Plugin

Risvegli proattivi a livello di host per DeepSeek Harness: il modello pianifica le proprie sveglie (una volta, intervallo o cron, con jitter opzionale), le sessioni fredde vengono risvegliate puntualmente via session resume, i follow-up del modello sono limitati da ore silenziose e un budget giornaliero, e i turni di risveglio silenzioso terminano con proactive_reclaim e cadono fuori dal contesto come lapidi. I file di pianificazione dichiarati sincronizzano gli orari JSON nelle sveglie dell'host via glob; min_idle_seconds rinvia i risvegli finché la sessione di destinazione non si calma, e un pannello web gestisce sveglie e cronologia — il motore del battito per compagni IA e personaggi di ruolo con routine proprie.

Workstation omni-modale per DSH: analyze_image su una catena ordinata multi-scheda di failover VLM, un toolkit di visione con sei strumenti (zoom, campionamento colori, pixel diff, OCR, rilevamento elementi, visualizzazione inline) che condivide lo stesso resolver di immagini, generate_image sui protocolli OpenAI/DashScope/ComfyUI, generate_video asincrono multi-scheda con un builder /build-video-tool, più TTS speak/clone_voice su sette provider, tutto governato da un'unica pagina di impostazioni con salvataggio automatico.

Miglioramento del prompt in un clic per il compositore DSH: premi il pulsante scintilla per riscrivere la bozza in un prompt pronto per l'agente, sostituito sul posto e annullabile, con un controllo deterministico di fedeltà che mantiene verbatim ogni percorso, identificatore, numero, URL e token tra apici inversi, più un tetto di lunghezza che blocca l'inflazione.

Provider web-fetch Moli (browser headless Rust) ultraleggero per DeepSeek Harness: rende SPA complesse, micro-frontend e pagine dinamiche con circa 60 MB di memoria.

Rimuove i prompt di sistema di prefisso e suffisso iniettati dall'harness così che l'agente funzioni solo con il prompt nativo del preset, per la simulazione di persona ragazza-gatto in soft-jailbreak: include un plugin raggruppato che distribuisce in modo idempotente il preset 猫娘 Yuike in ~/.dsh/.agent-presets/yuike/ e non sovrascrive mai un preset modificato.

Un plugin DeepSeek Harness (DSH) che consente di controllare bracci robotici collaborativi Universal Robots (UR) direttamente dal linguaggio naturale, sviluppato da Suzhou Nonead Robot Technology Co., Ltd. sulla base della stessa logica del server nUR MCP proprietario dell'azienda. (Suzhou Nonead Robot Technology Co., Ltd.)

Cita il testo selezionato della conversazione nel composer Web come chip di riferimento native per turni di approfondimento mirati.

Miglioratore di prompt per la GUI web di DSH con modalità basic/standard/expert: le modalità standard ed expert riscrivono le bozze con il contesto del progetto e la cronologia recente della sessione, ritentano con grazia quando i gateway rifiutano le impostazioni di reasoning-effort e mostrano una revisione prima/dopo con annullamento.

Plugin di gestione del comportamento per DeepSeek Harness: sezione del prompt per la disciplina delle tool-call, convergenza del parallelismo innescata dai fallimenti (pool scende a 1, si ripristina automaticamente), intervento dell'utente dopo fallimenti consecutivi. Completa dsh-token-optimizer; funziona in autonomia.

Compagno personaggio trascinabile per il profilo Web di DeepSeek Harness, con sei livelli visivi ed espressivi, quattro modalità attività, chat della sessione corrente, riepiloghi pubblici del ragionamento e sintesi vocale del browser.

Invia subagent con profili nominati (modello, effort di ragionamento e ambito degli strumenti per attività), controlli di sicurezza, stima dei costi con confronto dei risparmi e un registro completo delle decisioni di dispatch.

Plugin di potenziamento per DSH Desktop: mette in chiaro fatti verificabili. Vincoli iniettati solo quando servono, a livelli (testo stabile per la sessione nel system prompt, contenuto volatile in coda); la cache resta valida. Disciplina: ogni turno è classificato (domanda/ricerca/discussione/diagnosi/esecuzione); niente modifiche nei turni di domanda né correzioni non richieste in quelli di diagnosi; segnala citazioni di codice non aperto e affermazioni su simboli mai visti. Memoria: avvisi al 75%/90% del contesto, riepilogo esportabile, conoscenza di progetto per directory. Artefatti: contratto del task, registro modifiche, registro ipotesi con gate, decisioni di design. Dashboard: metriche in lume-metrics.jsonl via lume_metrics; personas distillate da chat, romanzi o schede.

Tema aqua in glassmorphism per l'interfaccia web di DeepSeek Harness: modalità mica e compatibilità con blur e brina regolabili, sfondo fluido o immagine di sfondo, luminosità dello sfondo, accento balena a particelle e un interruttore principale che ripristina l'interfaccia originale.

Plugin DeepSeek Harness che risparmia token in modo aggressivo senza intaccare la qualità: troncamento senza perdita di testa/coda dei risultati degli strumenti (default), ripiegamento dei risultati grep, delega a dsh-compaction-basic attivata dalla pressione e una sottoclasse CompactionEngine con riassunto LLM per la modalità aggressiva. Risparmia il 97,6% dei token di input su una suite sintetica di 8 scenari, con tutte le riduzioni che passano dal flusso di eventi dsh, così modello-visibile = registrato resta valido.

Miglioramento dei prompt per il compositore: il pulsante «✨ Enhance» riscrive la bozza in una versione più chiara e strutturata usando il pensiero dai primi principi, sulla base del contesto della sessione, della memoria e della conversazione recente; pone domande di chiarimento in una scheda quando mancano informazioni chiave e mostra un’anteprima prima di applicare il risultato al campo di input.

Revisione delle traiettorie in sola lettura in una barra laterale di conversazione ridimensionabile, con analisi delle regole, spiegazioni opzionali del modello, navigazione delle evidenze e confronto tra esecuzioni dello stesso intervallo.

Math Agent Framework per DeepSeek Harness: motore di derivazione simbolica (CES / forme quadratiche / ODE / PDE), verifica con SymPy, dimostrazioni formali verificate dal compilatore Lean 4 e verifica avversariale multi-agente in stile QED, esposti come strumenti DSH nativi tramite una shell TS che fa da ponte a un motore Python. Richiede la clonazione del repository math-agent-framework e `pip install -r requirements.txt`, con MATH_AGENT_HOME che punta alla radice del repository. Ogni risultato riporta la provenienza (versioni dei motori, seed, tolleranze) ed è contrassegnato come dati non attendibili.

Richiama, modifica e reinvia e rigenera, più versioning in conversazione: una timeline di ogni riavvolgimento, rollback degli artefatti (git-first, fallback su snapshot), una mappa di biforcazione dei percorsi esplorati, la genealogia della sessione e un watchdog in tempo reale che salva uno snapshot del log al primo segno di scritture concorrenti. Le modifiche arrestano automaticamente l'agente in esecuzione (official cancel/whenIdle) così i riavvolgimenti non corrompono mai il log durevole né rompono /compact.

Fornisce lo strumento see_image per DSH: invia un file immagine a un modello di visione compatibile con OpenAI configurabile e riporta la sua descrizione a un modello di solo testo.

Riproduce diversi suoni configurabili per cinque eventi di conversazione nella GUI web di DeepSeek Harness: completamento normale, interruzione, errore, attesa di approvazione e successo del nuovo tentativo automatico; ogni evento ha la propria impostazione audio e predefinito incluso, con nuovo tentativo automatico dopo gli errori che utilizza un'attesa configurabile (10-300 s), più una libreria di suoni della community. Compatibile con DSH 0.1.5-rc.2.

Aggiunge un pulsante Comprimi contesto e un pulsante Nuova sessione al pannello del misuratore di contesto; comprimi invia /compact attraverso lo stesso canale di comandi, e nuova sessione avvia una sessione fresca nello stesso workspace.

Notifiche desktop di sistema e personalizzate di Windows per eventi DeepSeek Harness: attività completata, non riuscita, in esecuzione, in attesa di approvazione e in attesa di risposta. Clic per saltare alla sessione.

Toolkit consolidato per l'identità della sessione, prompt globali e del workspace con file referenziati, ripresa automatica della sessione, riavvio web senza UAC e messaggistica tra sessioni pari.

Dopo ogni turno agente completato, una chiamata LLM ausiliaria limitata scrive un prompt successivo suggerito nel log di sessione; il web composer lo rende come testo placeholder ghost, adottato tramite Tab.