Plugin

Fuzzing diretto da un agente LLM. Da repository e bug (descrizione CVE, patch, traccia di crash o file:line), esegue il ciclo PLAN, IMPLEMENT, EXECUTE, REFLECT; il modello scrive generatori di input Python finché scatta l’oracolo di pattern stderr della campagna o la campagna si ferma.

Pagina impostazioni per capacità per modello: livelli di reasoning-effort con le loro ortografie wire, modalità di input e capacità di token, scritti come dichiarazioni o override di catalogo sparsi.

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.

Un preset di agente di programmazione più veloce, più efficiente e più accurato. Su 100 attività difficili di SWE-bench Pro selezionate con criteri multidimensionali di difficoltà, il tempo medio trascorso è diminuito del 36%, i token di input medi per attività del 17% e l'accuratezza è aumentata di 5 punti percentuali.

Pannello Git stile IDE nella Web GUI DSH: una scheda residente con panoramica a tre colonne (elenco branch/tag, grafico della cronologia commit ricercabile, dettaglio commit con albero dei file modificati e messaggio) e una pagina modifiche (barra delle statistiche, elenco uncommitted con stage/unstage/discard per file, casella di commit con amend); i diff affiancati hanno evidenziazione della sintassi lazy highlight.js, espansione del contesto tra blocchi on-demand ed enfasi intra-riga a livello di parola, con i file immagine mostrati come pannelli before/after; più un marker di branch stile zsh nella barra di input. Ogni comando git viene eseguito come array argv tramite il servizio subprocess dell'host, con cwd bloccato sulla root del repo.

Un pulsante di caricamento più trascinamento dei file nella conversazione come percorsi locali: salva in uploads/ del progetto, inserisce il testo del percorso nella casella di input, funziona con qualsiasi strumento di visione.

Integra i modelli dell'app desktop WorkBuddy in DeepSeek Harness. Le edizioni cinese e internazionale sono gruppi separati nel selettore, con livelli di ragionamento dichiarati dall'upstream, costo e credito residuo per risposta, visibilità dei modelli per account e input immagini dove supportato.

Porta gli esperti dell'app desktop WorkBuddy in DSH: un marketplace nella pagina delle impostazioni analizza in sola lettura la directory locale degli esperti WorkBuddy (gli esperti vi finiscono dopo che li hai evocati in WorkBuddy) per sfogliare, cercare e filtrare per categoria, con installazione in un clic (esportata in ~/.dsh/experts/ come role prompt + skills + avatar), aggiornamento e disinstallazione; una capsula selettrice accanto alla casella di input cambia l'esperto della sessione corrente — sostituendo in blocco il role prompt, le skills e una whitelist di strumenti opzionale, mantenendo l'intera cronologia della sessione, applicata al confine della successiva richiesta al modello.

Badge quota nell'header più scheda di monitoraggio utilizzo: saldo/quota rimanente live e conto alla rovescia del reset per provider, con richieste, token (input/output/cache-read/cache-write), cache hit rate, costo stimato e latenza media tracciati per sessione, provider, modello e client, archiviati localmente in SQLite con importazione/esportazione tra dispositivi.

Input vocale per la Web UI: dettatura segmentata dalle pause e messaggi vocali, ciascuno con la propria catena di fallback del provider (Deepgram, Groq, HuggingFace, whisper.cpp locale o endpoint compatibile con OpenAI).

Toolkit di input per Composer: cronologia di sessione controllata con i tasti freccia (con gate su prima/ultima riga, sicuro per IME e menu comandi), viewer/editor di istruzioni per AGENTS.md/CLAUDE.md globali e di progetto, e una libreria di prompt con 780 prompt cinesi (corpus agents-zh di Cherry Studio, AGPL-3.0) inseriti nel composer con un clic. Distribuito su npm come `dsh-composer-tools`.

Vista di utilizzo e costi per DeepSeek Harness: aggrega l'utilizzo reale dei token dai log di sessione esistenti, blocca ogni costo al prezzo del momento dell'evento e mostra la spesa del mese e di oggi rispetto a un budget da una card nella barra laterale o da una pill nella barra di input.

Pipeline a livelli per l'ottimizzazione dei token per DeepSeek Harness: scala di output, caricamento lazy MCP, driver di compattazione, report sugli hit della cache. Basato su API reali dei plugin DSH; risparmio di ~40–60% di input nelle sessioni lunghe.

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.

Input vocale per DeepSeek Harness: parla nel microfono e il testo riconosciuto viene inviato come un normale messaggio di chat, tramite riconoscimento vocale locale o del browser.

Potenziamento dell'inserimento file per la WebUI di DSH: incolla con Ctrl+V (con popup informativo al primo utilizzo), trascinamento e selezione file; all'invio i file vengono copiati nella cartella temporanea dello spazio di lavoro della sessione.

Marketplace di skill con ricerca unificata su SkillHub e ClawHub, anteprima del README in-app, installazione e disinstallazione con un clic, elenco delle skill installate e un selettore di skill nell'input della chat.

Gestore delle capacità dei modelli per DSH Web: livelli di pensiero, finestra di contesto, limiti di output, modalità di input, preset di compatibilità gateway, UI EN/中文.

Notifiche sonore a tema Perlica (Arknights: Endfield) a livelli: toni plan-ready, task-done, needs-your-input ed error; silenzioso per le chat semplici, riproduzione a livello di sistema (funziona in background), multipiattaforma (Windows/macOS/Linux), suoni TTS personalizzati.

Monitor della quota OpenCodeGo per la GUI web DSH: un indicatore pulsante in basso a destra del campo di input (verde/giallo/rosso in base alla quota residua), un pannello in vetro liquido con finestre di utilizzo continuo/settimanale/mensile e orari di reset, aggiornamento automatico ogni 30 s; la chiave API viene letta dalle credenziali DSH.

Pannello terminale multi-tab in basso (node-pty + xterm.js) ancorato al fondo della viewport, sempre sotto la casella di input

Aggiunge stop in stile ChatGPT, modifica e reinvio, annotazioni di citazione native, e una chat di follow-up nella barra laterale indipendente con modello e input immagine per DeepSeek Harness Desktop.

Mostra l'uso del piano di coding e il saldo per 5 provider AI (MiniMax, DeepSeek, Kimi, OpenRouter, Zhipu) accanto all'input del composer, cambiando con il modello selezionato e riusando le chiavi API configurate nelle impostazioni modello DSH.

Input in stile terminale per il compositore web DSH: cronologia dei prompt con Su/Giù (ricerca per prefisso + Ctrl+R), barra strumenti di selezione (copia/cita), incolla con clic destro e indice della chat attivabile.