Plugin

Barra di utilizzo OpenCode Go nel dock del compositore: anelli di quota mobile/settimanale/mensile, statistiche di token e costo della sessione DSH calcolate con le tariffe ufficiali in tempo reale, ripartizioni per modello e per ambito della sessione corrente con aggiornamenti live per sessione, copia della chiave API con un clic.

DSH Model Pro: per la WebUI di DSH, applica con un clic al provider di destinazione il contesto del modello, il limite di output, il livello di ragionamento e gli switch di compatibilità di un preset pi-ai o di qualsiasi provider già configurato, con la possibilità di visualizzare, creare, modificare, duplicare ed eliminare in modo centralizzato le voci dei modelli per provider.

Pet animato di risposta estensibile con temi balena blu, gatto arancione e gatto argentato ombreggiato, avanzamento per sessione, tracce di modello e chiamate agli strumenti, conteggio dei token, velocità di output, tempo trascorso e schede di stato multi-sessione comprimibili.

Ogni notte genera il programma del personaggio compagno per il giorno seguente usando il modello configurato in DSH, la persona (AGENT.md per impostazione predefinita) e un tipo di giornata ponderato (lavoro, riposo, uscita, casa, straordinario, ozio o personalizzato). Inserisce data, ora, attività attuale e successiva nel prompt di sistema, con una nota sul tono per evitare che il personaggio reciti il calendario. Aggiunge `schedule_view`, `schedule_adjust` e `/life` per attivare o disattivare l’iniezione per sessione. Con `aa1355721445-lgtm/dsh-image-studio`, ogni voce riceve abito, scena e oggetti dalle librerie. Le impostazioni mostrano le timeline di oggi e domani e permettono di modificare i tipi di giornata.

Sidecar di orchestrazione dei team agent per DSH: team con limite membri configurabile, subagenti reali con routing del modello per membro, DAG di attività avviato al completamento delle dipendenze, broker che impone permessi fs/exec/net/env e pannello Web live via SSE.

Aggiunge backend selezionabili per web_search e web_fetch nativi, configurabili per sessione dal menu composer o con /setup-search e /setup-fetch. Ricerca: DeepSeek, Exa, Firecrawl, Tavily, Tinyfish, OpenAlex, Semantic Scholar e ricerca con modello lato server. Fetch: HTTP locale con allowlist per reti private, DeepSeek Fetch API, Exa, Firecrawl, Tavily e Tinyfish.

Nel piè di pagina mostra il saldo DeepSeek (letto da /user/balance con la API key già salvata da DSH) e i prezzi di input, lettura cache e output del modello attivo, da uno snapshot integrato della tabella ufficiale. Punto e conto alla rovescia indicano la fascia di fatturazione: punta lun–ven, 9:00–12:00 e 14:00–18:00 ora di Pechino, esclusi i festivi cinesi; altrimenti fuori punta. Prezzi e punto solo per modelli ufficiali DeepSeek; gli altri mostrano solo il saldo. Aggiorna ogni 30 secondi, al clic e al cambio modello, seguendo tema app e lingua DSH.

Preset Agent Team riutilizzabili per DeepSeek Harness. Settings salva Team con nome: un captain con prompt e lista di strumenti consentiti propri, più membri con route provider/model, reasoning effort, prompt e strumenti individuali. Un controllo del composer applica un Team alla Session corrente, installa il prompt del captain e registra spawn_team_member, get_team_preset e update_team_preset.

Provider gateway Magpie per DSH: sincronizza i modelli del gateway nel selettore con controllo della visibilità, input di immagini e livelli di ragionamento.

Gestione automatica del contesto in stile Codex per DeepSeek Harness: rollover senza perdite né chiamate a modelli di riepilogo, ancore di passaggio legate alle attività, note di lavoro conservate dopo la compattazione e recupero letterale delle finestre archiviate. Le note obsolete diventano un avviso esplicito invece di essere garantite come aggiornate. Include pulsante e comando /smart-compact, rollover automatico a tre livelli e sanificazione obbligatoria delle ancore; funziona senza configurazione.

Code review Git e SVN in sola lettura con il modello dell’agente DSH corrente, anteprima delle modifiche, contesto esplicito e richieste al modello soggette ad approvazione.

Segnala quali skill ha invocato ciascun turno (caricate dal modello, digitate come /name, o nessuna) e gestisce la directory locale delle skill: installazione da un repository incollato, cartella, SKILL.md o indirizzo zip, impostazione di un nome visualizzato cinese nel meta.yaml della skill e rimozione di una skill mantenendo un backup.

Compattazione del contesto autonoma del modello per DeepSeek Harness. mind_map esamina il contesto agente (seq ID stabili, ruoli, peso token, confini di pulizia e guida clear-mind); clear_mind sostituisce un intervallo scelto della cronologia con un checkpoint scritto dal modello tramite la transazione nativa. Coppie chiamata/risultato diventano tombstone di una riga; un promemoria interviene con contesti lunghi o troppi passaggi per turno.

Combina lo scheletro di codice di Headroom (Apache-2.0) con lo stimatore di TokenPilot (arXiv:2606.17016). Dati pubblicati: Headroom indica il 20% di token in meno per agent di coding e il 60–95% per JSON, a parità di risposte; TokenPilot fino al 60% di costi in meno nelle sessioni lunghe. Sono dati dei progetti citati, non misure o benchmark di questo plugin. In DSH si impostano profilo, soglia Auto Compact e compressione a scheletro. Misura col tokenizer esatto DeepSeek V4 e verifica la stessa revisione; sui modelli non supportati fail-open conserva i risultati originali degli strumenti. Compressione a scheletro durante il turno e riepilogo finale dell’intento nella compressione JSONL ufficiale.

Supervisiona un processo locale del gateway workbuddy2api ed espone i suoi modelli come provider LLM, leggendo le finestre di contesto e i livelli di sforzo di ragionamento dall'endpoint modelli del gateway stesso.

Ripresa automatica delle sessioni agente interrotte: una tabella ordinata di regole instrada in base al tipo di guasto (rate limit, quota, autenticazione, overflow di contesto, orfano in crash) verso retry automatico con backoff, cambio modello, ripresa dopo compattazione del contesto o una notifica di stop-loss, con editor visuale delle regole e registro completo delle attività.

Configura le mappature di reasoning-effort di provider e modelli per DeepSeek Harness, con un selettore di modelli raggruppato, più uno slider nel composer.

Uno strato di auto-riparazione per le chiamate agli strumenti: parametri mancanti, campi errati e percorsi fuori intervallo vengono corretti prima di raggiungere il modello. Il tasso di errori visibili è sceso dal 7,95% al 2,20%.

Controlla un telefono HarmonyOS dalla web UI di DSH con AI: mirroring live della schermata H.264, tocco del mouse e tasti di sistema, streaming di hilog e strumenti agentici che consentono al modello di leggere lo schermo, individuare i controlli UI, quindi toccare, premere a lungo, premere tasti o digitare.

Failover ad alta disponibilità dei modelli (quarantena, circuit breaking, ripristino tramite probe) e orchestrazione di subagent (fanout/pipeline/supervisor) con interfaccia impostazioni bilingue.

Plugin DSH letterario: una sessione è un libro. La cover-card /new apre uno dei 19 regni, un preset 诸天万界DSH solo prosa mantiene il modello a scrivere finzione, le voci di worldbook per parole chiave ancorano ogni turno e /export-story compone la sessione in un romanzo Markdown.

Un percorso del provider gateway visione-linguaggio: le immagini incollate vengono descritte da un modello VL configurabile (Qwen-VL per impostazione predefinita) prima di essere inviate a DeepSeek.

Adattatore di chat nativo Ollama Cloud: traduzione NDJSON diretta del formato wire /api/chat di Ollama, scoperta dei modelli con finestre di contesto e capacità, e provider di ricerca/fetch web sotto l'id ollama-cloud, più una scheda impostazioni Web.