Plugin

Riavvolge turni e modifiche ai file con checkpoint, ripristinando attività e prove allo stesso limite della cronologia.

Quattro palette per DSH Web UI (solid, glass, volume, neon), ciascuna chiara/scura. Neon aggiunge campo luminoso con griglia circuitale 46px, laser scan sulla colonna conversazione solo durante un turno, etichette workspace HUD, font chrome MiSans Latin incluso e testo sidebar fisso al 125% anche quando zooma la conversazione.

Riga di costo tool per turno nel flusso chat: dopo ogni turno una riga comprimibile sotto la risposta elenca i tool eseguiti, il numero di chiamate e i token inseriti da ciascuno nel context (input + output); espandendola mostra dettagli per tool.

Mostra latenza del primo token e velocità di output per turno accanto all’usage pill integrato. Usa l’event log persistente dell’host e ricostruisce il tempo del primo token dallo stream compatto di ogni messaggio, così i turni storici restano esatti dopo il reload, senza stime.

Dopo ogni turno prevede il messaggio successivo e lo mostra come ghost text grigio nel compositore. Tab prende l’intera riga, Alt+Right una parola alla volta, Enter accetta e invia, Esc scarta, Alt+R rigenera senza ripetere il precedente. Bastano pochi caratteri per completare dai prompt già inviati nella sessione; Up nel compositore vuoto richiama l’ultimo. Un form nella pagina plugin imposta provider, model, reasoning effort, toggle per chiave e limiti di generazione.

Rimuove lo sfondo dell’immagine caricata e la trasforma in un animaletto desktop fluttuante, con animazione inattiva e saldo aggiornato.

Backend Tavily per la ricerca Web integrata: endpoint in-process `127.0.0.1:8787/v1` converte le richieste in ricerche Tavily. Fino a 10 API key nel credential store DSH, rotazione per richiesta e cambio su errori di autenticazione, rate limit o quota. La scheda Settings gestisce le key, testa la ricerca e imposta l’endpoint web search.

Diario gestito dall’agente: una frase nel prompt di sistema rende la registrazione un suo compito. Salva attività e ricordi in un JSON al giorno sotto DSH home e li mostra nel calendario mensile laterale: anello vuoto se resta un’attività, punto verde se sono tutte concluse, blu se ci sono solo ricordi. La frase si modifica dal calendario per regolare frequenza e metodo. Ogni voce ha tag colorato (lavoro, studio, vita, salute, altro); attività completabili e ricerca per titolo/tag su tutti i giorni. Un ricordo apre la conversazione d’origine al turno registrato. ? accanto al mese apre il progetto GitHub.

Memoria a lungo termine per il workspace DSH. All’avvio sessione legge un indice di una riga per memoria e recupera i corpi su richiesta con il tool `memory`, circa tre volte più voci a parità di budget caratteri. A fine turno cerca localmente nell’ultimo messaggio utente e inserisce le memorie corrispondenti nel briefing successivo senza costi modello. Auto-capture facoltativo distilla conversazioni in memorie strutturate; in draft attende approvazione. Portrait layer da journal/records per viste workspace/global, anche draft/direct. Settings → Memory offre archive/list/timeline, controlli duplicati/voci obsolete/link rotti, catena supersede con rollback e import read-only di memorie WorkBuddy/Qoder esistenti.

Conserva per sessione le immagini incollate o allegate al composer: copia locale nel browser e ripristino tramite canale draft ufficiale tornando alla conversazione o rimontando il composer. Elimina all’invio o alla rimozione.

Sidecar todo per DeepSeek Harness: trasforma il testo selezionato in attività, raccoglie todo dalla conversazione e li mostra in un pannello laterale sinistro. Promemoria scadenze via popup in-app o messaggio IM bot; esporta tutto in HTML, Markdown, Excel, CSV o JSON.

Lettore locale di romanzi TXT nella barra destra DSH: importa file, cartelle o percorsi nella libreria; indice capitoli con salto, paginazione con clic o scorrimento verticale, progresso ripristinato al riavvio e opzioni per font, interlinea, sfondo e tema notturno.

Interrompe uno stream di reasoning DSH che inizia a ripetersi, evitando che il turno resti bloccato. Applica 5 regole al testo: unità periodica, blocco ripetuto, riga ripetuta oltre una soglia di quota, densità 64-gram e lunga coda di punteggiatura/spazi. Include journal JSONL degli eventi, pannello log Web GUI e recupero opzionale con retry e messaggio correttivo.

Provider browser per DeepSeek Harness: svolge attività web passo passo in un browser reale, usando una tabella indicizzata delle azioni possibili invece di HTML o screenshot. Una decisione Jev per passaggio, non un turno completo; benchmark repo: mediana 1,1 s contro 2,8–3,6 s per turno chat-model. La conversazione riceve solo la conclusione e il contesto non cresce con la pagina. Gli obiettivi provengono dalla pagina appena letta; le pagine cambiate vengono rilette. Usa il browser di proprietà di Session e non tocca il tuo Chrome quotidiano, salvo attivare attach mode.

Costo di ogni turno completato in CNY; clic: token per categoria, tariffa, regola e istante di fatturazione. Settings: prezzi per modello, 4 categorie, regole settimanali punta/valle con moltiplicatori liberi e promo su intervalli assoluti che prevalgono. v0.2.3 legge saldo/quota residua di 14 provider (DeepSeek, OpenRouter, Zhipu GLM, Moonshot, MiniMax, Kimi Coding, relay OpenAI ecc.) e spesa giorno/mese/sessione. Ledger locale con scritture atomiche, un libro per API key, conservazione 1–24 mesi, export JSON; calendario modificabile anche senza saldo osservato, nota facoltativa. Uso/tariffe calcolati localmente; saldo letto direttamente dall’API con la propria key. Nulla è inviato a terzi.

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.

Elimina un turno completato da una conversazione DSH senza cancellare la sessione. Il pulsante accanto all’ultima risposta rimuove domanda, risposta e registrazioni degli strumenti di quel turno dalla conversazione e dal contesto del modello. Mantiene ID e titolo della sessione, turni successivi e log in sola aggiunta. La rimozione persiste come tombstone.

Ricerca Web documentata per DeepSeek Harness tramite gateway compatibili con OpenRouter: `web_search` usa lo stesso endpoint e la stessa chiave dei modelli di chat, restituisce fonti citabili e si configura in Plugins.

Mostra un indicatore di occupazione del contesto (calcolo al passaggio del mouse). Dal 45 % prepara HANDOVER.md con file modificati, spesa e turni recenti; al 60 % ricorda una sola volta di concludere. Alla compattazione registra il valore numerico di occupazione immediatamente precedente, consultabile dopo. Nessuna chiamata al modello o aggiunta alla conversazione; non impedisce la compattazione automatica.

Salva turni interi (domanda e risposta completa) in Markdown semplice nel workspace della sessione; promuove i migliori in una base personale tra progetti, ricercabile dal modello su richiesta. Nessun database né dipendenze runtime.

Gestisce Skills e server MCP da un solo pannello impostazioni DSH. Le Skills sono lette dal disco: elenco, ricerca, anteprima, creazione, rinomina e rimozione, con backup prima di ogni eliminazione. Le righe MCP globali sono quelle del loader reale cordis.patch.yml; le voci di progetto vengono montate solo nelle sessioni di quel progetto. Ogni scheda espansa mostra i tool effettivamente registrati. Regole allow/deny per server mantengono solo quelli necessari; un tool bloccato non entra nel registry e non consuma contesto a ogni turno. Stato (connesso e numero tool, nuovo tentativo, rinuncia, attivazione fallita) e riconnessione rendono visibili gli errori iniziali. Importa configurazioni da 26 altri client MCP.

Avvolge la libreria Python Scrapling in fino a 19 strumenti modello, registrati in base alle capacità rilevate: browser reale per pagine solo-JS; estrazione CSS/XPath che restituisce dati, non Markdown; selettori autoriparanti; sessioni riutilizzabili con login; cattura XHR; screenshot; azioni browser controllate; crawler limitato al dominio con modalità content/sitemap/feed/Shopify sul backend ufficiale dei job. Può sostituire web_fetch / web_search e servire la stessa tabella via MCP. Richiede Python 3.14+ e Scrapling installato. Gli strumenti browser richiedono Chromium per patchright; una CLI facoltativa lo installa solo su macOS arm64.

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.

Plugin DeepSeek Harness che comunica al modello a ogni turno l'occupazione reale del contesto misurata dall'host e impedisce ai riepiloghi compattati di sostenere falsamente che sia quasi esaurito.