Plugin

Assegnazione del parent agent con revisione: suddivide un’attività in ordini di lavoro, li affida ai collaboratori scelti (ognuno con provider, modello e intensità di ragionamento propri), quindi approva o respinge ogni consegna. Quelle respinte vengono riassegnate con il tuo feedback.

Aggiunge due strumenti di audit e quattro skill per testi cinesi medi e lunghi (anche narrativa) e revisione documentale: valuta sette dimensioni dello stile AI, segnala problemi bloccanti con numeri di riga e conserva su file lo stato di continuità dei manoscritti lunghi. Non installarlo insieme al vecchio dsh-deai-audit dello stesso autore: registra gli stessi nomi di strumenti.

Workbench image-deck per DSH guidato dalla chat: dall’intento crea uno script storyboard, genera prompt e immagini AI per pagina con revisioni individuali, offre nove stili e esporta in PDF/PPTX (un’immagine a pagina intera per diapositiva).

Sintesi vocale locale GPT-SoVITS per DSH: legge le risposte, consente di cambiare voce dalla barra laterale destra e addestrarne una nuova da un campione audio. Al primo avvio scarica un motore da 11,4 GB e richiede una GPU NVIDIA CUDA.

Fornisce all'IA DSH fotogrammi video con timestamp, audio e analisi dei testi per Bilibili, YouTube e file locali. Importa sessioni browser crittografate, riprende la visione, salva resolver dei siti e gestisce la cache nativa. FFmpeg e ffprobe devono essere nel PATH o configurati nelle impostazioni del plugin.

Aggiunge una scheda di anteprima viewport mobile nella barra laterale destra: nove dimensioni predefinite per telefoni, tablet e laptop, oltre a larghezza/altezza personalizzate. Copia l’URL con un clic e lo inserisce nel composer tramite il pulsante @ o il comando /url.

Agent Settings gestisce profili di sub-agent riutilizzabili nella barra laterale, ciascuno con descrizione d’uso e route provider/model propria; l’agente può avviare il profilo adatto come subagent.

Gestisce $DSH_HOME/.env dalle impostazioni e sincronizza le variabili d’ambiente Host e utente Windows/macOS.

Aggiunge uno strumento di saldo e inserisce a ogni turno uno snapshot dell’account DeepSeek, con policy di risparmio/arresto per livelli basso/critico. Soglie e conversione legata al cambio sono configurabili. Per leggere il saldo serve l’accesso all’account; profili solo API key restituiscono un risultato illeggibile.

Knowledge base locale: distilla documenti workspace e allegati chat PDF/Word/Excel/Markdown/TXT/CSV/HTML in note Markdown. Viewer stile VS Code, permessi per workspace e strumenti agente per cercare, leggere e aggiungere note.

Apprende convenzioni di codice da istruzioni/correzioni, le salva in regole Markdown modificabili con livello di fiducia e le inserisce come riferimento in ogni sessione. Regole scadute o in conflitto restano visibili per revisione, senza applicazione.

Plugin di personalità: indicatore emotivo 0–100 a evoluzione lenta, visione del mondo propria, diario per turno, rete di relazioni, messaggi proattivi e una riga di voce interiore accanto al costo.

Aggiunge un pannello di test in Impostazioni → Modelli: legge il catalogo del deployment e invia a ciascun modello configurato un solo round-trip chat minimo (breve “ping”, piccolo limite di output) tramite il servizio Host LLM, verificando la connessione con una richiesta reale. Ogni riga indica esito, codice errore harness (NO_ADAPTER, MISSING_CREDENTIAL, AUTH, RATE_LIMIT, TIMEOUT, ecc.) e latenze primo token/totale. Supporta test singolo e tutti i modelli in parallelo (3). Le credenziali sono risolte nel processo Host e non arrivano al browser; le verifiche per modello sono indipendenti e passano da una route con vincolo same-origin e limite del corpo. JS puro, senza build, MIT.

Aggiunge l’abbonamento Meta Muse Code come provider di modelli DSH. Dichiara la route Meta inclusa in Impostazioni > Modelli, sincronizza il catalogo chat dell’account (incluso Muse Wonder) nel selettore e aggiunge una scheda di accesso e il comando `/muse-login` per avviare il flusso Meta integrato con codice dispositivo, rinnovare la chiave ottenuta e mostrare lo stato con un punto rosso o verde. Richiede un abbonamento Muse Code attivo; non serve Meta CLI.

Selettore modelli orientato alla ricerca, con preferiti, recenti, gruppi provider comprimibili e navigazione da tastiera.

Registra in DSH i modelli di workbuddy2api-hub locale come provider OpenAI-compatibile separato per ogni chiave API; ogni chiave mantiene la propria selezione. Badge laterale con saldo della chiave principale e token, crediti e costo equivalente API di oggi/settimana. Richiede workbuddy2api-hub attivo localmente.

Tema acid graphics per DSH Web UI con sei palette complete selezionabili (acid, neon orange, electric cyan, violet, rose, warm orange-light) e sfondo opzionale cristallo wireframe WebGL pilotato da puntatore/scroll. Wallpaper locali con maschera scura e lettere sullo sfondo, animazione di avvio cristallo con video locale opzionale e sezione Impostazioni per tutti i controlli.

Splash iniziale di immersione profonda per DeepSeek Harness: profondimetro con sonda, video di rivelazione del personaggio in loop e fondale con coralli, bolle e particelle lente. La profondità raggiunta determina le creature marine.

Tema liquid glass basato sul wallpaper desktop corrente: lo sfoca sul canvas, lascia pannelli traslucidi e regola la brina per ogni superficie testuale (composer, codice, anteprima, menu) per mantenere leggibile il testo. Controlli stile Apple. Windows legge APPDATA; altre piattaforme usano un gradiente.

Preset colore e selettore carta per anteprime PDF, Office convertito e fogli di calcolo della sidebar DSH; luminosità scura regolabile e preferenze salvate localmente. Cambia solo la visualizzazione, non i file.

Registro costi per turno/passaggio DeepSeek Harness: scheda Turns accanto a Chat/Trajectory con token, costo stimato, risparmio cache e inspector di argomenti, risultati grezzi e fonte. Solo client; prezzi stimati dall’uso modello registrato.

Attività DeepSeek Harness in grafico contributi stile GitHub. Una riga del menu account apre un dialogo centrato con avatar/nome, attività giornaliera annuale in cinque tonalità, selettore anno e tooltip per ogni giorno.

Analisi forense delle vecchie decisioni di routing. Riproduce sessioni e classifica deterministicamente, senza LLM, la complessità dei turni in base alla forma della richiesta. Individua due sprechi: modello costoso per lavoro semplice (differenza misurabile) e modello economico che fallisce su compito difficile; ogni retry reinvia tutto il contesto e il downgrade costa più dell’upgrade. Distingue retry per capacità provider (RATE_LIMIT/TIMEOUT/TRANSPORT) dai fallimenti del modello. Deriva regole dalle prove e stima i prezzi con tabella integrata per milione di token.

UI leggera per la barra laterale DeepSeek Harness: cinque controlli di chiusura, tre densità e tre larghezze da una riga nel footer e sezione impostazioni. Nessuna dipendenza o servizio in background.