Plugin

Importa all’avvio in DSH wallpaper engine gli sfondi appena scaricati dall’app Hao Wallpaper, in modo incrementale e idempotente. Richiede Hao Wallpaper, Python 3.8+ e l’installazione preventiva di `dsh-plugin-wallpaper-engine` (elysia395/dsh-wallpaper-engine). Supporta macOS e Windows.

Mostra la navigazione laterale in una griglia compatta a due colonne su ogni viewport. Su schermi stretti, bassi o schermi con puntatore a bassa precisione limita inoltre la navigazione a 34vh con scorrimento, riservando 38vh allo spazio di lavoro e alla cronologia delle sessioni. Ripara anche i record `dsh-resource://` il cui protocollo il parser URL del browser segnala come vuoto.

SOLIDWORKS per DeepSeek Harness: legge, modifica, ricostruisce, renderizza ed esporta modelli SOLIDWORKS 2016 o successivi sullo stesso PC Windows o in una VM Windows su Mac. Sola lettura per impostazione predefinita; il lato Windows decide cosa può essere scritto.

Registra `/daily`, che chiede al modello di leggere il report più recente di bili-scroll e dire cosa ha capito invece di ripetere il testo; un pannello laterale esegue lo stesso comando. Richiede che `dsh-bili-scroll` abbia scritto report in `~/.dsh/bili-duty/out`, altrimenti `/daily` non ne trova.

Visualizzatore di grafi relazionali a forma di cervello per DeepSeek Harness e pipeline di knowledge base Markdown che importa documenti e crea il grafo. Il visualizzatore include dati demo e non richiede Python; ricostruire il grafo dalle proprie note richiede Node.js 20+ e Python 3.8+ e si esegue da riga di comando.

Biglietto di saluto parlante —156 clip vocali preimpostate e silenziamento con un clic—, più rapporti di completamento per turno, note di compagnia per sessioni lunghe e pannello di approvazione per subentrare nella conversazione DSH.

Registra plugin_guard per analisi statica del pacchetto DSH prima dell’installazione; segnala dsh.bundle.patch assente/rotto, dsh.permissions mancante, install script, API pericolose/offuscamento, rischio dipendenze e source non indicizzato/non verificabile. Sola lettura: non importa, installa, valuta né esegue il codice.

Registra doc_ocr_sign_fix in DeepSeek Harness per macOS. Diagnostica e ripara Python incluso che non carica estensioni native onnxruntime/cv2/pypdfium2 per hardened runtime/library validation: aggiunge entitlement disable-library-validation, rifirma l’interprete e verifica gli import. Idempotente, salva prima il binario originale e non tocca mai il bundle esterno dell’app.

HUD prestazioni client-side e recorder continuo: FPS/peggior frame, attribuzione long task in 4 livelli (React fiber/subtree/DOM writes/scheduler), callback rate/tempo sync per plugin, crescita/scrittori DOM, JS heap, event loop host e RTT. night-watch conserva gli stalli peggiori ed esporta incident pack riproducibili.

Pool route in uscita DSH: 15 seed + 20 candidate, 7 tipi di destinazione. Verifica prima con handshake TLS e catena completa (il solo TCP può segnalare sana un’IP morta); cooldown 2/5/15 min dopo errori, route sana più veloce per tipo. Riscrive URL con 4 regole (prefix/registry/index/host-replace) per git/pip/npm/pnpm/gh/curl/wget via bash (solo download lanciati dal modello; no pwsh/host/renderer), tool line_pool_status/line_pool_run o child-process spawn. Mantiene a capo, cambia solo il segmento download. Mai riscrive user:token@host, niente token ai mirror né modifiche globali. Pannello: latenza/errore/cooldown, retest/toggle, TUN/proxy via network-adapter/loopback. Ricontrolla candidate ogni 24 h.

Diagnostica in sola lettura nella GUI web dsh: trova plugin non caricati, bundle mai avviati e link rotti; solo report, senza riparare, journal o undo.

Modella e verifica affermazioni di design/piano/documento: rende e revisiona UML, controlla macchine a stati/protocolli/dati, copertura e simmetria rollback migrazioni; instrada concorrenza al checker adatto, audita dipendenze e confronta report.

Notifiche per priorità: main-line avvisa subito di completamento/errore; le conclusioni side-line si possono raggruppare; domande/permessi avvisano all’arrivo. Più marker main-line; senza marker, balanced mode considera main-line tutte le sessioni.

Invia lo stato sessione (working/done/error) all’overlay desktop agent-pet su macOS e permette di aprire sessioni o iniziare una chat.

Individua branch già integrate in mainline (merge/squash, patch equivalente dopo rebase/cherry-pick, upstream sparito o PR integrata). Per default segnala; elimina su richiesta, senza cambiare branch né rebase. Backup locale in refs/backup/branch-cleaner/; remoto senza backup.

Dispatch bidirezionale per DSH: apre sessioni Desktop visibili per le attività ricevute da Grok Bot/Yobiru, aggiunge /dispatch-grok e /dispatch-zcode per inviare attività e al termine restituisce il risultato al peer mittente. I peer sono configurati dall’utente; non viene inviato nulla prima della configurazione.

Framework di lavoro test per DSH: crea l’albero di directory prodotto/modulo/versione, registra sette tool test_framework_* e quattro skill runtime. Prima dei test, un gate nel prompt segnala le parti dei requisiti, versioni, documenti correlati e credenziali ambiente non ancora registrati. Richiede il server Playwright MCP, senza fallback.

Traccia per dispositivo le installazioni riuscite dei plugin DSH, unisce i registri tra dispositivi tramite un account Baidu Netdisk autorizzato dall’utente e supporta reinstallazioni batch con verifica preliminare.

Mostra il costo di contesto di ogni skill e consente di nasconderla dal catalogo senza eliminarla. Elenca tutte le skill su disco con la riga esatta inviata al modello (description normalizzata e troncata al limite), dimensione del corpo e stima dei token. Anteprima byte per byte del messaggio catalogo ricevuto dall’agent, confronto con la copia pubblicata nella sessione corrente e segnalazione di skill assenti dal catalogo per frontmatter non valido o shadowing da una root prioritaria. Nascondere scrive disable-model-invocation nel frontmatter ma conserva il file, quindi `/name` continua a funzionare. Importa anche da ClawHub, Skills.sh e URL GitHub e disinstalla le skill di proprietà dell’utente.

Skill di riuso basato su evidenze per DeepSeek Harness: prima di implementare, portare, scegliere dipendenze o risolvere problemi di un tool, cerca per livelli soluzioni esistenti nel progetto e nella macchina locali. Decide il riuso con prove verificabili, lo rifiuta se requisiti essenziali o rischi non sono soddisfatti e segnala ciò che non ha potuto verificare. Il bundle DSH registra la skill in ctx.skills.

Esamina i transcript delle sessioni degli agent di coding delle ultime due settimane e segnala quali skills, hooks e regole funzionano, richiedono attenzione o restano inutilizzati. Solo Claude Code e Codex; i transcript di DSH non sono supportati. Richiede Python 3.

OCR di PDF scansiti e composti solo da immagini in Markdown. Poiché un libro richiede circa un’ora, ogni pagina ha un checkpoint per riprendere dopo un’interruzione; un log mostra l’avanzamento e il rapporto qualità segnala pagine vuote e righe a bassa affidabilità. Richiede Python 3.10+ e `pip install -r requirements`; al primo avvio scarica il modello OCR.

Note di riunione per dsh: una riunione per conversazione, trascritta e separata per interlocutore sul dispositivo, con punti, assegnazioni, note scritte a mano, revisioni e punteggi mensili nello stesso pannello. Esporta SRT/Markdown/Word e crea uno zip portatile importabile da un altro dsh. Le assegnazioni confermate vengono inviate con un clic a DingTalk/WeCom secondo le impostazioni del bot. I modelli di riconoscimento sono sostituibili e un modello locale più forte si può importare da file; il riconoscimento cloud è disattivato per impostazione predefinita e non invia richieste prima del consenso. Word richiede Python e python-docx; al primo avvio scarica un modello da 28 o 77 MB.

Analisi prosodica locale e offline per DeepSeek Harness: insieme alla trascrizione riferisce come è stato detto qualcosa — velocità, tono, pause ed energia.