Plugin

Richiama con i tasti su e giù, nel composer vuoto, i prompt inviati prima nella sessione corrente, e mostra un badge di posizione durante la consultazione.

Plugin di connessione alle fonti dati per DeepSeek Harness: scoperta dei metadati dei database, modellazione semantica con IA, query SQL di sola lettura e chiamate API HTTP fisse.

Aggiunge regole meccaniche di sicurezza in stile cc-safety-net. La revisione può avvenire senza modello o con il suo aiuto, in modalità come 自动审查 (auto-review) e 机械直通 (mechanical pass-through). Il gate permessi P0–P4 privilegia regole deterministiche, con livello permissivo, apprendimento accumulato e cronologia approvazioni; credenziali e percorsi protetti sono sempre negati, gli strumenti interni di sola lettura autorizzati automaticamente.

Registra clic, input, navigazione e traffico di rete reali in una sessione browser guidata dall’utente, quindi genera un report cronologico Markdown (report.md + events.jsonl) per creare skills a livello API.

Inietta prompt di sistema per modello in DeepSeek Harness: aggiunge testo alla FINE del prompt dei modelli configurati localmente tramite la route esatta provider/model o la regola provider/* (si accumulano in ordine). Settings elenca provider e modelli per la modifica immediata; le regole persistono in DSH_HOME e valgono per sessioni principali, subagent e workflow figli.

Riavvio graduale + riconnessione automatica del client + continuazione dell'obiettivo tra riavvii per DeepSeek Harness (dsh). Dopo un aggiornamento del plugin, dsh-phoenix riavvia dsh a un confine di inattività sicuro, mantiene connessa la pagina del browser e riprende un obiettivo in esecuzione affinché un'attività possa continuare.

Ricerca di gare e intelligence sulle offerte in DeepSeek Harness con ricerca di progetti proposti, screening tramite regole, revisione umana, più esportazioni Excel/PDF usando il MCP Qichacha autorizzato dall'utente.

Adobe Lightroom Classic come strumenti dsh nativi tramite il server MCP lightroom-py: legge il catalogo, applica impostazioni e preset di sviluppo, esporta JPEG/TIFF/PSD/DNG e scrive valutazioni, etichette, parole chiave e IPTC — 15 strumenti che pilotano Lightroom Classic installato sulla macchina locale, senza round-trip cloud; il pacchetto Python è su PyPI e il plugin Lightroom si installa con un comando.

Sommario interattivo della chat con segnalibri, fissaggio dei turni, scorciatoie globali ed estrazione delle intestazioni.

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.

Interrompe una chiamata del modello in streaming quando la stessa stringa si ripete dieci volte consecutive (soglia configurabile), conserva la risposta parziale come normale messaggio assistant e mostra workspace, sessione e stringa ripetuta. I conteggi possono variare per lunghezza dell’unità tramite tabella a fasce o modulo JavaScript; le aree di codice (blocco, inline, indentate) usano una soglia più permissiva.

Gate di freschezza per le dichiarazioni dell'agente su test, typecheck, lint e build: ogni esecuzione di verifica diventa una ricevuta su tools/post-execute, le modifiche ai file vengono tracciate, e a agent/turn-stopping una dichiarazione la cui ultima ricevuta è obsoleta, fallita o illeggibile spinge un ulteriore passo nominando la ricevuta e i file modificati da allora.

Blocca le scritture di edit/write che contengono caratteri corrispondenti a regole regex configurabili, eseguito prima dell'avvio dello strumento, con messaggi configurabili e propagazione a pwsh nello stesso turno; la regola predefinita corrisponde alle parentesi a larghezza piena.

Guard lato host che consente allo strumento write di creare solo nuovi file: quando la destinazione esiste già, nega la chiamata prima dell'esecuzione e indica al modello di usare edit invece, applicato a tutte le sessioni.

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

Flusso di lavoro per presentazioni basato sull'AI, pacchettizzato come skill dsh: genera presentazioni PPTX modificabili e snapshot SVG da PDF, DOCX, URL o Markdown, riempie template PPTX nativi e potenzia le presentazioni finite.

Instrada lo strumento web_search di DSH tramite l'API di ricerca web di Ollama, riusando OLLAMA_API_KEY. Non è richiesta alcuna chiave ufficiale DeepSeek.

Suite web Zhipu (GLM Coding Plan) come provider e strumenti DSH nativi: riassegna i web_search e web_fetch integrati alla ricerca web Zhipu e alla lettura di pagine Markdown, registra opzionalmente gli strumenti repo github_search_doc / github_get_repo_structure / github_read_file e aggiunge una scheda impostazioni con interruttori e un campo credential-ref.

Memoria a lungo termine governata per DeepSeek Harness: registro delle evidenze di sola aggiunta con protezioni di scrittura, affermazioni su 7 livelli di autorevolezza, catene di sostituzione e iniezione pre-passaggio con budget e quote per dominio.

Inietta nel modello all'inizio della conversazione requisiti durevoli di "da fare" e "da non fare" impostati dall'utente.

Adapter ACP che pilota DeepSeek Harness da Obsidian Agent Client (e altri client ACP): elenca, riprende, dirama ed elimina sessioni, cambia modello per sessione, mostra un'anteprima con riassunto di una riga, importa sessioni ACP esterne e porta le conversazioni di Obsidian Agent Client nell'archivio nativo delle sessioni dsh. Richiede DSH >= 0.1.5-rc.3.

Dashboard di analisi dell'uso dei token tra sessioni, conteggio delle richieste e costi per livelli in stile DeepSeek.

Consente di trascinare, incollare o caricare file e immagini; con modelli non multimodali, un VLM configurato descrive automaticamente le immagini.