Plugin

Modalità Goal ed esecuzione autonoma per DeepSeek Harness: un banner fissato mantiene visibile il Goal tra i turni mentre l’agent lavora per raggiungerlo in autonomia.

Notifiche del browser e un bip quando un turno termina, l'agente pone una domanda o c'è un'approvazione in sospeso; cliccando la notifica si salta alla sessione; endpoint di attivazione remota e canale SSE (npm: `bsfeng-dsh-notify`).

Osserva le tracce di esecuzione dell'agente e attiva una revisione LLM al termine di ogni turno andato a buon fine quando scattano i segnali, cristallizzando flussi di lavoro riutilizzabili in skill registrate che migliorano progressivamente con le esecuzioni successive.

Torna a prima di una qualsiasi delle tue domande oppure modifica l'ultima e reinvia, con i file del workspace dei turni scartati ripristinati.

Barra dei widget sul lato destro per la UI Web DSH: statistiche sessione in tempo reale (turni, tempo LLM/strumento, TTFT, velocità, cache, token) e quota OpenCode Go tramite un proxy host same-origin; registro widget estensibile per più widget di utilizzo della piattaforma, elementi visivi, azioni utilitarie e integrazioni esterne.

Espone gli strumenti run_python/run_node che eseguono codice tramite stdin e restituiscono stdout/stderr/exit, con una scheda di configurazione per il percorso dell'interprete.

DSH Relay trasforma Telegram in un canale remoto di conversazione e notifiche per DeepSeek Harness.

Salva schede per imparare l’inglese mentre usi DeepSeek Harness. A ogni passaggio aggiunge una riga al prompt di sistema, chiedendo al modello di controllare il tuo inglese e chiamare prima english_cards_capture. Le schede restano su questo computer finché non attivi la sincronizzazione (disattivata per impostazione predefinita); dopo l’accesso OAuth nel browser, invia ad aoilang.com le schede con le frasi originali e corrette.

Tema per DSH Web in stile ZCode: temi chiari/scuri Zai, albero di workspace e sessioni nella barra laterale, ricerca globale, navigazione dei turni con onda al passaggio del cursore e schede di approvazione/tasti messaggio in linea con ZCode. Ogni valore visivo è protetto da asserzioni di contratto. Fork di MichengAI/dsh-codex-ui; non installarlo insieme al plugin upstream perché ridisegnano la stessa barra laterale e le stesse conversazioni.

Due gate per testo AI in uscita. Guard blocca all’invio: verbo riempitivo+nome astratto, aggettivi vuoti, frasi generiche, apertura modello, boilerplate git commit/PR/review e commenti narrativi sul codice. Copre chat/commenti/email/commit/PR/review/issues/docs/codice; risponde OK o con una correzione. Catch memes consulta prima del ragionamento la wiki locale da 6.792 voci (senza indovinare/cercare slang) e inserisce “how to answer this”. Match esatto title/slug/alias, mai fuzzy; chat normale non attiva. node:sqlite locale, zero deps, 1,6 ms. Settings: guard, strict, toggle prompt/wiki, lookup per turno, tono comportamentale reserved/measured/follow the room/unrestrained, AI-completion separato (off predefinito, modello sessione), test incolla, 3 soglie. I gate non chiamano modelli.

Stile di lavoro sempre attivo per agenti DSH, fornito come agent preset: riformulare il compito, leggere prima di modificare, verificare ogni cambio con un comando reale e mantenere leggero il contesto. Include 29 skill (cicli plan/review, TDD, sblocco, monitoraggio PR) e un turn guard che contesta modifiche senza verifica riuscita e insiste di più al secondo errore.

Plugin DSH che rende più fluida la visualizzazione di ragionamento e output degli strumenti durante i turni attivi in tutti i modi Work details. Finestra di seguimento limitata in Compact/Standard e ritmo per riga in Detailed/Verbose.

Compressione Kifu per sessioni DSH lunghe: nuovi turni entrano in un DAG (nodo=posizione, arco=correzione tentata) e viene inserita una lista calda di ~417 token (fixture 2000 archi, livello L5). Memoria degli errori e rilevamento di posizioni ripetute. Ogni tratto è riepilogato una volta, senza degrado dopo altre compattazioni.

show_page crea pagine interattive nella chat. Con 8 template (report/compare/checklist/dashboard/timeline/flashcards/quiz/flow), il model fornisce i contenuti e il plugin gestisce layout/interazione/salvataggio; ammette pagine complete. CSS @layer di base, prevale il CSS proprio. Sotto la risposta, tema chiaro/scuro. localStorage per pagina in DSH persiste tra aperture/versioni e sincronizza chat/sidebar; ogni modifica crea una versione ripristinabile. Chrome/Edge locale nascosto verifica errori script, overflow orizzontale e dark mode dopo il salvataggio e rinvia i problemi al model. Sidebar: vista completa, versioni, galleria, export PNG/PDF/HTML. Frame sandbox con origin separata/CSP rigorosa: niente dati DSH né fetch/XHR/WebSocket. Mobile via dsh-mobile.

Pannello Agnes per generazione immagini/video, canvas a nodi e modalità short drama. Il canvas estrae con ffmpeg il fotogramma finale di una scena per usarlo come primo della successiva; la modalità converte uno script importato in scene storyboard. Generazione/polling nel processo Host, continuano dopo ricarica/chiusura. Risultati e cronologia di 80 voci su disco.

Nulla resta nel system prompt: una corrispondenza restituisce solo i titoli, il contenuto si carica solo quando viene letto e le regole del progetto possono ampliarsi da sole.

Notifiche toast native Windows per sessioni DSH desktop: fine turno, approvazioni, domande e promemoria di un’attesa senza risposta. Ogni situazione ha suono e testo popup propri (fino a tre modelli nominati per situazione), tre modalità di consegna, anteprime e importazione di suoni personalizzati. Un clic porta in primo piano la finestra DSH.

Pipeline di produzione di risorse di gioco: genera immagini, video e audio; converte un video in un’animazione coerente di sprite; crea varianti ricolorate; adatta le risorse allo schema del motore; le installa nel progetto e verifica che il codice le referenzi davvero. La conversione video-sprite richiede ffmpeg; la generazione richiede una chiave API immagine/video (Agnes AI / OpenAI / fal).

Ricerca nella sessione (Ctrl+F) basata sul session store, non sul DOM. Etichetta ogni risultato per origine (you/assistant/reasoning/tool call/tool result/system), raggruppa per turno e unisce frammenti identici. Ambito prosa o tutto, regex, maiuscole/minuscole e parola intera; evidenzia tutti i risultati e li copia o esporta in Markdown.

Fa narrare il processo all’agente: ogni turno inizia spiegando come interpreta il messaggio e cosa farà per primo; brevi note compaiono tra i gruppi di chiamate ai tool. Impostazioni in-app per stile, limite frasi e toggle.

Registry governato di connettori MCP (stdio e streamable-http): autorizzazione fail-closed a quattro livelli, import JSON `mcpServers` che rifiuta args malformati, oscuramento delle credenziali a ogni output, agent bridge con verdetto onesto anziché falsa approvazione, console `/mcp-reg` e pagina impostazioni.

Tavola rotonda multi-agente: ogni partecipante interviene a turno come subagente sul proprio modello, il moderatore riassume ogni giro e alla chiusura viene prodotto un verbale Markdown.

Completa i compiti 头歌 (EduCoder) tramite l’API JSON della piattaforma, senza automazione del browser. `educoder_sweep` scansiona i corsi ma salta i compiti già completati senza leggerne le prove; la scansione dell’intero account non consuma token del modello. Anche i quiz a scelta multipla non consumano token, perché la piattaforma restituisce la chiave di risposta in ogni invio. Il modello genera il codice, caricato con `evaluate:0` e valutato una volta per prova; i tentativi successivi usano il rapporto d’errore ricevuto. Strumenti: `educoder_sweep`, `educoder_homework`, `educoder_account`.

Conserva le decisioni di progetto in Markdown anziché nella cronologia chat: un documento principale e documenti per modulo, con citazione file:line per ogni voce. L’agente ti intervista per risolvere le questioni aperte e calcola un punteggio in cinque dimensioni (complessità, estensibilità, manutenibilità, qualità del codice, riuso), mostrato accanto al selettore del modello. Una sessione può collegare più progetti; le dimensioni small/medium/large ampliano i limiti. Una sezione pipeline riutilizzabile del documento principale viene inserita quando compaiono le parole chiave.