Plugin

Fa vedere davvero un video al modello: ffmpeg locale campiona immagini con timestamp e faster-whisper trascrive l’audio, così l’agent legge i pixel reali fotogramma per fotogramma invece di fidarsi di un riepilogo testuale. Tutto locale, niente upload; segnala quando l’audio non contiene parlato. Solo Windows; richiede Python 3.10+ e ffmpeg. Il primo video_eyes_setup scarica circa 700 MB (faster-whisper e il modello).

Registro dei deliverable per DeepSeek Harness: gli agent registrano gli artefatti finali (reports, pages, documents, sheets, images, datasets) in una sezione impostazioni e pagina di gestione. Salva solo percorsi, mai copie, e consente la rimozione reversibile. Una CLI autonoma (add/list/stats/check/remove/restore) legge e verifica lo stesso registro fuori dall’app.

Richiede JDK 11+, il driver DM JDBC e accesso SSH all’istanza di destinazione. Ispeziona istanze database Dameng, valuta sicurezza e condizioni di ripristino e genera report filtrabili con evidenze condivise.

Richiede Claude Code installato e autenticato su questa macchina. Delega attività di programmazione all’agent Claude Code locale tramite Claude Agent SDK, segnala i file modificati, consente il ripristino con un solo comando e aggiunge l’opzione Claude Mode al composer.

Trasforma un salvataggio Minecraft Java in una copertina o animazione Blender. Cerca terreno pianeggiante nei file regione .mca, esporta il terreno in OBJ e avvia Blender headless con materiali MCprep, rig personaggio BPS e illuminazione a tre punti. Dopo ogni render, OpenCV controlla orientamento, contatto col suolo, esposizione, illuminazione e composizione; se un controllo fallisce, ripete il render con parametri corretti. Richiede Blender 4.2 LTS o successivo e Python 3.10+ con opencv-python e numpy; al primo avvio il comando incluso prepara gli asset Minecraft.

Diagnosi crash giochi Windows da Event Log, report WER e dump, con strumento diagnose_game_crash e notifica in background opzionale.

Legge plugin, server MCP e skill installati, li raggruppa per capacità e indica il preset adatto; su richiesta può registrare un preset per categoria.

Legge, modifica, esporta e verifica progetti Excel VBA tramite una vera istanza COM di Excel: moduli, codice UserForm, procedure, export .frm/.frx. Solo Windows; richiede Excel desktop, Python 3.10+, pywin32 e AccessVBOM=1.

Gate di rilascio per qualità risposte IA. Due modalità: riprodurre un archivio VeriScope col gate Python originale oppure applicare con solo Node una soglia all’export Ragas per riga, senza VeriScope, Python o pandas. Restituisce PASS/FAIL/REVIEW con prove e ricevuta ricontrollabile; soglie per riga e confronto decimale esatto. Non rivaluta né chiama modelli; REVIEW non diventa mai PASS.

Knowledge base locale-first per DeepSeek Harness: importa Word/PPT/Excel/PDF (testo o scansione), EPUB e MOBI/AZW3; crea Markdown con ancore, qualità/confidenza OCR e ordine PDF per colonne. Wiki LLM (regole schema.md, index.md automatico, log.md solo append, note tipizzate con fonti/backlink), affidabilità high/medium/low per ranking e avvisi low; ricerca classificata/tra KB, lettura e modifica precise, export md/jsonl/zip. MOBI/AZW3 richiede Calibre; .doc/.ppt legacy necessita Word/PowerPoint su Windows o LibreOffice su Linux. Modelli OCR scaricati al primo PDF scansionato.

Aggiunge la cancellazione definitiva. La conferma mostra dimensione del log, turni attivi, subagent, job in background e promemoria collegati. Poi rimuove l’ID dai registri live, archivio e workspace: la riga non ricompare aggiornando.

Goal Map mostra in sola lettura percorso obiettivo-piano, mappa mentale e fasi usando il progresso segnalato; non avvia attività né chiama modelli. Beta.2 supporta DSH Web 0.2.0-rc.2 o 0.2.1-rc.2 e Node.js >=24.

Aggiunge la scheda Insight accanto alle schede conversazione e trajectory in DSH: chiama un modello per interpretare le chiamate agli strumenti turno per turno e supporta un prompt personalizzato.

Mostra nella barra DSH i crediti per canale di Our Free Model. Una scheda sempre attiva include i canali supportati e nasconde quelli non configurati; chiusa mostra il canale della conversazione, aperta una riga per canale con barra e importo residuo. Visibilità di ogni canale nelle impostazioni dettagliate del plugin.

Riduce gli JSON Schema MCP troppo grandi per agente senza modificare il dispatch; una pagina impostazioni mostra uso token, cache hit e composizione del contesto.

Importa preset IA SillyTavern come livelli di prompt modificabili e selezionabili. Conserva il JSON grezzo, consente di modificare ordine e parametri del sampler, visualizzare il System Prompt iniettato ed esportare JSON compatibile. Archiviazione e cancellazione permanente richiedono conferma. Applica temperature e massimo di token in uscita alle richieste Harness; gli altri campi sono conservati/esportati ma non applicati.

Collega directory di progetto locali dal menu contestuale del progetto, con ricerca circoscritta, lettura delle sorgenti e sincronizzazione esplicita degli snapshot per sessione. Supporta solo DSH 0.2.1-alpha.4 e 0.2.1-rc.2.

Trasforma il selettore dei modelli del compositore DeepSeek Harness in una griglia responsive di schede raggruppate per provider. Solo lato host: inietta uno stylesheet tramite webserver/index-inject senza ricostruire il bundle client e supporta sia il selettore standard sia il menu dsh-peakrate.

Navigazione globale avanti/indietro nell’interfaccia Web DeepSeek Harness: ricorda tutte le sessioni e i pannelli a pagina intera visitati, mostra una barra di cronologia configurabile da 1 a 7 voci cliccabili e supporta scorciatoie del browser e pulsanti laterali del mouse.

Apre file .blend nell’anteprima documenti della barra laterale destra. Blender headless esporta un GLB in cache con statistiche della scena, visualizzato in un viewport WebGL senza dipendenze. Richiede Blender 3.6+ nel PATH o l’impostazione di blenderPath.

Gioco di deduzione sociale contro le proprie configurazioni di modelli. Il tavolo ha N posti (sei per impostazione predefinita, uno è il tuo); alcuni degli altri sono occupati da agenti con impostazioni diverse di provider, model, temperature, system prompt e disguise. Li interroghi e confronti le risposte per capire quali posti non sono umani. Identità dei posti e configurazione del modello restano nascoste in host state finché non esprimi un giudizio; allora vengono rivelati i parametri disguise. Ogni round esporta un JSONL della conversazione per posto e il record del giudizio. Stesso seed e script di mosse producono una riproduzione identica byte per byte, per confrontare esecuzioni con modelli o livelli disguise diversi.

Esporta profile del plugin, file selezionati di $DSH_HOME e localStorage del browser in un JSON. Importa dopo l’anteprima di ogni file; può eseguire pnpm install per reinstallare i plugin elencati. Formato intercambiabile con il backup profile dsh-market.

Mantiene aggiornato il grafo di conoscenza Codebase Memory: confronta head_sha del nodo Branch con git rev-parse HEAD e riporta il behindBy esatto. Ricostruisce solo i progetti obsoleti tramite CLI codebase-memory-mcp, evitando il limite di 60 secondi dello strumento MCP. Sorveglia le modifiche dei progetti e riporta lo stesso stato in una scheda impostazioni e in un’interfaccia REST.

Importa i server MCP dichiarati da Codex e Claude Code come tool dsh mcp-client. Collega via symlink gli skill di 22 directory note a ~/.dsh/skills, senza copiarli. Settings elenca mount, attiva skill e cambia fonte in caso di conflitto nome.