Plugin

Flusso di lavoro di reclutamento basato su IA per HR e cacciatori di teste: definizione degli standard di ruolo, sourcing e screening iniziale su due canali (Boss Zhipin e Liepin), mappatura del mercato dei talenti, valutazione dei curriculum, pianificazione dei colloqui, registro dei candidati e report giornalieri. Può essere installato come plugin di Claude Code o plugin DeepSeek Harness (dsh): quest'ultimo include un pannello "Recruiting Browser" pronto all'uso. Funziona anche con qualsiasi assistente di coding IA in grado di leggere AGENTS.md.

Ricerca accademica AI4Scholar: 38 strumenti su Semantic Scholar, PubMed, Google Scholar, arXiv, bioRxiv/medRxiv e risoluzione DOI (ricerca, grafo delle citazioni, autori, raccomandazioni, testo completo PDF a sezioni, citazione automatica, figure scientifiche), una ricerca multipiattaforma unificata con deduplicazione, una scheda della chiave API nelle Impostazioni e contabilità dei crediti per chiamata con una scheda saldo `/ai4scholar`.

Pannello flottante per gestire server MCP e skill nella UI Web DSH: il caricamento differito degli strumenti per server (ToolSearch, disattivato per impostazione predefinita) esclude i suoi strumenti dal contesto di ogni turno. Il prompt elenca solo i nomi; lo schema completo entra quando il modello trova lo strumento tramite tool_search integrato, evitando il costo di schemi inutilizzati. Server MCP globali o nel .dsh/mcp.json del progetto, attivazione per server, catalogo di 47 servizi e importazione da altri dieci client. Le skill vengono scoperte automaticamente nei loro ambiti reali con gestione delle sovrapposizioni; invocazione automatica del modello o solo manuale configurabile per skill.

Genera titoli di sessione deterministici e configurabili per DeepSeek Harness a partire da campi semantici del prompt e template.

Aggiunge una vista Worktree a DSH Web UI che raggruppa le Session per worktree Git, mantenendo DSH come fonte di verità.

Lascia scorrere le tue idee — Tydora è un moderno editor Markdown desktop che combina editing WYSIWYG, collegamenti bidirezionali, mappe mentali e una tela infinita, favorendo il pensiero profondo e un'espressione senza sforzo.

Memoria di progetto solo locale, senza dipendenze runtime incluse né servizi esterni: JSON come fonte di verità più un PROJECT_MEMORY.md generato, Hot Memory limitata da token e congelata per sessione per la stabilità della cache dei prefissi di prompt, richiamo BM25 cross-progetto in cache, provenienza affidabile di sessione/turno, governance spiegabile di duplicati/conflitti prima della scrittura, ciclo di vita modificabile di importanza/pin/tag/sostituzione/archiviazione, distillazione configurabile a fine turno di livello superiore e una GUI web bilingue per ricerca, ispezione, diagnostica e impostazioni in tempo reale.

«Lettura» delle immagini per modelli solo testo: riduzione della scala + riduzione della profondità colore + impronte di struttura/colore convertite in griglie di testo restituite alla conversazione, permettendo al modello di ingrandire, campionare ed eseguire OCR in autonomia come un modello multimodale; completamente locale, senza alcuna dipendenza da modelli esterni, include una skill di metodologia di lettura delle immagini e PaddleOCR opzionale.

Selettore di skill in stile WorkBuddy: un pulsante accanto al compositore apre un elenco ricercabile delle skill installate; selezionandone una si inserisce il gesto ufficiale /skill-name, così la skill viene caricata insieme al messaggio.

Plugin di autoevoluzione riflessiva per Qwen3.8 27B/3.8 Flash locale e API online: un controller di convergenza del ciclo di codice limita la riflessione ripetitiva di verifica profonda di Qwen3.8 27B/Flash, per convergere più rapidamente e ridurre il tempo di ragionamento; una protezione di consegna a cinque stati individua e corregge turni bloccati e loop infiniti. Logica host indipendente dal modello, in gran parte compatibile con API online; miglioramento continuo a ogni uso con autocontrolli dei controargomenti, escalation al critico, recupero della memoria tramite indice invertito, guida alla convergenza del ciclo e protezione a cinque stati.

Input vocale per l'interfaccia web: premi Alt (o Alt+Space) per avviare/arrestare la dettatura, Web Speech del browser (zero-config) o ASR cloud compatibile con OpenAI, rifinitura opzionale tramite LLM configurato in DSH, interfaccia impostazioni.

Lettura approfondita e sintesi per DSH: libri, articoli, video e web trasformati in note strutturate di Obsidian tramite parser di plugin, sottoagenti paralleli MapReduce di lettura profonda, output JSON Schema e cache idempotente.

Elimina definitivamente le conversazioni DSH, con eliminazione ricorsiva opzionale delle sessioni fork e dei subagent.

Skill e strumenti di sviluppo Minecraft per DeepSeek Harness: 8 skill che coprono plugin Paper/Spigot, mod Fabric, Forge e NeoForge, sviluppo di addon per i principali mod, e configurazione di build Gradle/JDK da Minecraft 1.7.10 a 26.x; il generatore di progetti mc_scaffold e il runner Gradle mc_gradle; una skill di intake che chiede i dettagli mancanti su versione/piattaforma prima di iniziare; quattro subagenti integrati; e un secondo preset Minecraft Architect il cui strumento mc_codex esegue il Codex CLI dell'utente tramite il protocollo codex app-server per abbozzare lo scheletro, dopodiché DSH riempie i corpi dei metodi contrassegnati e verifica la build.

Il sistema operativo di marketing per agenti IA: prima pensa come un marketer, le tattiche sono il risultato.

Canale bot ufficiale QQ per DeepSeek Harness (fork ricco di funzioni di tencent-connect/dsh-qqbot): chat di gruppo e privata con l'agente completo, libreria di sticker con etichettatura automatica e risposte meme con IA, gestione dei gruppi (approvazione di adesione e mute), eventi di schede interattive botplay con cataloghi paginati, registro delle estensioni utente (comandi slash personalizzati e strumenti QQ), risvegli programmati, approvazioni remote via QQ e una web UI di dock fluttuante.

Riduzione reversibile del contesto per DeepSeek Harness: ricodifica tabellare lossless in stile TOON delle array JSON uniformi, finestre di tabella campionate a passo con numeri di riga e dedup cross-turn per output di strumenti ripetuti; ogni sostituzione passa un gate byte+token (≤72% byte, rigorosamente meno token stimati) e l'originale viene scaricato su disco dietro un avviso `[save-token #id]` recuperabile in una chiamata tramite lo strumento `save_token_expand`, con conteggio dei token fatturati e risparmiati su una dashboard delle impostazioni.

Superficie di azioni LSP per DSH: diagnostica, formattazione, completamento, azioni sul codice, simboli, aiuto per le firme, suggerimenti inline e rinomina, tutto basato su veri language server.

Hub delle skill in GUI per DeepSeek Harness: sfoglia, cerca, attiva/disattiva, ispeziona, diagnostica e crea scaffold di skill locali dal registro ufficiale ctx.skills, più un mercato delle skill con sincronizzazione delle fonti tracciata e aggiorna-tutto con un clic.

Adapter di terze parti che registra il server MCP upstream REA (Reverse Engineer Anything) in DeepSeek Harness come strumenti mcp__rea__*. La 2.x installa il proprio runtime (Node, REA CLI, JDK, Ghidra) in <DSH_HOME>/plugins/rea-bundle e avvia REA tramite shim, quindi dopo la configurazione iniziale funziona anche senza componenti preinstallati. La 1.x (branch v1, npm 1.0.6) è solo configurazione e richiede REA e Ghidra già installati. L’analisi è dell’upstream: binari nativi (Hopper/Ghidra/IDA), app JavaScript/Electron, assembly .NET, siti Web, APK Android e dispositivi adb, firmware e acquisizioni di processi.

Gateway di sicurezza remoto e mobile: accesso Tailscale/LAN senza modifiche con abbinamento tramite QR, crittografia RSA, difesa dagli attacchi brute-force e snippet in stile mobile; cede automaticamente il servizio di abbinamento condiviso ad altri plugin remoti così che la coesistenza non comprometta mai l'avvio.

OpenCues per DeepSeek Harness — alternative di parole generate da LLM e completamenti attivati da "_" nel composer di dsh.

Permette al modello principale di chiedere a un modello revisore indipendente di controllare una decisione già presa, con modalità off, shadow e advisory. Richiede un servizio proprio che implementi POST /v1/decision.

Classifica le chiamate ai tool in sospeso con Jev (il modello decisionale non generativo di TypeSafe AI) su tools/pre-execute — le chiamate ad alto rischio ad alta confidenza vengono negate, quelle ambigue escalate all'approvazione — e approva automaticamente le chiamate reversibili chiaramente consentite su approval/request dietro un gating basato sulle prove negli argomenti. Ridefinisce anche il resolver dei riferimenti di sessione, così gli snapshot conservano i messaggi valutati da Jev invece di scartare i più vecchi. Degrada al comportamento standard in caso di errore del provider; modalità shadow con il comando /jev-stats; endpoint TypeSafe o OpenRouter; 64 test.