Plugin

Pet desktop per DSH con chat vocale, persona, memoria, contesto Bilibili/QQ e controllo del computer vincolato ai comandi. Per la chat vocale attiva prima l’input vocale integrato di DSH. Fork di dsh-pet (MIT), non installare insieme all’originale.

Terminale SSH, file manager SFTP e port forwarding (-L/-R/-D) nella sidebar destra DSH, con catene jump host e password memorizzate nel credential store del sistema operativo.

MATLAB nella barra laterale: editor .m stile VS Code con sessione persistente (primo avvio ~6–9 s, poi 12–84 ms per esecuzione in modalità standard; figure sul desktop reale), variabili workspace modificabili, anteprima .mlx, cartelle aggiuntive e strumento matlab_run. Richiede MATLAB locale.

Interruttore a tre posizioni per la modalità senza limiti: off, questo turno, sempre attiva. Inserisce nel system prompt l’istruzione di non risparmiare token. “Questo turno” si ripristina all’evento idle di kernel agent/status.

Schede Windows stile DSH in basso a destra per approvazioni, domande, revisioni dei piani ed esecuzioni concluse. Clicca per tornare all’app che ha avviato la sessione (DSH per impostazione predefinita); chiudi con × o lascia che si chiuda al ritorno nell’app.

Suoni di avviso stile QQ per DSH: tono messaggio QQ a fine turno e tono di sistema QQ quando serve approvazione o risposta. Legge l’installazione QQ locale su Windows e usa toni integrati come fallback.

Quattro preset agent in cinese in un plugin: Standard, PTC, Minimal e Creation (standard-zh, ptc-zh, minimal-zh, cordis-zh), ognuno conserva il set tool integrato corrispondente. Standard, PTC e Creation traducono in cinese istruzioni host note senza alterare tool ID, schema o dichiarazioni SDK. La pagina Settings permette di attivare i modi e modificare nome, descrizione e system prompt.

Esegue le domande iniziali e il piano Claude Code del progetto, passa il task a DSH e offre opzioni di review Claude a fine turno. Solo Windows; serve Claude Code CLI locale (imposta claudeCliPath se non rilevata). Le nuove sessioni passate a DSH entrano in danger-full-access.

Converte il PDF di un articolo in inglese in un .pptx in cinese per una riunione di gruppo; figure e tabelle sono ritagli dei pixel dell’articolo stesso.

Esplora dalle impostazioni DSH il catalogo awesome-claude-video-skills (373 voci) e installa una skill scelta in ~/.claude/skills e/o ~/.dsh/skills. Scarica l’archivio GitHub e copia la cartella della skill, senza eseguire codice del repository. Le installazioni sono job in background con avanzamento live (byte scaricati/file copiati) e annullamento. Si disinstallano solo skill installate dal plugin; cartelle senza il suo marker restano intatte. Le righe mostrano la dimensione approssimativa del repository riportata da GitHub. Strumenti: video_skill_search, video_skill_install, video_skill_uninstall.

Libreria Markdown solo aggiuntiva per DeepSeek Harness. Selettore file workspace, griglia fissa di icone con puntamento drag per isteresi prioritario al puntatore, selezione a riquadro e spostamento multiplo di cartelle, trascinamento in cartella e dissoluzione/eliminazione, evidenziazione persistente di spostamenti/righe, schede a schermo intero, lettura immersiva, tabelle GFM, segnalibri e rendering locale Mermaid/grafici.

Uniforma ogni .docx generato al layout di un documento ufficiale cinese: titolo XiaoBiaoSong, corpo FangSong con interlinea fissa di 29 pt e spaziatura dei paragrafi zero, rientro della prima riga di due caratteri, celle delle tabelle centrate con intestazioni ripetute e numero di pagina centrato nel piè di pagina. Le voci lunghe degli allegati diventano paragrafi reali nel punto di a capo misurato da Word, con rientri a livelli di 2/6/5/6 caratteri. Applica il layout solo se la richiesta menziona 公文 (documento ufficiale) e non inserisce blocchi firma se non richiesto.

Banca strutturata di problemi matematici per DeepSeek Harness, con soluzioni multiple, grafo della conoscenza a livelli e difficoltà a sei dimensioni.

Aggiunge uno strumento calculate basato su parser scritto a mano senza eval, con valutazione batch e modalità decimale esatta per i calcoli monetari.

Toolkit per le operazioni dei venditori Amazon Xander in DeepSeek Harness: 33 strumenti nativi xander_* e 7 skill per analisi concorrenti, parole chiave, schede prodotto, annunci, riassortimento e profitti. Le modifiche Amazon richiedono proposte precise, approvazione esplicita e verifica rileggendo il risultato.

Memoria in testo semplice per DSH: ogni evento è una sezione Markdown con sei campi; il richiamo usa associazioni tra elementi, non la ricerca vettoriale. Mostra al massimo due titoli vecchi per turno e non chiama modelli né rete. La libreria resta manuale: si può aprire, cercare con grep, correggere e trasferire su un altro computer.

Libreria locale di esperienze per DeepSeek Harness: recupero per firma errore, suggerimenti prima dei passaggi, bozze da errore a correzione, chiusura delle lacune con nuove voci e pannello laterale. Include una libreria iniziale sanificata. Nessuna chiamata a modelli o rete.

Memoria da compagno di ruolo per DeepSeek Harness: documenti persona modificabili per conversazione (peso 1–100 per voce, affinamento graduale dell’IA guidato dalla storia), affinità e legame per interlocutore nelle chat di gruppo, ricordi attivi con vettori valutati dall’IA, tabella di nove emozioni aggiornata a ogni turno, registro di autoevoluzione AI, ricerca nelle trascrizioni delle ultime 48 ore, compressione delle conversazioni in stile compagno e base di conoscenza locale archiviata per data con impacchettamento automatico per turni o token. Una pagina integrazioni elenca plugin selezionati e scarica i relativi GitHub Releases.

Memoria mantenuta dall’assistente: diario, indice, autodescrizione ed emozione corrente, reinseriti all’inizio di ogni sessione. Legge solo le sezioni indicate e non riassume mai; completa gli starter file mancanti e aggiunge sul posto la data iniziale a un anchor senza data. A parte questa singola modifica additiva, non cambia file esistenti. La parte di scrittura è fornita come skills.

Trasforma DSH in un endpoint gateway locale compatibile con OpenAI e Anthropic, che fornisce persona e memoria a lungo termine a tutti i client connessi. Richiede la propria API key DeepSeek; le credenziali di accesso DSH vengono rifiutate dall’upstream.

Rimuove i marker DSML finiti nel flusso di testo dell’assistente e riprende solo se non è stato prodotto davvero nulla: perdita invoke-block senza chiamata a strumenti o closing-tag con testo quasi vuoto. Riprova i codici jitter upstream, mai errori di quota, rate-limit, auth o finestra di contesto. Richiede DSH >=0.2.1-rc.2 e <0.3.0 e Node >=20.

Gestione sessioni nella barra laterale DeepSeek Harness: gruppi workspace ordinati per attività recente, cronologia raccolta dietro un controllo, sezione fissati globale e indicatori running/unread/follow-up. Sposta le sessioni in un cestino ripristinabile, il cui pannello gestisce anche gli archivi. Statistiche token per sessione separate tra argomenti e risultati tool, spostamento in un altro workspace e scansione per riassociare sessioni senza workspace.

Gestisce un elenco di modelli Magpie e scrive quelli selezionati in un gruppo provider Magpie: sincronizzazione completa da /v1/models, voci manuali, context, limite output, input immagini e reasoning effort per modello, ordinamento e riordino drag. Su Windows x64/ARM64 scarica e aggiorna Magpie da yetone/magpie-releases con verifica SHA-256 e rollback; aggiorna automaticamente quando una release ha 30 minuti e tutte le conversazioni sono inattive. Avvia Magpie nell’area di notifica con DSH e alterna lite mode e prevenzione sospensione.

Sceglie il modello di ciascun subagent dal catalogo locale in base alla categoria dell’attività, salvo che il chiamante ne abbia già indicato uno. Ordina insieme piani gratuiti e a quota usando i tag di capacità; usa un modello più costoso solo se nessuno economico è contrassegnato come adatto. Entrano tra i candidati solo provider con saldo residuo leggibile o associati a un account; gli altri restano elencati ma non vengono instradati. Un pannello offre priorità manuali per modello sopra l’ordine automatico e controlli per consentire/revocare.