Plugin

Policy-layer guard that checks tool calls before they run: a read whitelist, a sensitive-path deny list (credentials, browser profiles, chat history, other users' home directories), dangerous-command blocking, subagent isolation, and a static scan that quarantines executables. Every denial is appended to an audit log. It is a text-and-path filter, not a sandbox or antivirus: dynamically built paths, encoded payloads and packed binaries can get past it, and it does not replace the OS antivirus.

Brings the rtk token-saving setup from Claude Code to DeepSeek Harness: commands rtk can rewrite are rewritten, and builds, tests and logs it cannot reach are compressed; git, cargo, npm and pytest are covered. Compressed output tells the model what was elided and how to recover it; when the sandbox cannot reach the rtk store the original is saved and its path given. Savings show without a command: a pill below the composer, with `/rtk stats` for detail. When a rewrite is unreliable the original command runs as usual: if rtk cannot run, or the returned command would drop arguments, nothing breaks. The rtk binary ships with the package, so mainstream platforms need no separate rtk install, unlike most other rtk plugins.

Compares installed plugins against a downloaded DSH update and reports which interfaces they use that the update no longer exposes. Runs before you install, with a dry-run diagnose command for when it declines to act. Windows only, on the DSH desktop app, with Node.js 18+.

Config-driven lifecycle hooks for DSH: block or observe tool calls, and react to completed turns, messages, and title changes with shell commands.

Compiles a repository into a source-grounded code map: structured pages where every claim carries a verifiable path:line citation, an interactive dependency graph, knowledge cards, four model tools and the /codemap command. Deterministic, no model calls, zero dependencies.

GitHub Trending radar inside the Harness Web UI: fetches the daily, weekly or monthly board (optionally filtered by a language), analyzes each repository into description, star gain, tech stack, highlights and risks, renders the result as a filterable card panel with paging, and registers the github_trending tool plus the /github-trending command.

Crea video esplicativi narrati da uno script. Per impostazione predefinita usa schede di testo (rapide e precise per i tutorial) oppure riprese generate dall’IA per segmento (serve AGNES_API_KEY). Include 14 voci neurali cinesi online e 3 voci offline per Windows, più un pacchetto di campioni da generare con un comando per scegliere ascoltando. Richiede ffmpeg. Per le voci online, copia lo skill video-remix incluso in `<workspace>/.dsh/skills/video-remix` ed esegui lì npm install.

Plugin DSH che interroga il saldo dell’account e apre la pagina di ricarica tramite comandi.

Aggiunge il comando slash /context a DeepSeek Harness: mostra quanto è usato e quanto è libero della finestra di contesto della sessione, con dettaglio per prompt di sistema, file memoria, skill, messaggi e risultati degli strumenti. Sola lettura, locale, nessuna chiamata al modello.

Schede native di conversazione DSH /side, con trascrizione pulita e contesto ereditato tramite fork Session indipendenti e UI ufficiale della chat, nascoste dall’elenco principale. Con timestamp, uso token, streaming e menu comandi. Estratto da dsh-better-sidebar 0.29.0 (MIT). Non abilitarlo insieme alla voce /side di dsh-better-sidebar: le due voci confliggono, quindi fermane una. Richiede Windows DSH Desktop 0.2.1-rc.5 e dsh-delete-session per confermare la pulizia permanente.

Aggiunge un pulsante prompt-refine al composer DSH. In modalità automatica, prima dell’avvio dell’agente, riscrive il prompt con il contesto recente della sessione tramite una chiamata modello laterale. Se non può decidere la riscrittura, chiede tramite la scheda domande nativa; segnala ogni fase nel chat come scheda comando e mantiene il testo originale se l’analisi fallisce.

Plugin di sicurezza che intercetta comandi di eliminazione e scrittura dei file e richiede autorizzazione tramite token utente.

Controlla via COM l'AutoCAD installato ed espone all'agente 18 strumenti mcp__autocad__: connessione e stato, annullamento del comando corrente, elenco ProgID, visualizzazione/creazione/salvataggio documenti, creazione/elenco layer, disegno di linee, cerchi, rettangoli, polilinee, archi e testo, elenco entità, zoom sull'estensione e passaggio di comandi nativi. Un pannello laterale gestisce il processo del bridge Python (avvio, arresto, riavvio, setup dipendenze, log in tempo reale, ripristino dai crash) e risolve i percorsi a runtime; lo stesso bundle serve app web e desktop. Solo Windows; Python 3.10-3.12; AutoCAD 2022-2024 documentato (2024 predefinito; per altre versioni impostare CAD_PROG_ID sul ProgID corrispondente).

Mantiene attiva la sessione fino a una scadenza oraria: un pulsante nel composer sceglie 22:30, +90m o domani 07:00; dopo ogni turno concluso pubblica un messaggio di continuazione e non pubblica dopo la scadenza. Si ferma prima al limite di 400 round, dopo 3 turni falliti consecutivi o 4 round consecutivi senza strumenti; c'è sempre un pulsante di arresto manuale. Nella parte finale passa a formule di chiusura lunghe al massimo metà del tempo residuo, così una sorveglianza breve non è tutta chiusura. Salva gli avvii in modo atomico in $DSH_HOME/nightwatch.json e li riprende dopo il riavvio. Nessun comando slash registrato per impostazione predefinita (enableCommand lo attiva); il messaggio di continuazione ha source.kind cordis-host-runner, non user.

Action Float per DeepSeek Harness: diff dei file e stato dei comandi per sessione in tempo reale in un ticker flottante discreto.

Pet desktop per DSH con chat vocale, persona, memoria, contesto Bilibili/QQ e controllo del computer vincolato ai comandi. Per la chat vocale attiva prima l’input vocale integrato di DSH. Fork di dsh-pet (MIT), non installare insieme all’originale.

Team di subagenti IA per DSH: gestione dipendenti, offerte del CEO, orchestrazione n8n e canvas drag-and-drop. Sette ruoli, ciascuno con persona, modello e whitelist di strumenti. Annunciata una missione, fanno offerte; la prima riga deve essere 【accept】 o 【decline】. Il lavoro accettato procede in parallelo. Il canvas collega i dipendenti al nodo iniziale e usa {{input}} per i risultati precedenti. Il grafo procede per livelli topologici, in parallelo tra dipendenti e in serie per ciascuno; se fallisce un precedente, salta i nodi a valle. Include pannelli web dipendenti/missioni/trascrizioni, /dsh-company, specchio live in agent-team, missioni eliminabili e memoria privata per dipendente.

Base di conoscenza locale per DeepSeek Harness. Ogni base è una cartella con testo UTF-8, PDF testuali e immagini lette tramite OCR. Prima di ogni turno recupera informazioni dalle basi selezionate nella sessione con n-grammi cinesi e BM25. Le risposte includono citazioni apribili in un lettore laterale. L’agente dispone di cinque strumenti kb_* (list, search, read, stats, propose text) e comandi /kb per creare, usare, gestire file, cercare e riesaminare.

Esporta la sessione corrente in un file Markdown leggibile contenente solo il dialogo: messaggi dell’utente, testo dell’assistente e risposte a ask_user_question. Avvia dal pulsante nell’intestazione della sessione o dal comando /md.

Genera il titolo di una sessione dalla conversazione usando il modello della sessione stessa, con /ai-title o un pulsante nella finestra di rinomina. Quattro formati (argomento, azione, argomento + esito, prompt personalizzato) e prefisso MM-DD facoltativo; tutto è modificabile nelle impostazioni del plugin.

Action Hub per DSH: libreria standard Agent Skill. I file SKILL.md possono funzionare come Skills visibili al modello o Commands solo per l’utente. Include gruppi, ambiti progetto, import/export e palette nativa Alt+A.

Dimostrazioni matematiche verificabili per DeepSeek Harness: server MCP locale stdio con 23 strumenti di controllo automatico, skill di workflow inclusa e comandi /prove e /audit-proof. proven, refuted e inconclusive restano distinti; i passaggi non dimostrati vengono segnalati. Al primo avvio servono Python 3.10+ e pip install -r requirements.txt; prima dell’installazione i 23 strumenti non sono disponibili.

Aggiunge le skill handoff, context-decision e context-diagnose e gli strumenti autonomi context_pressure/context_history (picco di token, statistiche di compattazione). Include realWindows per route con evidenza windowSource, routeKey, riga di handoff forzato handoffAt e comandi slash.

Rifiuta Git in un workspace Jujutsu e fornisce al model il comando jj da usare. Include undici strumenti jj, istruzioni nel prompt e un bridge jj-hunk per DeepSeek Harness.