.

Usa modelli locali MLX-LM o MLX-VLM in DeepSeek Harness tramite un provider compatibile OpenAI in loopback; l’avvio del server gestito da DSH è facoltativo.

Statistiche d’uso dei token per DeepSeek Harness: consumo odierno per modello, percentuale di cache hit, grafico degli ultimi 7 giorni, badge facoltativo nell’intestazione, archiviazione persistente e pulizia automatica.

Plugin DSH per configurare il tipo di input (input) e le modalità di ragionamento (reasoningEfforts) dei modelli personalizzati.

Modelli OpenCode Zen gratuiti e anonimi in DeepSeek Harness (DSH): LlmAdapter nativo, senza chiave API né processo figlio; sidecar Go opzionale.

Mantiene sincronizzati gli elenchi modelli delle route provider llm-pi-ai con il gateway pi.dev e li scrive tramite l’interfaccia ufficiale delle impostazioni.

Mascotte Ork verde pixel per DSH Web: maschera thinking e output del modello con «Waaaaaaagh!» fino al clic per rivelare e maschera anche l’input con lunghezza casuale.

Proxy forward HTTP/HTTPS per provider per DeepSeek Harness: URL e interruttori indipendenti per ogni provider LLM. Le credenziali proxy si indicano tramite riferimenti a variabili d’ambiente; supporta anche il routing della scoperta modelli.

Passa automaticamente la route DeepSeek al modello vision quando serve: la sessione principale Flash cambia modello (A); Pro mantiene il ragionamento profondo e delega la lettura delle immagini a un subagent vision (B). I subagent passano sempre; fallback in caso di errore fatale. Nessun cambio manuale.

Hub di compaction a livelli: sostituisce la soglia unica dell’80% con una scala configurabile (30/50/70/90 per impostazione predefinita), dalla consolidazione leggera alla massima. Inserisce un indice deterministico di parole chiave in ogni checkpoint per accumulare fatti tra i cicli. Riassume con una catena di modelli: primario e fino a 3 fallback, ciascuno con il proprio livello di ragionamento. Aggiunge una scheda Compaction e una scheda impostazioni; disattivandolo ripristina sempre la compaction standard.

Sostituisce la pagina ufficiale Models con gestione del ciclo di vita dei provider, livelli di ragionamento per modello, override dei retry, riordino drag-and-drop e sincronizzazione dei modelli upstream.

Pannello di controllo dei server locali di inferenza LLM nella vista Web DSH: registro dei servizi con controlli di stato e arresto, profili nominati per llama.cpp/SGLang/vLLM con verifica KV/VRAM prima del salvataggio, rilevamento GPU e benchmark tok/s.

Mostra saldo DeepSeek e costo per sessione nel dock del composer Web DSH con tariffe ufficiali picco/fuori picco (picco lun–ven, BJT 9–12 e 14–18; weekend fuori picco). Il deepseek-v4-flash-vision-exp integrato è fatturato al prezzo flash; le immagini contano come token, max 384 per immagine.

Workflow di ingestione della knowledge base Obsidian come plugin DeepSeek Harness: provider di skill incluso e strumento modello `obsidian_validate_vault`; dichiarativo e componibile.

Selezione del modello del subagent per conversazione in DeepSeek Harness Desktop.

Ottimizzatore di prompt per DeepSeek Harness: un pulsante nella riga strumenti del composer riscrive la bozza come prompt strutturato usando il modello selezionato nella sessione, con ripristino in un clic.

Controlla la modellazione 3D di Blender dal harness: crea primitive, esegue CSG booleano, trasforma, assegna materiali e modificatori, interroga la scena ed esporta STL/OBJ/PLY/GLTF tramite bridge JSON. Include runtime headless trimesh+manifold3d e addon Blender bpy che usa lo stesso protocollo. Configura automaticamente l’ambiente con `blender_setup` (rilevamento/installazione/configurazione/verifica).

Plugin DSH che rileva e configura automaticamente le capacità del modello (reasoningEfforts e modalità di input) per llm-pi-ai. Successore di dsh-reasoning-efforts.