Plugin

Ricerca nella community, analisi di similarità e decisioni di installazione/deduplicazione/auto-costruzione per l'ecosistema dsh-plugin.

Carta del saldo permanente nel dock del compositore: saldo dell'account DeepSeek API in tempo reale con aggiornamento automatico ogni 5 minuti, pulsante di aggiornamento manuale e avvisi cromatici per saldo basso.

Fatturazione dei token in tempo reale per DSH web: prezzi ufficiali DeepSeek in CNY con commutazione automatica ore di punta/ore morte, sincronizzazione oraria dei prezzi dal sito ufficiale, prezzi visivi personalizzati dei modelli e fallback multi-valuta.

Barra dei widget sul lato destro per la UI Web DSH: statistiche sessione in tempo reale (turni, tempo LLM/strumento, TTFT, velocità, cache, token) e quota OpenCode Go tramite un proxy host same-origin; registro widget estensibile per più widget di utilizzo della piattaforma, elementi visivi, azioni utilitarie e integrazioni esterne.

Launcher Windows con un clic con un'animazione di avvio WPF senza bordi (lettering HARNESS tratto per tratto) che avvia dsh web in background e sfuma nella GUI una volta pronto, più uno strumento desktop_launch.

Pulsante e pannello di invio programmato a destra del compositore: con slot temporali intelligenti, selettore di data/ora personalizzato, più invii in coda contemporaneamente, e persistenza in localStorage che ripristina le attività in sospeso dopo un ricaricamento della pagina.

Preset RigorQuant + pacchetto di skill: ricerca multi-agente isolata e senza supervisione per matematica empirica e computazionale (economia, finanza, portafoglio), con una batteria di controlli in quattro parti prima dell'implementazione e un percorso di escalation jacobiano/Lean

Skin con sfondo per la Web UI di DSH: sfondo a immagine con controlli di opacità, maschera e sfocatura

Plugin desktop pet animato con una ragazza deepseek per DeepSeek Harness

DSH Pet Corner: un pet flottante, un proxy di immagini pet senza chiave, preferiti e un'API di impostazioni gestita dal plugin.

Plugin da libro a skill per DSH: un'attività lunga a 5 fasi (recupero → parsing → comprensione → generazione → installazione) con 3 gate umani, strumenti host per l'agente e un pannello timeline nel browser.

Usato per monitorare il consumo di quota della sessione corrente, i costi stimati e il saldo API attuale.

Dichiarazione delle capacità per modello per DeepSeek Harness: livelli di sforzo di ragionamento (nomenclatura di protocollo) + modalità di richiesta (vision) per provider compatibili con OpenAI. Sezione impostazioni, zero dipendenze runtime dall'harness, nessun YAML.

Catene di fallback automatiche tra provider/modelli per gli agenti DeepSeek Harness quando le richieste all'LLM continuano a fallire (retry esauriti, autenticazione, quota, limite di frequenza).

Notifiche del robot di gruppo DingTalk (webhook + firma HMAC, zero dipendenze a runtime).

Stili di output del modello commutabili a runtime con parità outputStyles di Claude Code, più il protocollo di presentazione output.render.*: un comando /style, persistenza per sessione, iniezione di systemPrompt, sei stili integrati, un selettore web e un registro di renderer con regole per sessione/strumento e /export.

Mostra il saldo DeepSeek e la spesa giornaliera stimata, unisce i record JSONL delle vision-call esterne e aggiunge una dashboard per sessione con statistiche del modello, TTFT, tasso di cache, log delle chiamate, stime dei costi, filtri ed esportazione CSV.

Un plugin minimale con uno strumento di saluto per DeepSeek Harness.

Un lettore musicale flottante trascinabile, comprimibile/espandibile, con importazione di playlist da NetEase Cloud Music e ricerca per brano/artista — chatta e ascolta allo stesso tempo

DSH incontra Kimi WebBridge.

Aggiunge artefatti di specifica, skill, comandi, implementazione guidata da obiettivi e contesto sull'avanzamento dei task

RAG a doppio grafo di conoscenza per note Markdown: grafi di prerequisiti + similarità (attraversamento P/S-Agent), suddivisione in paragrafi, ricerca ibrida n-gram/embedding e un ciclo di feedback esplicito sui pesi — via MCP

Gate di verifica a calcolo reale: semplificazione matematica, dimostrazioni logiche, validazione con regex, FOL con E-prover, verifiche di macchine a stati e riparazione del codice, basati su binari compilati in Go con eseguibili Windows precompilati