Plugin

Cervello DeepSeek + trascrizione automatica delle immagini: allega immagini nella GUI e ognuna viene trascritta tramite il deepseek-v4-flash-vision-exp ufficiale per impostazione predefinita (un cervello V4-Pro puramente testuale può vedere le immagini), con qualsiasi VLM compatibile con OpenAI o Ollama locale come alternative.

Dashboard multi-piattaforma di saldi e utilizzo API per la GUI web DSH: saldi di DeepSeek, Zhipu GLM, Kimi, StepFun, SiliconFlow, MiniMax, OpenRouter, Novita e xAI sotto il composer, costo stimato per sessione e per subagente con tariffe di picco/fuori picco di DeepSeek, rilevamento automatico dei relay configurati nelle impostazioni DSH, e un widget balena trascinabile opzionale.

Abbina i tuoi modelli e i budget di token a ciascun ruolo, poi lascia che DSH deleghi subagent specializzati in base al tipo di attività. Copre analisi dell'architettura, UI/UX, implementazione del codice, esplorazione della codebase e ricerca della documentazione, con configurazione automatica più sforzo di ragionamento e permessi degli strumenti per ruolo.

Ripristino al riavvio per DeepSeek Harness web: dopo un crash o un riavvio, un turno dell'agente interrotto riprende automaticamente (listener agent/created lato host, senza race condition di temporizzazione del browser).

Memoria a lungo termine tra sessioni con la metafora del «palazzo della memoria»: archivi SQLite a doppio ambito (utente + progetto per origine git), recupero ibrido FTS5 + vettori locali con fusione RRF e potenziamento del ranking per recenza/prova, acquisizione automatica dal registro della sessione (incluso il turno finale), catene di audit della provenienza, distillazione per consolidamento e oblio per decadimento, e un pannello Memory Library nella pagina delle impostazioni con topologia dei corridoi, maggiordomo per i tour e lista di ristrutturazione.

Preset modalità esperto DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): coordinatore + 17 subagenti esperti con delega automatica. Funzioni: taskboard (stati pending/ready/running/done/failed, DAG dipendenze, rivendicazione atomica, retry, ripristino), gate qualità (pipeline 5 fasi: requisiti, implementazione, verifica, revisione, integrazione; 2 rilavorazioni), Five-Anchor (revisione/convergenza/anti-deriva/cooperazione/risorse), Near-distance (modello identità/compito/output), divulgazione progressiva (~28% risparmio token), persistenza, bus P2P, revisione incrociata, pool esperienza, via rapida, auto-retry. 17 esperti: dati, copywriting, legale, PM, frontend, UI/UX, architetto, social, growth, fin. quant., backend, DevOps, DB, QA, sicurezza.

Aggiunge un modello di visione configurabile ai modelli principali solo testuali: uno strumento vision_read_image, un selettore del modello di visione nella barra del compositore e la conversione automatica da immagine a testo per i percorsi solo testuali.

Plugin per DeepSeek Harness che trasforma i giudizi Jev in tre azioni automatiche — potatura dell'output dei tool troppo grande ai segmenti rilevanti per la richiesta, filtraggio delle pagine recuperate in cerca di istruzioni rivolte al modello e scelta della skill adatta al passo successivo — più i tool jev_ask e jev_gate, un registro dei giudizi che sopravvive ai riavvii e un report /jev-status. Richiede una chiave API TypeSafe; senza, resta inerte e non invia nulla.

Approvazione automatica basata su regole per le escalation della sandbox di DeepSeek Harness, con revisore LLM opzionale e fallback umano nativo.

Una barra di compressione migliore: comprime automaticamente le chiamate agli strumenti e i segmenti Think in barre di compressione dei passaggi, e riduce ogni turno completato in un'unica intestazione di turno con metriche live (durata, TTFT, token, tok/s, cache hit) — resta visibile solo il riepilogo finale; icone iniziali personalizzabili con carte da poker animate integrate (animazione ciclica dei semi durante l'esecuzione, un mazzo quando compresso, un ventaglio quando espanso), una riga di impostazioni per la modalità di compressione ufficiale, compatibile con le versioni DSH nuove e vecchie. Nessuna intrusione nel sorgente DSH.

Fatturazione della cache per chiamata nel popover del misuratore del contesto: totali correnti di passaggio, ciclo e sessione con token e importi di hit / miss / output, prezzi automatici di punta e non di punta per l’orario lavorativo di Pechino, tariffe per modello e addebito anche dei relay di terze parti.

Uso del computer tramite un dispositivo USB HID esterno: indica un bersaglio in linguaggio naturale, un modello di visione lo individua in uno screenshot ritagliato di finestra, e un Raspberry Pi Pico 2 muove il mouse reale e digita sulla tastiera reale. 7 strumenti. Windows dispone di elenco finestre, ritaglio per finestra e sollevamento automatico della finestra; macOS richiede pyobjc e non li ha; Linux non è supportato.

Dalla chat alla tela e all'opera: guida ComfyUI come IDE visuale dei workflow in DSH. Incorpora ComfyUI (locale o cloud) come tela a schermo diviso in DSH Web: l'agente scrive prompt e script nella chat, li applica dal vivo e produce immagini, musica, video e 3D. Operazioni: comporre pipeline, leggere/scrivere workflow, modificare nodi, cablare collegamenti, eseguire, regolare e correggere. Produzione: sweep di parametri in batch (batch_run) e recupero automatico degli output nella chat (get_outputs). Manutenzione: avvio e aggiornamento con un clic di ComfyUI, core e nodi personalizzati. Questo pacchetto è il plugin lato DSH e include il nodo ponte lato ComfyUI.

Adattatore LLM GitHub Copilot: accesso con flusso dispositivo OAuth, scoperta di modelli in tempo reale dall'API Copilot, supporto vision per modelli con capacità immagine (gpt-4.1, gpt-4o), e due protocolli wire (Chat Completions e Responses API) con routing automatico degli endpoint per modello.

Revisione delle modifiche in sospeso per DeepSeek Harness: ogni modifica di edit, write e str_replace_editor viene raccolta automaticamente nell'elenco file, dove un singolo blocco di modifiche, i blocchi di una selezione o l'intero file possono essere mantenuti o annullati, con supporto annulla/ripeti. Importa le modifiche del controllo di versione dello spazio di lavoro, mostra il diff a colonna singola o affiancato e offre un'anteprima Markdown in cui le modifiche possono anche essere mantenute o annullate, ricerca nel file, salto dei blocchi e riferimenti di riga copiabili; i dati del diff sono memorizzati in modo persistente, quindi la revisione continua dopo un riavvio.

Collega un account ChatGPT ai modelli Codex in DeepSeek Harness tramite browser PKCE o OAuth device-code, con aggiornamento automatico del token e login Web o headless.

Analizza l'utilizzo tra modelli, provider, spazi e periodi, con date personalizzate su tutta la cronologia, cache-hit visibile e ripartizioni per modello e provider. Include trend orari/giornalieri, heatmap di 53 settimane in stile GitHub, serie, anelli di quota token per modello e spazio (token, costo, %), filtri combinabili, efficienza della cache, saldo DeepSeek, alias degli spazi, export CSV e un registro durevole che conserva l'utilizzo dopo la cancellazione di sessione o spazio (riga Deleted) e si ricostruisce in modo incrementale. Il registro degli spazi si aggiorna via sonda DSH domain/changed; contano solo gli spazi registrati. Contabilità separata di input, cache e ragionamento. Cinese: ora locale; inglese: UTC; API solo loopback.

Marketplace dei plugin nelle Impostazioni che agisce su qualsiasi profilo locale, non solo su quello in esecuzione: installa, aggiorna e rimuove nei profili web, headless e altri, con avvisi sugli script di installazione, una vista degli elementi installati che copre anche le dipendenze di profilo fuori catalogo, e un riavvio automatico di DSH quando cambia il profilo corrente.

Ciclo di autoaffinamento continuo: memoria persistente, revisione e affinamento periodici, conoscenza condivisa tra sessioni e rollback automatico tramite uno strumento harness_refine richiamabile dal modello.

Migliora la visualizzazione dei dati in DeepSeek Harness selezionando automaticamente i tipi di grafico dall'input dell'utente e generando immagini per tendenze, confronti, proporzioni, relazioni e flussi.

Scheda impostazioni per il motore di auto-riprova LLM di DSH: regola in tempo reale numero di retry, backoff e jitter da Settings -> General, con chip configurabili per retryableCodes - i default aggiungono INVALID_REQUEST così gli errori reasoning_text HTTP 400 in stile OpenAI in thinking mode vengono ritentati automaticamente.

Instrada in modo automatico e intelligente ogni task delegato al modello configurato migliore usando alias, tag di capacità e guida d’uso, mantenendo il lavoro di routine veloce ed economico mentre invia quello complesso a specialisti più forti. Configura il tuo team di modelli nella Web UI o con setup guidato, esegui specialisti in parallelo con unione affidabile dei risultati e vedi il modello scelto a colpo d’occhio nelle viste degli subagent e inline nell’albero Tasks di Better Sidebar.

Parla con Excel in DeepSeek Harness: crea, modifica, ripara e verifica fogli di calcolo tramite conversazione, con controlli automatici della salute delle formule dopo ogni modifica.