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Quando l’agent ispeziona il file obiettivo con bash anziché con read, registra la versione come observation per evitare rifiuti di modifica `FS_NOT_OBSERVED` dalla policy di osservazione filesystem. Solo per gli edit; le sovrascritture cieche dell’intero file restano bloccate.

Converte localmente i file Office e PDF del workspace DSH in Markdown prima che il modello li legga, senza rete né quota API. Scrive ogni .md accanto alla sorgente, così nel contesto entra solo il percorso. Per un file o una directory restituisce byte, righe, stima dei token e struttura dei titoli.

Pipeline artistica locale per DSH: controlla le installazioni locali di SD WebUI e ComfyUI con dieci strumenti image_* e un pannello laterale Art Studio con canvas ComfyUI integrato. Elabora con il Python incluso in tali installazioni (scontorno rembg, upscale Real-ESRGAN, tiling seamless) e scrive risorse Godot nei percorsi res:// dopo aver impostato la radice del progetto.

Ispeziona e riordina un vero Android via adb: dimensioni app da dumpsys diskstats senza root, spazio, pulizia cache conservando i dati, misure directory e screenshot — cinque tool. Le letture non modificano nulla; le scritture richiedono conferma esplicita.

Potenziamento della modalità plan di DSH in stile ZCode: strumento enter_plan_mode avviato dal modello, intercettazione rigida degli strumenti di scrittura al dispatch (ctx.tools.guard) durante la pianificazione e sezione prompt in quattro fasi (explore, design, review, exit). Riutilizza la macchina a stati ufficiale plan/mode e il flusso di revisione in uscita.

Memoria a lungo termine in quattro livelli scritti dall’utente (regole obbligatorie, preferenze di comportamento, profilo utente, regole facoltative), inseriti come sezione del prompt di sistema; insieme di lavoro temporaneo separato (passaggi tra sessioni, obiettivi di fase, elementi in attesa) con limite di 1.200 caratteri, la cui iniezione termina quando l’elemento è completato. I livelli a lungo termine sono file Markdown leggibili e modificabili dall’utente; l’agente può solo proporli e non scrive finché l’utente non li accetta nel pannello cinese. Le voci temporanee vengono scritte solo su richiesta esplicita in <DSH_HOME>/temp-memory.json (creato alla prima scrittura), non nella directory della memoria. Nessuna acquisizione automatica, scrittura in background o rete.

Fai doppio clic su un tuo messaggio per riscriverlo e continuare da lì in un nuovo ramo.

Aggiunge «Forget» a ogni sessione, con conferma al secondo clic. La rimuove dalla barra laterale e dal disco, interrompe il lavoro in corso, scollega tramite canali ufficiali i record workspace/archive/pin ed elimina cartella dei log e cache di proiezione. Una protezione elimina di nuovo le voci ricreate. Non tocca altre memorie, allegati o sessioni.

Collega a DSH i modelli gratuiti di OpenCode Zen: rilevamento in tempo reale, attivazione singola e scrittura della configurazione del provider con un clic. Non serve una chiave API.

Calcola il costo di ogni turno in base al listino ufficiale, avvisa all’80% e interrompe l’attività al 100%. Salva uno snapshot di passaggio per la sessione successiva.

Prompt optimizer nella riga degli strumenti input del composer: scegli categoria e template, poi ✨ riscrive la bozza sul posto con undo in un clic. Categorie Basic, Context, Image; annulla un’esecuzione e mostra durata e token. Include 15 template per riformulare istruzioni, pianificare fasi, impostare ricerche di sicurezza, schede ruolo per system prompt e prompt text-to-image/image-to-image. I template Context leggono i turni recenti per la coreferenza. Chiamate tramite il servizio modelli host; Settings mostra modello e budget. Un guard controlla che i vincoli dell’utente restino e avvisa invece di riprovare automaticamente. Adattato a dsh 0.1.7 e 0.2.

Aggiunge al composer un pulsante che riscrive la bozza non inviata per renderla più chiara e specifica, con ripristino in un clic, pagina impostazioni e override modello facoltativo per richiesta.

Connettore Git per DeepSeek Harness: profili repo salvati per nome, operazioni sulla work-copy (clone/fetch/pull/push/commit) e strumenti API Gitea/Forgejo/GitHub. Chiavi nel credential center DSH; flag di sicurezza per repo: TLS bypass, overwrite e force push.

Cluster multi-agente auto-organizzati senza orchestratore. I subagenti DSH reali coordinano tramite un log condiviso append-only, letto e scritto secondo i propri tempi; nessuna topologia, un dispatch per agente. In modalità snapshot l’harness fissa nel prompt la vista dei vicini e porta i cluster ring/mesh/swarm alla convergenza.

Pannello skill DSH Web: mostra schede dalle directory configurate e apre il SKILL.md completo. Il selettore imposta disable-model-invocation e aggiunge/rimuove dal catalogo, così il modello carica solo gli attivi. Riconosce cartelle WorkBuddy expert-team con avatar/tags/quick prompts/members e registra il lead prompt all’attivazione. Directory modificabili nel pannello.

Legge e scrive Apple iCloud Calendar via CalDAV con cinque strumenti: elenco calendari, lettura di un intervallo con ricorrenze espanse, creazione ed eliminazione dopo dry run con conferma del conteggio esatto. Credenziali da DPAPI, Keychain, libsecret o variabile d’ambiente.

Ottimizzatore prompt con un clic: riscrive la bozza del compositore con strategia configurabile, modello modificabile, esempi few-shot, modelli fissati e intensità di ragionamento.

Revisione avversaria per DeepSeek Harness: sottopone un piano definito a esperti red-team in sola lettura per dimensione e suddivide i risultati in difetti singoli da approvare o rifiutare uno per volta. Non riscrive il piano né corregge codice.

Riscrive la bozza del composer DSH in un prompt più chiaro ed eseguibile tramite le route LLM del harness, mostrando il confronto originale/ottimizzato prima dell’adozione.

Aggiunge tre pagine di impostazioni a DeepSeek Harness: aggiungere/modificare/attivare/rimuovere MCP server; scrivere skill agent a mano o installarle da un repository GitHub; gestire una libreria globale di persona e attivarne una.

Legge il flusso degli eventi di sessione senza ulteriori chiamate al modello e trasforma correzioni, errori e soluzioni in proposte di apprendimento in sospeso. Ogni proposta è valutata secondo criteri scritti e spiega il motivo dell’approvazione o del rifiuto. Solo la conferma scrive una skill, esclusivamente tramite l’unico writer convalidato `learn_skill_manage`. Un curator attivo nei tempi di inattività marca obsolete le skill inutilizzate e le archivia spostandole anziché eliminarle, preservando quelle ancora caricate. Registra cinque strumenti (`learn`, `learn_review`, `learn_curator`, `learn_skill_manage`, `learn_skills`), una sezione prompt con i criteri e una guard che rifiuta modifiche dirette ai file skill per impedire di aggirare il writer.

Preset di intensità di ragionamento per modelli di terze parti: 16 profili provider/modello con valori wire personalizzati per modalità, scritti in dsh-llm-pi-ai dopo pre-validazione e rifiuto per regola. Passaggio per modello tra OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses e Anthropic Messages con raggruppamento automatico delle route. Pulsante Optimize nel compositore e sezione impostazioni riscrivono il testo con il modello scelto.

Trasforma un NAS ZSpace (极空间) in strumenti nativi per l’agente: list/stat/search/read/download/upload/write, creazione cartelle, rename/move/copy/delete. Funziona tra reti tramite relay del client desktop, senza LAN, WebDAV o SSH; sulla stessa rete passa automaticamente al trasporto WebDAV diretto più veloce. delete richiede esplicitamente confirm: true. write/upload/create-folder/rename/move/copy sono diretti; zspace_write sovrascrive un file omonimo salvo overwrite: false.

UI generativa per DeepSeek Harness: l’agent scrive TSX e dsh web lo visualizza in tempo reale nella chat e in un pannello canvas.