Plugin

Strumenti di evidenza per ricerca sulle fragole con consapevolezza dell’assemblaggio, per DeepSeek Harness.

Go (weiqi) per DeepSeek Harness: motore regole completo, AI integrata a tre livelli, stima delle pietre morte, revisione LLM facoltativa, import/export SGF e bridge KataGo GTP opzionale.

Plugin pet DSH con libreria operatori Arknights e pet con immagini personalizzate. Scegli tra 486 operatori: scarica l’atlas Codex v2 da una revisione upstream fissata, verifica ogni Git blob hash e lo installa localmente. Importa anche atlas propri (1536×1872 o 1536×2288) o PNG/WebP/GIF normali. Il pet segue l’attività della sessione, mostra una nuvoletta mentre una decisione è in attesa, si trascina e ridimensiona.

npm `dsh-doudizhu-lan`: 斗地主 LAN per 3 in finestra flottante. Un computer apre stanza/porta, gli altri entrano con codice di 6 caratteri e indirizzo. CPU a 4 livelli riempiono i posti; si parte in tre e si può giocare anche in uno o due. 54 carte/4 semi; puntate 1/2/3 o pass; landlord prende le 3 carte in fondo e ne ha 20. Turni e primo offerente ruotano in senso orario. Engine pura con 11 forme legali; joker grande > piccolo > 2 > A > K…3, semi non confrontati, scale/coppie/aerei escludono 2 e joker, rocket batte tutto. CPU gira nell’autorità e vede solo la propria mano, cronologia pubblica e conteggi; solo l’autorità sceglie gli ID giocati, senza fughe di mano. Nessun timer umano; 179 unit test.

Esploratore dello spazio: dischi, cartella home ed elementi più pesanti.

Aula di programmazione per bambini: esegue Python e LOGO turtle, spiega, fa esercitare e rivedere, e guida i programmi passo passo.

Pubblica come endpoint HTTP compatibile OpenAI il modello selezionato nel profilo o in Models: `/v1/models`, `/v1/chat/completions` con streaming SSE o senza, `/health`. La richiesta può indicare qualsiasi modello instradabile; se manca `model`, usa la scelta corrente della chat, quindi cambiarla aggiorna anche l’endpoint. Se attivo, può prestare al modello gli strumenti Harness abilitati singolarmente, eseguire le chiamate tramite il runtime tool Harness e restituire risultati fino a un limite di round. Listener proprio del plugin: `127.0.0.1`, `0.0.0.0` e porta inoltrata via NAT mantengono lo stesso request path. Settings configura bind address, porta, API key con generatore, provider/modello fallback, reasoning effort, origine CORS e timeout.

Registra `janitor_scan` e restituisce un piano deterministico e verificabile per ripulire residui di sessione (documenti di piano, script scratch), con verdetto e prova per file. Solo scansione, non elimina.

Diagnostica e ripara conflitti plugin DSH, inclusi quelli silenziosi. Confronta capability graph del Loader profile attivo e livelli `cordis.patch.yml` sul disco con l’host reale, non copie forse obsolete. Rileva: fiber PENDING senza servizio; browser half che inietta client module assente; tool id condiviso da due plugin; Loader entry id duplicato; riga disattivata in un livello e reinserita in un altro; import di subpath non esportato; ciclo inject. Ogni rilievo include prova, confidenza sul proprietario del nome e riparazione con rischio. Verifica un diff dry-run o usa singoli `.patch.yml` di `--fix-out`; mai caricati automaticamente, quindi una scelta errata non cambia nulla.

Pannello Git nella sidebar destra e quindici strumenti agent: diff stile editor, grafo commit di tutti i branch, stage/commit, operazioni branch/stash/remote, messaggi commit assistiti dal modello, revisione pre-commit e divisione dei commit.

LittleStar Meeting Room: riunisce in una stanza sessioni AI che non possono vedersi, per una riunione o una partita a lupi mannari. Creato da 插件·2代小星辰 (LittleStar) e 辰启星明; le quattro funzioni di gioco (visibilità mirata, chat privata, domande simultanee, eliminazione) sono di 插件·3代小星辰. Qualsiasi sessione può ospitare: imposta tema e obiettivo, invita i membri in ordine, parla uno alla volta e chiude con verbale scritto. Supporta anche giochi come lupi mannari. Include la guida per principianti `小白使用指南.md` di 插件·3代小星辰.

Fornisce Skills per piano condiviso, recupero del contesto e aggiornamento progressi tramite StateDock Remote MCP, senza eseguire attività né pianificare agent. Per Harness 0.2.0-rc.2.

Workspace di audit per DeepSeek Harness: spazio di consultazione multi-agent con un agent per ogni posto di revisione, ogni giudizio instradato a una review face nominata e l’intera esecuzione conservata come traccia verificabile. Pronto all’uso: endpoint integrato, workspace creato al primo avvio e scene di revisione con posti e agent elencati.

Preset agente: una sessione esegue una pipeline di sviluppo automatica in tre fasi: progettazione interattiva con subagenti di ricerca paralleli; sviluppo guidato da obiettivi con subagenti revisori/sviluppatori e budget per pacchetto; ciclo finale di correzioni per l’accettazione.

Skill di audit C++: rileva lo standard C++ effettivamente usato dal progetto prima di formulare raccomandazioni. Controlla RAII e ownership, semantica di move, sicurezza delle eccezioni, prestazioni e memoria, container e algoritmi, concorrenza, template e compilazione, limiti dello standard e type safety, ABI e interfacce. Ogni rilievo include punto di controllo, motivo, esempio da errato a corretto e standard minimo.

Converte localmente i file Office e PDF del workspace DSH in Markdown prima che il modello li legga, senza rete né quota API. Scrive ogni .md accanto alla sorgente, così nel contesto entra solo il percorso. Per un file o una directory restituisce byte, righe, stima dei token e struttura dei titoli.

Aggiunge vision PaddleOCR a LLM testuali (Agnes, DeepSeek, MiniMax, GLM, Mimo). File locali e URL; tier gratuito 20.000 pagine/giorno. Serve token API PaddleOCR da richiedere (gratis, 1–3 giorni lavorativi).

Ispeziona e riordina un vero Android via adb: dimensioni app da dumpsys diskstats senza root, spazio, pulizia cache conservando i dati, misure directory e screenshot — cinque tool. Le letture non modificano nulla; le scritture richiedono conferma esplicita.

Cinque strumenti di sola lettura per i nodi NewAgentUniverseByDeepSeek in DSH: provenienza (entrambe le release upstream nominate da questa build), stato ripristinato della directory dati e audit del ledger, vettori di conformità, conversione decimale esatta e raggiungibilità del nodo. Il controllo del nodo (avvio/arresto del daemon, deposito di fondi, invio di messaggi al bus) non è esposto perché sono operazioni privilegiate soggette ad audit nel progetto.

Potenziamento della modalità plan di DSH in stile ZCode: strumento enter_plan_mode avviato dal modello, intercettazione rigida degli strumenti di scrittura al dispatch (ctx.tools.guard) durante la pianificazione e sezione prompt in quattro fasi (explore, design, review, exit). Riutilizza la macchina a stati ufficiale plan/mode e il flusso di revisione in uscita.

Selettore agente: scegli un Agent CLI esterno (Claude Code, Codex, Qwen Code, Gemini CLI, Aider, Goose, Hermes…) come executor predefinito senza modificare config. Roster data-driven; rileva PATH, directory CLI gestita e drop-in. CLI installati senza credenziali/servizio mostrano “needs setup”.

Provider aggiuntivo per la ricerca web: ogni web_search combina l’API DeepSeek Search (primaria) con i risultati Google di serper.dev (secondari) in rapporto fisso 2:1. Entrambi usano richieste HTTP dirette, senza turni di modello ausiliari; deduplica gli URL, riduce i riepiloghi DeepSeek lunghi a snippet, applica timeout per backend e ripiega su quello che risponde.

Memoria a lungo termine in quattro livelli scritti dall’utente (regole obbligatorie, preferenze di comportamento, profilo utente, regole facoltative), inseriti come sezione del prompt di sistema; insieme di lavoro temporaneo separato (passaggi tra sessioni, obiettivi di fase, elementi in attesa) con limite di 1.200 caratteri, la cui iniezione termina quando l’elemento è completato. I livelli a lungo termine sono file Markdown leggibili e modificabili dall’utente; l’agente può solo proporli e non scrive finché l’utente non li accetta nel pannello cinese. Le voci temporanee vengono scritte solo su richiesta esplicita in <DSH_HOME>/temp-memory.json (creato alla prima scrittura), non nella directory della memoria. Nessuna acquisizione automatica, scrittura in background o rete.

Libreria degli allegati in sola lettura: elenca tutte le immagini e i file salvati sul dispositivo, le dimensioni e le conversazioni che li usano ancora (anche nel cestino delle sessioni). Include Show in Finder e Open in Preview.