Plugin

Plugin cognitivo ispirato al cervello: memoria episodica, semantica, procedurale ed emotiva con segnali di apprendimento per rinforzo, una pila di obiettivi con trigger temporali, ricerca web autonoma guidata dalla curiosità e iniziative proattive.

Guardia di rafforzamento per mcp__omni__parse in DeepSeek Harness: un listener tools/pre-execute che nega URL host privati/riservati (SSRF), applica un allow-list o ask (consenso) ed è fail-closed quando allowedRoots è vuoto.

Concorrenza di generazione per provider/modello, con una scheda impostazioni: un limite su quante sessioni possono trasmettere in streaming contemporaneamente, applicato allo stream e di nuovo allo spawn del subagent, dove un fan-out oltre il limite attende in una coda FIFO invece di fallire.

Suite di disciplina di esecuzione per DSH con intercettazione dei tentativi identici, riflessione forzata, applicazione dei todo, deduplicazione della memoria e promozione dell'esperienza a competenza (11 plugin + 6 competenze).

Porta in DSH il flusso esecutore/consulente di pi-advisor-flow. L’esecutore chiama ask_advisor nelle decisioni importanti, dopo errori ripetuti e prima di concludere. Le chiamate equivalenti ripetute si fermano prima dell’esecuzione; il consulente decide proceed/revise/blocked (procedere, rivedere o bloccare). hard mode impone un controllo prima di chiudere ogni turno. Include registro di token e costi per chiamata, /advisor status, livelli di privacy per dati del repository e file, oscuramento di sei formati di segreti e scheda web delle impostazioni. Gli errori del consulente non fermano il ciclo principale.

Espone la GUI web di DSH solo a un intervallo CIDR scelto (Tailscale per impostazione predefinita), anziché associarsi a 0.0.0.0: il proxy ascolta sugli indirizzi dell’intervallo e rifiuta i peer esterni. I client accedono tramite URL con token o codice alfanumerico di 4–12 caratteri. Le pagine remote possono imporre il layout per telefono senza modificare l’interfaccia locale; aspetto ufficiale, dimensione dei caratteri, cronologia della conversazione, vista del codice e impostazioni delle prestazioni possono essere salvati nella configurazione del plugin e riapplicati a ogni caricamento remoto.

Gestisce la soglia di compattazione di tutti i motori montati: imposta headroomTokens a -1e6 così che ratio sia l'unico termine di attivazione, mantiene la conservazione al di sotto della soglia in ogni percorso di scrittura e instrada la chiamata di compattazione al modello scelto. Aggiunge un pannello con pulsante one-click e registro per sessione.

Pannello database per DeepSeek Harness: connette SQLite, MySQL/MariaDB, PostgreSQL, SQL Server, MongoDB, ClickHouse, Redis, Elasticsearch e Qdrant. Consente di esplorare schemi e dati, modificare celle, inserire righe, creare/eliminare tabelle, eseguire SQL, importare/esportare CSV/JSON/SQL/Markdown e disegnare diagrammi E-R modificabili. Le connessioni read-only applicano allowlist per istruzione; gli strumenti agent sono read-only per impostazione predefinita e la scrittura richiede opt-in esplicito. Ogni scrittura, anche rifiutata, è registrata in un log verificabile. Include un server MCP stdio per client esterni con le stesse connessioni.

Compressione del contesto basata su AST, filtraggio dei log di test e guardia del budget di token per DeepSeek Harness: rimuove la sintassi ridondante, pota le righe di log rumorose e impone un tetto di token così che la finestra di contesto non vada mai in overflow.

Skill per rapporti di ricerca su industria e tecnologia cinesi con pipeline DOCX offline `build_docx.py`. Impone 9 capitoli, una cronologia in linguaggio semplice (Section 2.1), criteri in 5 dimensioni per i colli di bottiglia tecnici e compromessi di costo/compensazione Make-vs-Buy. Verifica con `check_threads.py` e genera `.docx` con indice automatico a 3 livelli. Richiede Python 3.9+ e lxml.

Rileva i file di regole di tutte le convenzioni supportate da OMP e li inserisce nel prompt di sistema come livello sempre attivo e indice del regolamento. Regole in streaming possono interrompere un output non conforme durante il turno, negare una chiamata allo strumento, aggiungere un promemoria al risultato o chiedere a un modello giudice di valutare la risposta conclusa. Lo stesso strumento consente al modello di scrivere regole; il pannello audit in Plugins spiega perché ciascuna è applicata.

Guardia di disciplina dell'agente per DeepSeek Harness: quattro cancelli applicati al confine dell'harness — interruttore di loop, fusibile del costo dei token, avviso di cambio rotta, approvazione del piano — dove i promemoria a livello di prompt non arrivano, così un agente non può più bruciare una quota settimanale in pochi minuti; chip 🛡 con un clic, soglie ricaricabili a caldo e preset da invisibile-ma-corazzato a solo avviso.

Plugin DeepSeek Harness che rileva il gestore pacchetti errato per il repository (npm install in un progetto pnpm, pip install in uno uv/poetry ecc.) e fornisce al modello il comando esatto corretto.

Cerca, mostra l’anteprima e installa Agent Skills pubblici dall’interfaccia web DSH. Riunisce cinque fonti: claudeskills.info, skillsmp.com, l’elenco awesome-claude-skills, il repository ufficiale anthropics/skills e i pacchetti dei plugin DSH installati. Fissa l’installazione a un commit, non a un branch, per ottenere la versione vista; mostra la provenienza, verifica gli aggiornamenti dell’intero albero e usa un cestino invece di eliminare. Prima di scrivere convalida nome e frontmatter secondo le regole interne Harness, segnala i file citati da SKILL.md ma assenti e i download parziali. Se il nome è già usato: overwrite/rename/skip.

Raggruppa il selettore modelli DSH per provider e mostra fonti e conteggi. Per impostazione predefinita il passaggio del mouse apre il pannello laterale; la modalità panel lo apre al clic. Il doppio clic sul titolo alterna hover → panel → inline (espanso sotto il titolo); il modello attivo resta visibile. Miglioria solo DOM: pannello del plugin montato su body e selezione tramite i veri pulsanti del menu, senza spostare o rimuovere nodi gestiti da React. Usa i token ufficiali --dsw-*, sfondo opaco, contrasto adeguato e dimensioni/colori condivisi. Nessuna rete o telemetria. Per DSH kernel 2.0.15-next.

Toolbox di conversione di unità che copre 20 categorie — lunghezza, massa, temperatura, area, volume (incl. unità di cucina USA), velocità, tempo, dimensioni dei dati (MB decimale vs MiB binario), velocità di trasferimento (Mbps vs MB/s), accelerazione incl. forza g, illuminamento (lux / foot-candle), pressione, energia, angolo, frequenza, potenza incl. tre definizioni di cavallo vapore, forza, coppia, tipografia (px/pt/em/rem) e consumo di carburante (mpg ↔ L/100km). Due strumenti — convert_unit e list_units — zero dipendenze a runtime, pura aritmetica; ogni risultato include la formula applicata.

Collega DeepSeek Harness all'app desktop locale SiYuan (思源笔记): registra i suoi tool per le note come mcp__siyuan__<tool>, espone come ulteriore tool l'AI configurata in SiYuan insieme al suo agent loop, fornisce una skill per le note e applica a ogni chiamata un profilo readonly/authoring/full, mantenendo l'elenco dei tool disponibile anche ad app chiusa.

Esegue pipeline AItelier da DSH tramite MCP: 39 strumenti (22 lettura, 17 scrittura) per generare, eseguire, ispezionare, modificare, esportare e importare pipeline SkillFlow multi-fase. I passi vengono eseguiti in AItelier anziché nella sessione DSH e sono interrogati tramite run_id, si mettono in pausa ai checkpoint imposti dal motore a cui si risponde con answer_checkpoint, e lasciano tracce per passo e output di passo da leggere successivamente; add_provider / map_model / edit_role puntano un singolo ruolo verso un endpoint locale o più economico. Include un'abilità aitelier-pipelines.

Task control per DeepSeek Harness: arresto di emergenza con un clic e terminazione forzata di downloads e tool calls bloccati, avanzamento download, rilevamento blocchi, monitoraggio attività pwsh, e aggiungi-condizione / pausa / ripresa con recupero invisibile.

Aggiunge controlli di sessione, progetto e globali nell'interfaccia web DSH per competenze, server MCP, strumenti, iniezioni di prompt, escalation delle approvazioni e guardrail di sicurezza; l'applicazione è limitata all'agente corrente.

Guardrail applicati dal motore per gli sciami di agenti di DeepSeek Harness: i gate di qualità respingono il lavoro a metà, checkpoint a prova di crash riprendono sul posto — tiene i team IA non solo in funzione, ma integri.

Pipeline di affidabilità dei plugin per DeepSeek Harness: scansione statica deterministica con verdetti, protezione runtime opzionale con esche honeypot, skill del protocollo di audit per agenti e indicatore di stato browser shield. Solo allarme, mai applicazione forzata.

Fork di j62268781-alt/dsh-skills-mcp-manager (MIT), profondamente rielaborato dalla base 0.5.6; stesso plugin id, quindi non installabile insieme all’originale. Aggiunge scrittura lossless di cordis.patch.yml (preserva espressioni JS), filtri per strumento applicati al salvataggio, governance skill nelle radici DSH e in 10 directory agent esterne con switch per skill/fonte applicati da agent-scope (disabilitare nasconde davvero la skill al modello), categorie e cestino ripristinabile, install/update/rollback da repository GitHub, import zip/SKILL.md, marketplace skills.sh/ClawHub, vista workspace e pannello laterale, correzioni contrasto chiaro/scuro e aggiornamenti dal pacchetto npm pubblicato (stessa fonte delle installazioni market, provenienza OIDC).