Plugin

Pulsante cassaforte accanto al compositore DSH: salva chiavi, server, numeri di telefono, indirizzi e URL raccolti automaticamente dalle conversazioni, protetti da password con backup WebDAV; clic per inserire, Ctrl+clic per inviare.

Automatizza i report giornalieri e settimanali per la pubblicità OEM locale su Douyin (autore: Kirin): dopo un unico accesso a Edge raccoglie tre fonti — lead laike, delivery per piano e analisi video — calcola metriche e crea report docx in formato A4. Orari configurabili e notifiche e-mail.

Raccoglitore di fonti per account ufficiali WeChat: profili credenziali con accesso QR, crawling con pause per rispettare i limiti, RSS come seconda fonte e handoff sicuro dei segreti a ContentStudio.

Plugin DSH Web di sola lettura per ispezionare e cercare raccolte Milvus o Zilliz Cloud dalla chat, incluse query scalar, BM25, dense e hybrid.

Elimina definitivamente una sessione dal menu laterale o più sessioni da “...” accanto al titolo della sezione. Seleziona l'elenco e conferma nella finestra; le sessioni in esecuzione vengono rifiutate. Pulisce directory dei log, appartenenza al workspace, istanze Host attive e riga del client, oltre alle righe senza più log. “...” include anche ricerca e opzioni di visualizzazione; il pulsante accanto a Copy riprova un messaggio utente o una risposta dell'assistente.

Pet da scrivania xianxia collegati alle sessioni agente dal vivo: compagni in pixel art stile Minecraft appaiono quando nascono i subagenti (fino a 3 sullo schermo), con collezione in borsa di raccolta, menu artefatti con clic destro, selettore della galleria e esportazione nel formato pet da scrivania di Codex.

Orchestrazione del flusso di lavoro in stile supervisore su sessioni di primo livello: invio in batch con conferma, flussi di lavoro del team, pilotaggio delle attività in esecuzione, raccolta in attesa inattiva e scoperta live delle rotte dei modelli su 11 strumenti task_* più il comando slash /tasks.

Richiede DSH 0.1.5-rc.1. Correzioni UI mobile per il profilo web di dsh: cassetto e schede impostazioni su schermi stretti, menu dei modelli a tutta larghezza, chip di rete quando una richiesta si blocca e un collettore di intestazione stretta che ripiega i chip di lineage, subagente e lavori in background in un unico foglio toccabile.

Trasforma il contesto di sessione in un gioco di fannulloneggio (moyu) in alto mare in una finestra flottante: la mano affonda man mano che il contesto cresce, tocca un pesce e i dadi lanciati lato server decidono il conio di una carta da collezione olografica attraverso cinque oceani, con un laghetto di pesci e una classifica collegata a GitHub.

Catch-em-all stile Pokemon: il tuo lavoro vero è l'erba alta — turni, chiamate agli strumenti ed errori generano incontri selvatici; lancia sfere, riempi un dex da 28 slot, schiera una squadra di sei. Zero token, invisibile al modello.

Message hub for DeepSeek Harness. Collectors for system health, weather, IMAP mail and market events feed configurable severity rules (critical wakes you, warn batches, info is only logged), and the surviving events are handed to the agent. Collectors run in-process, so nothing dies silently in a stray daemon. The weather collector is on by default and sends your IP to ip-api.com over plain HTTP unless a city is configured.

A customized usage-statistics-panel dashboard with a 52-week square heatmap, bar-only token trends, and ended-turn labels, using the upstream collector and history. Same package name as upstream HaoyueQin/dsh-usage-statistics-panel, so the two cannot be installed together.

Read-only session-log projector (drsc) for DSH: scans ~/.dsh/sessions/**, decodes zstd/tiled-frame logs with a vendored leaf decoder and rewrites per-session projections into its own SQLite (node:sqlite, segments / replaces + FTS5), exposed through a single fenced HTTP route — surface ledger, recall/compression pair accounting and Chinese-capable full-text search. Token counts share the exact DeepSeek-V4 tokenizer and formula as CCI verify, falling back to a labelled chars/4 basis when assets are absent. Never writes session files; all output lands in its own data directory. Serves three consumer plugins: context-compression-improved (surface marking + recall reconciliation), session-steward (search-corpus switch), prime-memory (historical anchor backfill). Hosts 0.1.0-rc.2 .. 0.2.1-rc.2 (17-tag exact engines.dsh enum). npm: dsh-reference-session-collector.

Token usage dashboard for the whole harness: billed tokens from every session are rolled up per session and turn (uncached input, cache read, cache write and output) with a peak/off-peak CNY cost estimate, and a "Token 用量" entry above Settings in the sidebar opens the dashboard at /token-stats, in a new tab on the web and in an in-app popup on the Desktop. The page recollects and repaints every 60 seconds while the tab is visible. Usage is read from the same session event stream dsh-token-meter consumes, accepting 0.1.x assistant/chunk and 0.2.x assistant/message and assistant/attempt, and counting an attempt repeated after an llm retry as its own billed call; cold history is seeded once from a persisted rollup file and afterwards only logs whose mtime or size changed are re-parsed. Host half and client half ship in the one package.

Read-only Raindrop.io dashboard in the sidebar with collection and tag distribution, top source domains, content types, a 12-month trend and a cleanup backlog, plus two read-only agent tools for analyzing saved bookmarks. Requires a Raindrop.io API token (create an app and paste the token).

Token usage panel for DeepSeek Harness: a bar above the composer opens billing token totals, trend charts, per-model and per-project breakdowns and a custom date range, read from local session logs of DSH, Codex, Claude Code, Trae and WorkBuddy. With a self-hosted portal URL and an app key it also reports usage events to that portal; with neither configured it collects nothing. It exposes token_usage tools plus a ctx.tokenReport service, and never collects conversation content.

DSH plugin: a four-entry learning flow in the session input bar — scaffold a preset, collect candidates, merge reviewed changes, and run a read-only workspace audit.

Zhihu (知乎) for DeepSeek Harness: wraps the local pyzhihu-cli as 18 zhihu_* tools — 14 read-only (search, hot list, question, answer, user, feed, topic, notifications, collections) plus 4 publishing tools that are not registered until readOnly is turned off — with a web panel in the sidebar for login, config and lookups.

Stores bookmarks as local Markdown files in a folder you choose, with a sidebar page for collections and links, library-wide search, automatic favicon downloads, and three agent tools.

Agent-native API client for DeepSeek Harness: Postman-like debugging UI (request tree with context menus and full keyboard navigation, resizable sidebar, layered auto-generated header preview with per-item suppression and constant secret masking), six api_client_* agent tools sharing the same request core, redaction and audit chain with the human UI, Postman Collection v2.1 import with a migration report, environment variables with SecretRef indirection, and a fail-closed SSRF network policy.

Local-first HTML review and annotation workspace for coding agents: opens an isolated copy of a file in a browser editor, collects text edits, format changes and element/area comments, and returns a durable handoff the agent can claim and resolve.

Gestore di menu di terze parti per la Web UI DSH: raccoglie in un punto le nuove voci aggiunte da altri plugin e consente di comprimere e fissare gli elementi.

run_command in stile Antigravity per DSH: i comandi brevi restituiscono inline entro una finestra di attesa configurabile (predefinita 10s) mentre quelli più lunghi vengono promossi automaticamente in ctx.jobs per la raccolta successiva e le notifiche di completamento — eseguiti tramite ctx.shell sotto la sandbox della sessione e la pipeline di approvazione.

Livello di validazione dell'esperienza per DSH: raccolta a zero token di segnali di errore degli strumenti/retry/ricerca, raffinamento tramite AI in manuali di competenze verificati (verifica a tre livelli), consultati all'avvio del task. Include 10 competenze di prova e dati di benchmark (successo su task complessi 100% contro 60% senza).