Plugin

Raggruppa tutte le righe dei pannelli laterali, registrate tramite slot o aggiunte dai plugin, in un’unica voce Plugin Hub e recupera spazio verticale per l’elenco dei workspace.

Slot di font separati per contenuto, codice e terminale, più font dell’interfaccia, stepper per dimensione interfaccia e codice inline, altezza riga e spaziatura lettere. Solo tipografia: non tocca i colori.

Dopo ogni risposta prevede il prossimo messaggio e lo mostra come ghost text grigio nel compositore. Tab lo inserisce senza inviare; il model di previsione è selezionabile.

Generative UI: il modello chiama render_ui con uno snippet React e la risposta diventa una scheda interattiva nella conversazione. Lo snippet gira in iframe sandboxed con opaque origin: non può leggere pagina host, storage o cookie; la CSP del frame blocca la rete. La scheda invia messaggi solo dopo conferma utente; in caso di errore lo mostra e permette di aprire il source con un toggle.

Mostra nella chat DSH i piani scelti da JeV, aggiornamenti e riepiloghi per fase, con traduzione nativa o sintesi leggere. Richiede una chiave JeV; il servizio Jev è chiamato esternamente e può essere a pagamento. Include flussi gerarchici di attività seriali/parallele.

Solo per desktop. Aggiunge a DSH la chat web DeepSeek, conversazioni laterali temporanee, la piattaforma API e la migrazione delle conversazioni.

Pannello cognitivo AOCI per DSH: panoramica di più aree di lavoro, indice e governance per repository, diagnosi del collegamento MCP e inizializzazione guidata o in blocco. Governance, verifica e inizializzazione richiedono il CLI esterno aoci sull’host; l’indice si consulta anche senza.

Animazione iniziale per la GUI web DSH in stile Arknights: avvio del terminale PRTS, scansione sonar, aggancio olografico e scheda operatore si chiudono in un finale abissale (circa 4,6 s). Quattro preset di musica originale o silenzio; saltabile con clic/Esc, modificabile, regolabile e ripetibile dalle impostazioni.

Mostra diagrammi e grafici interattivi, oltre a visualizzazioni didattiche progressive, accanto al testo nativo di DeepSeek Harness.

Espone servizi locali tramite indirizzo LAN e dominio pubblico cloudflared quick-tunnel, con gates open/block per route in Settings. Servono Python 3 e cloudflared; eventuali problemi sono segnalati prima dell’avvio. LAN/local senza password per default; il tunnel pubblico richiede login con passcode.

Memoria DSH in Markdown. Registra ogni giorno scambi reali utente/assistant senza chiamare il modello; poi un LLM li riassume nel prompt di sistema di ogni turno. Ricerca locale CJK bigram + BM25 in 3 livelli (indice/sintesi/testo completo), recupera solo il dettaglio richiesto. Le voci P0 e dell’utente non cambiano automaticamente; dimenticare marca stale senza eliminare, con audit in status.md. Sei strumenti: recall/write/status/extract/feedback e libreria skill. I gruppi pronti mostrano una scheda a fine turno; clic crea SKILL.md, installato solo dopo approvazione. Apprendimento attivo per default col modello della conversazione. Il controllo principale ferma il LLM, non la cattura. Errori in prompt e status.md. JavaScript puro, solo con dipendenze runtime dei pacchetti Harness.

Personaggio interattivo per Harness Desktop: 兰酱. Reagisce alle attività con espressioni, mangia riso, indossa un cappello a forma di catino di ferro, si trascina e saluta in base all’ora.

Diagnostica endpoint API LLM di terze parti dalla barra laterale in quattro livelli: DNS/TCP/TLS, chiave e modello, conversazione reale in streaming, poi ripetizioni cronometrate. Riporta time-to-first-token, velocità di output e tasso di successo; associa ogni errore al passaggio bloccato e indica i byte realmente usciti dal computer. 37 preset di provider, nessun nome di modello codificato.

Esegue attività Agent una tantum e ricorrenti in nuove sessioni DSH, con pianificazione in linguaggio naturale, modifica visiva e cronologia collegata alla sessione. Supporta modelli e skill personalizzati, pausa in caso di errore e impostazioni dei permessi.

Offre tre skill didattiche per appunti dei corsi, spiegazioni di concetti e capitoli di lezione autonomi. Include riferimenti e script di supporto ai corsi.

Cerca, mostra l’anteprima e installa Agent Skills pubblici dall’interfaccia web DSH. Riunisce cinque fonti: claudeskills.info, skillsmp.com, l’elenco awesome-claude-skills, il repository ufficiale anthropics/skills e i pacchetti dei plugin DSH installati. Fissa l’installazione a un commit, non a un branch, per ottenere la versione vista; mostra la provenienza, verifica gli aggiornamenti dell’intero albero e usa un cestino invece di eliminare. Prima di scrivere convalida nome e frontmatter secondo le regole interne Harness, segnala i file citati da SKILL.md ma assenti e i download parziali. Se il nome è già usato: overwrite/rename/skip.

Strumento di ricerca e analisi di progetti GitHub. Descrivi la tua idea in una frase: l’agente cerca progetti correlati, li ordina per pertinenza ponderata con le stelle e restituisce una scheda con ultimo aggiornamento, pertinenza, stelle, punteggio ponderato, linguaggio e descrizione in una riga. Scegli alcuni repository: leggerà README, manifesto delle dipendenze, albero delle directory e file chiave per illustrarne l’architettura. Puoi così partire dalle soluzioni esistenti.

Genera e modifica immagini con più riferimenti tramite FHL Images per DeepSeek Harness. Include 3 strumenti per agenti, un gruppo di fino a 10 worker con API key e configurazione delle chiavi nella chat.

Bundle di sola configurazione per DeepSeek Harness. Collega il client MCP integrato a morluto/rea tramite stdio e permette agli agenti di analizzare sia il comportamento delle app sia i binari nativi.

Audit read-only del toolchain CLI locale nella barra DSH Web: elenca versioni Homebrew, npm globale, pip, Rust/Bun/uv e CLI autoaggiornanti, aggiornamenti disponibili e impatto sulle dipendenze installate. Solo report, non aggiorna né modifica tool. Nome npm: `dsh-cli-doctor`.

Sottosistema memoria per DeepSeek Harness: ontologia event/fact/rule e sistema obiettivi `goal.js`. Le parole trigger Bridge scrivono valori belief; l’attivazione degli obiettivi è valutata alla lettura con `0.25 domain + 0.35 bridge + 0.40 sim` per recuperare associazioni goal/value a lungo termine. Include journal ledger, archivio episodico, decadimento dei ricordi poco affidabili e ciclo `memory_append/read/consolidate` + `linghun_goal_update/get/state`. Indipendente dalla linea originale dsh-linghun. 16/16 su LoCoMo-Plus.

Importa contenuti di un repository GitHub nelle conversazioni DSH all’avvio e riscrive la memoria a lungo termine estratta al termine con commit multi-file bloccati tramite SHA. Offre permessi di lettura/scrittura per file, impostazioni native, indicatori di turno e avvisi globali sulle modifiche.

Imposta una soglia anticipata di compattazione automatica per modello in DeepSeek Harness. /autocompact salva un override valido solo per la sessione e per l’esatta coppia provider/model (off usa i valori predefiniti del backend; default lo rimuove). Settings → Autocompact gestisce le soglie persistenti ereditate da ogni sessione; il valore attuale compare accanto al campo di testo.

Espone nel selettore DSH tutti i modelli gratuiti del catalogo locale `opencode serve`, di ogni provider inclusi quelli personalizzati. Nega i tool nativi OpenCode, mantenendo l’esecuzione in DSH.