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Pannello di annotazione e revisione degli elementi per il client web DeepSeek Harness: seleziona elementi dell'interfaccia in un'anteprima live dell'app, scrivi note e inviale alla conversazione come un unico blocco strutturato

Porta ogni prompt dsh nella pipeline locale di memoria di feedback agent-feedback-loop — cattura l'insoddisfazione, la rielabora offline in riflessioni e ricollega al turno il contesto compilato delle regole di ricorrenza, senza mai bloccare un prompt. Richiede il runtime agent-feedback-loop; eseguendo poi agent-feedback-loop install i profili dsh esistenti vengono collegati automaticamente.

Tema Kinich e Ajaw per DeepSeek Harness Web, con tre stili visivi, feedback sullo stato della sessione, interazioni con il compagno ed effetti ambientali configurabili.

Memoria di sessione → plugin di consolidamento della conoscenza OKF: sistema di memoria neuro-auto-apprendente a guida predittiva. Deposita come memoria a lungo termine i contenuti di alto valore delle sessioni secondo la specifica OKF v0.1, richiamandoli automaticamente tra le sessioni. Plugin di memoria sessione→OKF con neuro-auto-apprendimento (richiamo predittivo, cattura guidata dall'incertezza, feedback di rinforzo).

Genera wireframe UI e mockup ad alta fedeltà in DeepSeek Harness con fornitori di immagini DashScope e Volcengine selezionabili.

Feedback tramite screenshot per DeepSeek Harness — lascia che il tuo agente di coding VEDA ciò che costruisce.

Motore di trasformazione e assemblaggio delle capacità (framework di cibernetica/sistemi di Qian Xuesen): il livello residente statico gestisce i registri di skill/MCP/plugin, acquisisce automaticamente skill e metriche degli strumenti e guida un ciclo evolutivo a feedback negativo (scansiona Sick/Weak → muta → seleziona promuovi/rifiuta → rollback di 30s); include un pannello Web UI e un bridge al plugin store GitHub dsh.

Con Jev regola il ragionamento della chat principale senza cambiare modello, seleziona/applica separatamente capacità e impegno dei subagenti e verifica le decisioni con feedback di allocazione per risposta.

Trasforma un obiettivo utente in un piano di plugin usando cataloghi della community e documentazione degli autori, poi prosegue con installazione ed esecuzione delle attività nello stesso spazio di lavoro, salvando cronologia e feedback.

Confronto CSV/XLSX in sola lettura tramite chiavi business, con decisioni di revisione offline, commenti e passaggi di feedback verificati alla fonte.

UI feedback thumbs up/down con un clic che inserisce riepiloghi delle valutazioni nel contesto del modello.

Compila una persona in sei dimensioni (identità, tono, abitudini creative, feedback, limiti e parametri di esecuzione) e inserisce il testo alla fine del prompt di sistema. Include 6 modelli e supporta una cartella di modelli. Crea bozze dai propri messaggi passati tramite conteggio degli schemi o analisi del modello attuale con motivazione. Pannello accanto al composer e /persona.

Clinica in sola lettura per log di sessione DSH: 22 diagnostiche nominate (spreco di token, cicli retry/fallimento, contesto gonfio, amnesia tra sessioni, MCP server e skill inattivi). Ogni rilievo include un localizzatore di prove riproducibile come `session.v4.jsonl.zstd#L101-L110` e una prescrizione eseguibile: frammento YAML profile-patch o comando con valori attuali→proposti, rischio, verifica e fonte. Un comando feedback ritira la prescrizione rifiutata e il report lo dichiara. Zero dipendenze, nessun egress per impostazione predefinita, i file di sessione non vengono mai scritti.

Seleziona elementi nelle anteprime DSH, disegna frecce o riquadri, invia feedback visivo alla chat e confronta le schermate prima/dopo.

Miglioramento visivo Markdown e workbench del Composer DSH: sintassi live con sorgente della riga del cursore, indicatori delle righe inattive nascondibili/attenuabili, completamento locale deterministico e continuazione di elenchi/citazioni con rinumerazione. Incollaggi lunghi diventano chip persistenti inviati come contesto o file mode (`@path`, 50+ estensioni). Riscrittura LLM laterale (stop, diff, undo/redo), mappa contesto, misuratore e composizione token, grafico per turno, `/compact`, fork turno e Context Doctor (panoramica, diagnostica, analisi, feedback).

Memoria a lungo termine tra sessioni per DeepSeek Harness: pipeline in due fasi di estrazione e consolidamento in uno spazio basato su file, inserimento dei ricordi, ciclo di feedback sulle citazioni e semantica dei job basata su lease. Include pagina Settings e pannello di stato laterale.

Collega DeepSeek Harness a FitMeet tramite OAuth per utente e offre 17 strumenti per ricerca persone, incontri, notifiche, elementi personali, feedback sulle connessioni, pubblicazioni Hall e messaggi diretti; le azioni di scrittura richiedono anteprima e conferma.

Converte le conversazioni DSH in feedback della community revisionabile e, dopo conferma, lo invia alle DeepSeek Harness Discussions ufficiali.

Motore di stato Guardian per DeepSeek Harness: conteggio delle asserzioni, coda di revisione delle modifiche e monitoraggio anti-loop di retroazione sugli eventi di sessione.

Revisore diff incrementale per DSH: dopo l'approvazione di un batch, vengono mostrati solo i nuovi cambiamenti dal checkpoint, con un pannello di revisione web e un comando `/review` che inietta feedback di ritorno all'agente.

Delivery workflow preset for DeepSeek Harness: an agent protocol plus seven tools that keep user requests verbatim, record feedback decisions, plan tasks with acceptance criteria, log real verification commands and exit codes, and write completion summaries as per-project JSONL files.

Memoria a lungo termine su SQLite locale: auto-iniezione per progetto con filtro del rumore, estrazione da turni recenti basata su regole o assistita dal modello, deduplica in scrittura e ranking pesato dal feedback. Il bridge Python usa $NEXUS_PYTHON o l’interprete DSH in `<DSH home>/dsh-runtimes/dsh-primary-runtime/dependencies/python/` (Python 3.8+).

Compagno di studio per i tuoi materiali: esercizi guidati, feedback fondato su prove, ripasso dilazionato Leitner, 18 strumenti per insegnanti e pannello studenti cinese/inglese con il modello della sessione DSH corrente. Richiede DSH >=0.2.1-rc.2 <0.3.0-0, Python 3.11+ e dipendenze runtime Python.

Pannello di scrittura in sola lettura per progetti con workspace `.writing-anything/`: schede panoramiche per lavoro, albero delle unità, artefatti YAML come schede semantiche o sorgente evidenziato, elenco fonti e code decisioni/revisioni. Il feedback della revisione nel pannello viene scritto tramite wa-cli.