Plugin

Riprende automaticamente le richieste DSH Web interrotte: invia in coda un messaggio 「继续」 (continua) dopo errori di rete, timeout o crash dell'host, con classificazione degli errori, backoff adattivo, testo di continuazione basato su template e notifiche del browser.

Pulisce le tracce di IA dai testi russi: trova artefatti di copia-incolla di chatbot (ChatGPT, Gemini, Grok, Perplexity, DeepSeek), rimuove i segni di testo nascosto (caratteri a larghezza zero, layout invisibile; la scansione ombra cattura marcatori divisi da invisibili) e riscrive il testo in prosa naturale su richiesta; 40 marcatori regex, 38 con voci complete nel registro delle evidenze; 156 gate, 530 test; bundle offline e solo testo (la rimozione dei metadati binari risiede in scripts/).

Segnala quali skill ha invocato ciascun turno (caricate dal modello, digitate come /name, o nessuna) e gestisce la directory locale delle skill: installazione da un repository incollato, cartella, SKILL.md o indirizzo zip, impostazione di un nome visualizzato cinese nel meta.yaml della skill e rimozione di una skill mantenendo un backup.

Area di lavoro local-first di produzione e gestione dei contenuti per DSH: gestisci idee, copioni, asset multimediali, calendari, obiettivi, stato di pubblicazione e revisioni post-pubblicazione.

Market dei plugin integrato nella GUI web di dsh: sfoglia il catalogo di awesome-dsh-plugin.com e installa/disinstalla plugin in un profilo da Impostazioni → Plugin → Plugin Market.

StudyHub: plugin DeepSeek Harness (DSH) che trasforma materiali in domande e ripassi dilazionati.

Supervisione dell'attenzione evidence-first per DeepSeek Harness con policy C0–C3, avvisi Inbox deduplicati, ore di silenzio e record di esito redatti.

Notifiche desktop al completamento dei turni, con controlli per ogni esito e regole basate su parole chiave.

Impedisce il gonfiarsi del contesto della richiesta in DeepSeek Harness: cataloga strumenti MCP e skill sotto ctx.capability, li espone nei livelli exposed/progressive/blocked e richiama quelli a bassa frequenza on demand tramite meta_search/meta_invoke, con una scheda visiva delle impostazioni.

App MCP local-first per figure scientifiche. Importa, esamina e pubblica una libreria globale su disco; riutilizza modelli esatti in Pi, DeepSeek Harness (dsh), Claude, Codex, Cursor e Wisp.

Modalità red team: avvia cinque ruoli per un’organizzazione target (ricognizione, asset, vulnerabilità, sfruttamento, pivot interno; concorrenza predefinita 3, modificabile subito). Include controlli preliminari, guida iniziale, punteggio server di 8 categorie/25 punti, deduplicazione ed esclusione degli account autoregistrati; salva i risultati con timestamp in SQLite. La console a 9 schede mostra asset, agenti, sessioni, risultati, catena d’attacco, screenshot di prova e rapporti con comandi riproducibili. Include 14 skills di ricognizione/valutazione, 56 strumenti redteam_* e aggiornamento con un comando. Le skills d’attacco e l’installatore automatico sono forniti separatamente da npm.

Dashboard di fatturazione nella barra laterale: utilizzo reale aggregato dai log di sessione (chiamate/token/cache per modello e per giorno), costo stimato in CNY da un catalogo prezzi multi-provider aggiornato, route dei piani in abbonamento (coding/token/agent) esenti, e punti stato per provider.

Centro di controllo DeepSeek Harness per il monitoraggio ufficiale del saldo, costi e token per sessione, totali dei token di terze parti, avvisi di completamento, ricarica ufficiale, layout flessibili e controlli di sessione assistiti dall'agent.

Accesso remoto sicuro per la Web UI di DeepSeek Harness: una gate di login, MFA/TOTP, cookie di sessione firmati, ruoli opzionali admin/user/guest, selezione del workspace nel browser e anteprime di file remoti in allowlist.

Unisce tutti gli account WorkBuddy con accesso locale in DeepSeek Harness in un unico pool di modelli con failover automatico (rotazione multi-account, crediti in tempo reale e un catalogo modelli che mostra i moltiplicatori di crediti per modello e le etichette gratuito/sconto notturno).

Trasforma DeepSeek Harness in una piattaforma multi-tenant di livello server: accesso remoto + HTTPS automatico, permessi per sub-utenti e quote di token/giornaliere, applicazione della sandbox, autenticazione crittografata e log di audit.

Gateway mobile autenticato per DeepSeek Harness: collega il client iOS nativo compagno via WebSocket per sessioni, eventi live, task, obiettivi, approvazioni, comandi e trasferimenti file, con pairing QR e revoca del dispositivo.

Ritocco UX mobile-first per la DSH Web UI: auto-piega del composer, Invio come a capo su telefono, barra laterale/intestazione/impostazioni compatti, blocco di zoom e overscroll, più notifiche di approvazione/domanda/completamento tramite schede in pagina, Web Push e webhook — zero modifiche a dsh.

Temi Catppuccin più uno skin glassmorphism attivabile per la GUI web di DSH: Latte, Frappé, Macchiato e Mocha registrati nel runtime dei temi nativo, cambio con un clic con scelta persistente, e vetro smerigliato regolabile per barra superiore, barra laterale, compositore, riga statistiche e vista traiettoria.

Webhook di messaggistica istantanea e notifiche locali al completamento del turno, in caso di errori o approvazioni (Feishu/WeCom/DingTalk/Slack/Discord/personalizzato).

Guardia della disciplina ingegneristica: verifica dei requisiti prima della prima modifica, gate di evidenza dei test rosso/verde, revisione avversaria biforcata e un rapporto di consegna con un flusso di verifica per dimensione.

Piano di notifica e telecontrollo per DSH: una sola API `notify()` su 28 canali in uscita, sei canali di controllo in entrata, approvazioni/domande/controllo attività dal telefono, una UI nativa DSH Notify & Control, hot-apply live in uscita, routing multi-agente e zero dipendenze di runtime.

Verifica della qualità dei dati per DeepSeek Harness — pipeline di profilatura, pulizia e verifica con report strutturati.

Toolkit di R&D quantitativa per DeepSeek Harness — 59 strumenti in sei ambiti che coprono dati di mercato, indicatori, valutazione dei fattori, validazione ML walk-forward, rischio (VaR/CVaR/drawdown/Beta con Kupiec POF), opzioni, obbligazioni, FICC e simulazione di fondi, con una pipeline di ricerca end-to-end PDAT→PET.