Plugin

Session-header task capsule with color-coded run states, click-to-jump and a multi-task dropdown, plus task notification cards (done / error / waiting-for-confirmation) with synthesized sound and optional system notifications.

Dynamically trusts every Host header that actually arrives and flips the default web binding to 0.0.0.0: wildcard or unenumerable entry domains work without editing the start command, the authentication layer is untouched, and hosts are evicted by LRU beyond a capacity cap.

Turn event notifications: six event classes (completed, error, interrupted, approval requested, AI question, limit reached) delivered via sound, system notification, in-page banner, webhook, IM and host desktop-notification channels; when several browser windows are open, only one rings.

Esegue un dibattito tesi-antitesi-sigillo il cui verdetto è calcolato da codici di uscita reali dei comandi e conteggi dei casi, mai dalla prosa dell'agente.

Per-project memory for DeepSeek Harness. Three Markdown files per workspace — PROJECT.md, DECISIONS.md and SESSIONS.md — are auto-created on the first step of any session in that workspace, re-read from disk and re-injected only when they change (and re-injected if compaction dropped them), and written back by classification through a memory_checkpoint tool, with a bounded end-of-turn nudge when a turn did work but recorded nothing. memory_read and memory_search read the live log and the archive, the latter over a zero-dependency BM25 index. The session log is capped at 200 entries with the overflow moved to SESSIONS-archive.md — never injected, but visible, readable and searchable, and restorable one entry at a time. Settings page: a workspace list with a path filter, read-only tabs for the three memory files plus the archive, reload, export/import of one workspace's memory as a JSON bundle, a two-step clear, a panel that rewrites or removes the AGENTS.md instruction block, and a PROJECT.md staleness reminder. A composer status chip shows that workspace's sync state and creates the files on click. Zero dependencies — no vector store, no embeddings, and no model calls.

Same-origin in mechanism with the two loudest lines in context compression. The code-skeleton gate follows the skeletonization approach of Headroom (Apache-2.0), whose published headline is 20% fewer tokens for coding agents and 60–95% fewer tokens for JSON, same answers. The estimator channel follows TokenPilot (arXiv:2606.17016), which reports up to 60% lower cost for long-session agents. Both figures are theirs, quoted as-is; this plugin ships no benchmark of its own and claims no reduction of its own. What it adds for DeepSeek Harness: choose a compression profile, set the Auto Compact trigger level and toggle code-skeleton compression from one settings section, with exact DeepSeek V4 tokenizer measurement, same-revision count verification, and fail-open behaviour that keeps the original tool results on unsupported models.

Trasforma una sessione DSH nel browser semplice nel client leggero WhaleHarbor: una finestra browser --app autonoma con barra superiore in stile client e notifiche delle attività, mentre l'installer desktop completo si scarica in background (multisorgente, verificato con SHA-256) e un prompt di installazione compare quando è pronto.

Proxies the loopback-only dsh web onto a LAN port so phones and other machines can reach it, with an optional access password that browsers type in and the bundled Android client unlocks with biometrics. Adds a LAN-access settings page with QR codes, inlines dsh-web-mobile (MIT, attribution kept) for the mobile layout, and the Android client in the same repository adds finish/approval notifications, voice input and a home-screen widget.

Adds a restart row to Settings → General that relaunches dsh web with the same invocation through a detached helper, refuses under a detected systemd supervisor unless allowRestart is true, and tests whether the listening port is free by connecting to it rather than binding it.

Mostra una notifica di sistema quando DSH richiede una risposta umana o quando si conclude un turno di conversazione. Plugin client dsh standard installabile.

Comunicazione tra sessioni in-process, creazione di sessioni peer e blackboard condivisa per DeepSeek Harness.

Pannello delle impostazioni non ufficiale di DeepSeek Harness per Command Code: crediti, finestre di utilizzo e sincronizzazione del catalogo dei modelli.

Tool nativi Windows per gli agenti DSH: lettura e scrittura degli appunti, notifiche di sistema, ispezione del file hosts e diagnostica di rete, ciascuno con restituzione di dati strutturati e schede UI da PowerShell sicura contro le iniezioni.

Rollback delle conversazioni in stile TRAE — checkpoint per turno (finestra scorrevole di 10 turni) ripristinano i file toccati e troncano sul posto il contesto del modello, mantenendo lo stesso session id. Solo su iniziativa umana: un comando /rollback o un pulsante Web per turno (funziona anche su turni interrotti), con un'anteprima che elenca ogni file interessato e la sua azione — ripristina, recupera, elimina o salta.

Team cost captain: meters every model call (subagents included), attributes each call to a member by workspace rules, prices it with the built-in DeepSeek 2026-09 catalog (peak/off-peak, CNY/USD) or user overrides, and appends it to a local JSONL ledger. Adds hot-reloadable member budgets, 80%/100% webhook alerts, optional over-budget enforcement, a team_cost_report tool with CSV export, and a settings-page team dashboard served over a Typert RPC service.

Prezzi dei modelli nella pagina di impostazioni di DSH: ~7.250 modelli / 213 provider con il catalogo dell'harness sovrapposto, confronto onesto del prezzo più basso in elenco, costi di sessione calcolati sulla rotta reale, attribuzione delle perdite di cache e un feed di promozioni verificato.

Plugin web DSH: un pulsante QR code nel piè di pagina della barra laterale che consente a un telefono di scansionare e riemettere l'URL di avvio autenticato del browser corrente, riusando lo stesso scambio ?token appena completato dal desktop.

Notifiche delle attività su tre canali: toast in pagina con campanelli, banner OS del browser e toast OS diretti dall'host che continuano a funzionare a browser chiuso, più un pannello a campana con cronologia persistente.

Adobe Lightroom Classic come strumenti dsh nativi tramite il server MCP lightroom-py: legge il catalogo, applica impostazioni e preset di sviluppo, esporta JPEG/TIFF/PSD/DNG e scrive valutazioni, etichette, parole chiave e IPTC — 15 strumenti che pilotano Lightroom Classic installato sulla macchina locale, senza round-trip cloud; il pacchetto Python è su PyPI e il plugin Lightroom si installa con un comando.

Fissa ogni richiesta al livello nativo di massimo impegno e aggiunge un pannello di profondità di ragionamento per modello/modalità con uno slider di capacità 0-20, profili Velocity/Apex isolati e toolbox di ragionamento offline. Distribuito come build offuscata; uso commerciale consentito, reverse engineering chiuso.

Guardia di pulizia irreversibile dei segreti: riscrive chiavi di accesso, token bearer e blocchi di chiave privata come segnaposto `[REDACTED:<category>]` prima che raggiungano il log di sessione e il modello.

Notifiche multi-canale per DeepSeek Harness: registra un tool send_notification e una pagina impostazioni che distribuisce verso NotifyX, webhook di app WeCom, robot di gruppo WeCom, email (Resend), SMTP, robot DingTalk e Feishu; più notifiche nel browser e notifica automatica al completamento di un task e sugli eventi di blocco.

Verifica dell'intero report per report scientifici: controlli per singola affermazione contro Crossref, PubMed (scansione delle ritrattazioni), ClinicalTrials.gov, UniProtKB, GEO/SRA e PatentsView, accessibilità degli URL e corrispondenza dei titoli, significato affermazione-vs-fonte a temperatura 0, e un registro di audit durevole e riavviabile con un report annotato.

Agent a livello di progetto autoevolutivo per DeepSeek Harness: 16 competenze di flusso di lavoro SDD (chiarimento, PRD, issue, coding, localizzazione, accettazione, revisione) più memoria e conoscenza di progetto che si accumulano nel tempo.