Plugin

Tema 昔涟 (Cyrene) e pet desktop per la GUI web dsh: tema bianco perla e rosa, pet Live2D, sfondo a particelle, gradiente e scheda configurazione comprimibile. Porting da Cyrene-Agent (MIT) con il permesso del creatore del modello Live2D.

Salva note disordinate (testo e immagini) in una knowledge base Yuque, classificate dal modello.

Bridge WebSocket loopback che rispecchia gli strumenti frontend dell’app nel registro strumenti dell’agente e reinvia le chiamate del modello all’applicazione: un bridge, molte app, namespace isolati per chiave.

Provider generico di modelli per gateway LLM per DeepSeek Harness: monta newapi, LiteLLM, Higress o qualsiasi gateway compatibile OpenAI come route provider, rileva automaticamente i modelli e arricchisce ciascuno con parametri models.dev.

Livello dati di aggregazione tra ecosistemi: sincronizza il topic GitHub dsh-plugin e il registro npm in un indice JSON aperto, interrogabile da strumenti modello, CLI e un server MCP stdio minimale.

Auditor del valore dei plugin: revisione prima dell’installazione (scansione sorgenti + valutazione LLM) e audit successivo dei bundle installati. Promemoria per ripetere l’audit quando cambia il modello.

Controlli di integrità per i plugin DSH: verifica manifest/patch/entry/build/pack/install, plugin_check richiamabile dal modello, rilevamento host-shadowing del profilo + BOM, diagnostica dell'ambiente e preflight anti-avvelenamento.

Modalità RLM per dsh: subagent ricorsivi tramite la funzione unificata rlm(), con spawn/await/chain come chiamate Python di prima classe. Aggiunge un kernel IPython persistente con binding tools.* e context-as-variable.

Avvio con un clic per la Web UI: un Start-DSH-Web.cmd sul desktop di Windows che avvia dsh web e apre il browser automaticamente (con polling finché è pronto), più uno strumento modello web_launcher (install / open / status).

Esporta eventi DSH di solo metadati — turno, modello, strumento, approvazione, nuovo tentativo ed errore — verso Tuning Engines per tracce governate, valutazione delle policy, analisi dei costi e revisione delle Work Session, con una coda di ripetizione su disco.

Registro di lavoro tra sessioni basato su eventi: registra, segue e chiude attività con cronologia di audit completa, esportazione kanban e riepilogo della board inserito in ogni turno del modello.

Aggiunge la visione ai modelli solo testuali: lo strumento describe_image delega le immagini a un modello di visione dall’elenco dsh tramite il runtime LLM del harness.

OCR locale per le immagini allegate tramite il motore integrato di Windows (Windows.Media.Ocr): al modello viene inviato solo il testo riconosciuto, mai i byte dell'immagine; il passthrough della visione è opzionale (opt-in).

OCR locale per le immagini allegate tramite Tesseract: solo il testo riconosciuto viene inviato al modello, mai i byte dell'immagine; il passthrough vision è opzionale.

Aggiunge la visione ai modelli solo testuali: un modello di visione descrive automaticamente gli allegati immagine della chat con un prompt predefinito e li rianalizza con prompt generati dal modello se mancano dettagli. Include modalità system/custom, pannello GUI, gestione sicura delle chiavi e una piccola patch host per DSH 0.1.0-rc.6.

Lettura di immagini a due livelli per modelli solo testuali: prima OCR locale veloce e offline con RapidOCR, poi fallback a un modello di visione tramite modlens.

Aggiunge la visione ai modelli DSH solo testuali: skill per immagini/OCR/riconoscimento documenti con priorità race pool → custom channels → local, più una patch host idempotente perché i messaggi immagine raggiungano il modello.

Note e attività in normali file Markdown nel workspace: digita /ml seguito da una frase per aggiungerla al diario di oggi. Tre tipi di attività: con scadenza, sospese fino a una data (si riattivano automaticamente alla scadenza) e flessibili. /ml view apre un file con ricerca approssimata in pochi tasti. Zero token: nulla passa dal modello; le note restano file locali leggibili da Git e da qualsiasi editor.

Rollback osservativo delle modifiche ai file per gli strumenti fs: le versioni precedenti a scritture/modifiche sono salvate come Git blob o snapshot e ripristinate con lo strumento rollback_files per il modello o il comando /rollback.

Informazioni sulla sicurezza chimica tramite endpoint ospitato MSDS Chain MCP: 23 strumenti per compatibilità e ordine di miscelazione, rischi GHS, PPE, stoccaggio, smaltimento, limiti di esposizione, classificazione dei trasporti, conformità in più regioni, ricerca e differenze di versione SDS, rapporti di audit firmati. Ogni risposta cita la SDS del fornitore e la data di revisione su cui si basa.

Registratore persistente delle chiamate agli strumenti del modello: ogni chiamata viene salvata in un file JSONL che sopravvive ai riavvii e si consulta tramite lo strumento strutturato call_trace e il servizio callTraceHistory. Include rotazione per dimensione e un add-on opzionale con canvas fluttuante.

Memoria remember/forget guidata da LLM: dopo ogni turno il modello (MemoryDirector) decide cosa tenere; i ricordi pertinenti sono inseriti prima di ogni step, deduplicati e persistiti tra sessioni.

Potatura del contesto scritta dal modello per DeepSeek Harness tramite l'API di compattazione ufficiale.

Titoli sessione in due fasi: titolo immediato con parole chiave durante la conversazione, poi a sessione inattiva rifinitura col modello dal budget più basso e riepilogo di una riga.