Plugin

Registra due server MCP che controllano via COM le app desktop installate di AutoCAD e SolidWorks, più due skill on demand. Solo Windows, Python 3.11+. I server upstream fissati si installano al primo caricamento; compare solo la riga per l’app CAD registrata. Ogni server pubblicizza due meta-tool invece dell’intero catalogo (shim di scoperta qui per SolidWorks, DISCOVERY_MODE=search upstream per AutoCAD). Riduce gli schemi caricati prima della prima richiesta da 23.404 a 256 token e da 83.732 a 365, rispettivamente.

Aggiunge una pagina skills alla navigazione dell'app DSH. Elenca le skill realmente esposte su questa macchina nei sei tipi di radice e spiega perché una non si vede (scartata, radice mancante o disabilitata). Attiva/disattiva rinominando solo SKILL.md o SKILL.md.disabled; le radici a livello progetto restano in sola lettura.

Conta i passaggi dell’agente e ogni N passaggi aggiunge al batch in procinto di essere inviato un’istruzione di aggiornamento: cosa sta facendo, cosa ha finito e cosa farà dopo; poi continua senza fermarsi per te. Nelle impostazioni si modificano intervallo, testo del prompt e opzione predefinita limitata all’agente principale.

Racchiude le skill upstream per presentazioni ppt-master in un plugin DeepSeek Harness installabile: skill incluse identiche byte per byte, tre strumenti di ciclo di vita (ppt_master_info, ppt_master_check_env, ppt_master_setup_deps), isolamento facoltativo dell’interprete venv e scheda di configurazione nella pagina Plugins. Richiede python3 >= 3.10 e dipendenze pip installate con ppt_master_setup_deps.

Trasforma un deployment DSH in un nodo di una rete di agent decentralizzata: schede agent firmate, scoperta di peer e zone, strumenti modello per l’instradamento diretto dei messaggi e nodi sessione a cui unirsi dalla barra laterale Web.

Classifica automaticamente le sessioni di DeepSeek Harness con modelli decisionali Jev o strumenti Agent e aggiunge prefissi emoji al titolo (in corso 🚧, bloccata ⏸️, revisione 👀, completata ✅, piano 💡, bug 🐛). Include ripristino fluido del ciclo di vita, inferenza Jev facoltativa (richiede una chiave API Jev), manutenzione degli strumenti del modello e pannello impostazioni visivo.

Hub OneBot v11 tra un’implementazione upstream (LLOneBot e simili) e i bot downstream: inoltra eventi e azioni senza modificarli. Offre una timeline per sessione, registro delle azioni, memoria a livelli (argomenti e attività attivi, eventi a lungo termine, profili di persone e gruppi) e strumenti onebot_* per risposte, media, membri e chiamate API grezze.

Generatore di preset in modalità orchestrazione per DSH: un agente lead delega a quattro helper di ruolo integrati che portano con sé solo i propri tool, e il pannello web aggiunge o rimuove helper personalizzati con i propri tool, skill e modelli, per workspace — senza alcuna modifica al codice dell'harness.

Computer use su macOS basato prima di tutto su AX per DeepSeek Harness: snapshot di accessibilità con riferimenti stabili, input in background, digitazione Unicode, menu e app, screenshot con set-of-mark, OCR on-device e azioni verificate — 11 tool collegati alla CLI macos-cu.

Decisioni tipizzate di Laya (`noul` sì/no, `choice`, `score`) come servizio Cordis di prima classe (`ctx.laya`) più i tool visibili al modello `laya_ask` e `laya_plan`. Il plugin stesso non installa e non scarica nulla: è un client di un sidecar `laya-mcp serve` che avvii tu stesso, e segnala che il sidecar non è in esecuzione invece di fallire in modo oscuro alla prima chiamata del tool.

Link diretti alle sessioni, esportazione completa della sessione (markdown/JSON), messaggistica tra sessioni approvata con abbinamento e strumenti di roster, rotazione e recupero del team per il lavoro multi-sessione.

Adattatore DeepSeek Harness per Context Mode: strumenti ctx_* in-process per l'esecuzione di codice in sandbox e una base di conoscenza FTS5, più indicazioni di routing della finestra di contesto.

Sviluppo remoto via SSH: scegli una directory su una macchina registrata come area di lavoro della sessione e gli strumenti file, shell, bash e ricerca vengono eseguiti sull'host remoto — l'agente lavora lì con gli stessi strumenti locali, senza strumenti aggiuntivi rivolti al modello.

Esegue TiddlyWiki 5 come base di conoscenza persistente di DSH: dieci strumenti agente tiddlywiki_* (ricerca filtrata, lettura/scrittura/lotto/rinomina/elimina, recenti, tag, sincronizzazione git con risoluzione dei conflitti), un editor TiddlyWiki completo incorporato nella colonna centrale della GUI tramite un proxy same-origin, una scheda wiki laterale destra, una scheda per sessione che riassume le note lette o scritte da una sessione, una scheda nota rapida con salvataggio automatico delle bozze e un segnalibro di ritaglio opzionale con allegato immagine — il tutto supportato da un repository git con commit automatico.

Mostra un editor Monaco e un pannello ad albero dei file caricato pigramente nella conversazione DSH Web, così puoi modificare il workspace locale in linea senza passare a un editor esterno.

Browser Electron visibile per DSH, con una BrowserWindow condivisa, viste isolate per le attività, passaggio esplicito tra persona e agente, strumenti nativi di navigazione e riferimenti agli snapshot, cronologia delle operazioni, miniature su richiesta, ripristino delle sessioni e cancellazione dei cookie per sito.

Connettore MySQL per DeepSeek Harness: configura più connessioni nella pagina impostazioni con allowlist delle tabelle e permesso di scrittura per connessione, cambia la connessione attiva dal composer ed esponi gli strumenti mysql_query / mysql_tables / mysql_execute a ogni preset di agent.

Server MCP incorporato che permette ad agenti esterni (Hermes, Claude Code, ecc.) di guidare DeepSeek Harness su StreamableHTTP: esecuzione di attività sincrona/asincrona, un sandbox di file a tre livelli, un bridge di approvazione basato sul Web, gestione e ricerca delle sessioni, e strumenti file con percorso vincolato.

Badge inline +N −M sulle righe degli strumenti edit/write e una scheda riepilogativa pieghevole delle modifiche ai file per turno con diff allineati, revisione e undo — copre edit/write nativi, str_replace_editor e sub-call di Code Dispatch, senza bisogno di git.

L'AI può scrivere il testo del curriculum, ma i modelli possono comunque apparire errati, le pagine possono debordare, possono rimanere spazi vuoti e piccole modifiche possono destabilizzare il layout. dsh-resume offre un workflow DSH end-to-end per affinamento veritiero dei contenuti, selezione dei modelli, ottimizzazione del layout A4, revisione visiva e versioni del curriculum su misura per diversi scenari di ricerca lavoro.

Una finestra Chrome visibile per sessione DSH: 16 strumenti chrome_* (open/status/close/navigate/tabs/snapshot/screenshot/click/click_at/fill/type/press_key/hover/scroll/evaluate/wait), una tab Chrome nella Web GUI con vista screencast live (fallback screenshot-heartbeat per pagine idle), gestione tab, controlli finestra e una cronologia screenshot.

Pipeline multi-agente a fasi controllate per le modifiche OpenSpec: sei strumenti opx_* gestiscono la macchina a stati, due preset (developer e reviewer) si occupano di implementazione e revisione, e 23 skill incluse definiscono gli standard di qualità. Il modo full esegue analisi e implementazione, poi revisioni per strumento, attività e dimensione; il modo simple implementa e svolge un’unica revisione qualità combinata.

Modalità di coding compatta Codex per DSH: lievi guardrail del prompt contro le spiegazioni eccessive di GPT, con prompt modificabile e strumenti nativi in stile Codex.