Plugin

Libreria offline-first di intelligenza per design UI/UX per DeepSeek Harness: strumenti design_recommend, design_review e design_search con un database integrato di 84 stili di design, 192 palette colori, 74 abbinamenti di font, 99 linee guida UX, 25 tipi di grafico e 22 stack tecnologici, in cinese-first e senza dipendenze runtime.

Shell desktop pulita per DSH: avvio con doppio clic su un collegamento desktop come una normale app desktop, monitoraggio live del backend con start/restart/stop dalla tray con un clic (dialoghi di avanzamento), riconnessione automatica offline, istanza singola. Riutilizza il profilo web esistente, senza restyling della UI web. Windows + macOS.

Rileva quale modello conversazionale viene servito a un account: lancia conversazioni probe usa-e-getta concorrenti, valuta ogni chain-of-thought in streaming da come aprono i loro paragrafi e cancella le probe che leggono come il modello più vecchio entro secondi. Include un self-check offline che riproduce 13 chain-of-thought etichettati a mano attraverso lo stesso classificatore.

Auto-cattura senza LLM e indice simbolico \[ENGRAM\] con divulgazione progressiva, un protocollo task/evidence in stile ESR-lite (esr_task / esr_node / esr_close / esr_link) e telemetria d’uso per workspace con un benchmark di richiamo offline (npm run eval).

Messaggistica tra sessioni per agenti DeepSeek Harness con scoperta delle sessioni, consegna offline, ricevute di consegna e navigazione alla sessione del mittente.

OCR locale per DeepSeek Harness: incolla o allega un'immagine, ottieni il suo testo tramite PP-OCRv5 + ONNX Runtime, completamente offline. TUI (cc-tui) e Web.

Installa Herta come agente di DeepSeek Harness: un preset che porta le sezioni di prompt della sua persona e della memoria, sei strumenti di memoria e voce, un livello narrativo che separa ciò che pensa da ciò che dice, 80 clip vocali incluse, sintesi vocale offline e MiniMax, e due viste di conversazione che renderizzano la sessione con i suoi stessi componenti.

Ricerca web compatibile con Grok con paginazione delle fonti conservata, consultazione della documentazione Context7 ed Exa, estrazione di pagine con limiti, mappatura dei siti, pianificazione della ricerca offline e diagnostica in sola lettura.

TypeSafe Jev come servizio Cordis di prima classe e tre strumenti visibili al modello per DeepSeek Harness — offline per impostazione predefinita, traffico in uscita dichiarato, mai attivo di default.

Input a una mano e senza tastiera per il composer: tieni premuto il mouse sulla casella di input, parla, rilascia — il testo finisce nella bozza, e scorrendo verso l'alto annulli senza lasciare una frase a metà. Nessun pulsante microfono da centrare e nessuna scorciatoia da ricordare; la mano non deve mai lasciare l'area di input, che è il punto quando l'altra mano è occupata. Il riconoscimento gira completamente offline (SenseVoice via sherpa-onnx, nessuna chiave API, l'audio non lascia mai la macchina).

Ponte di sessioni per DeepSeek Harness: pilota altre sessioni DSH reali direttamente dal tuo prompt — crea sessioni di primo livello in qualsiasi spazio di lavoro, invia messaggi o intervieni in qualsiasi sessione, attendi le risposte e trasmettile segmento per segmento (catena di pensiero inclusa), riprendi sessioni offline, trova sessioni tra spazi di lavoro, esegui un watchdog in background che monitora e pianifica un'attività principale (sollecita se ristagna, corregge le derive, annulla se si blocca) e archivia sessioni con un solo comando.

Assistente vocale per il web dsh: pronuncia la frase di attivazione (ad es. "小鲸") per attivare la dettatura a mani libere — ciò che dici viene trascritto e digitato automaticamente nella casella della chat. Supporta comandi di modifica vocali (invia, cancella, nuova riga, interrompi lettura) e legge ad alta voce in cinese le risposte dell'assistente. Il riconoscimento vocale gira localmente nel browser via sherpa-onnx WASM, quindi funziona offline senza chiave API.

Auto-miglioramento notturno per il tuo agente DeepSeek Harness: raccoglie offline le sessioni passate, riproduce attività ricorrenti usando il tuo budget API e consolida le skill convalidate dietro un controllo separato. Porta il motore SkillOpt-Sleep di microsoft/SkillOpt in dsh come strumenti nativi più una skill inclusa, senza addestramento dei pesi. Richiede Python 3.10+ e il motore SkillOpt-Sleep (pip install skillopt).

Ricerca web compatibile con Grok con paginazione fonti mantenuta, ricerca documentazione Context7 ed Exa, estrazione pagine delimitata, mappatura siti, pianificazione ricerche offline e diagnostica in sola lettura.

Interroga file di log locali con espressioni temporali in linguaggio naturale cinese (ad es. "ieri pomeriggio", "3 ore fa") — intervallo temporale preciso, righe corrispondenti, statistiche di livello ERROR/WARN/INFO, completamente offline.

Input vocale per la Web UI: un pulsante microfono che usa il riconoscimento vocale offline locale di VocoType e inserisce automaticamente il testo riconosciuto nel compositore (auto-deploy, dedupe, dettatura continua).

Pulsante ✨ di rifinitura con un clic per il composer: riscrive prompt e bozze con regole in stile humanizer di WorkBuddy (elimina formulazioni dal sapore AI, varia il ritmo e adatta la modalità per istruzioni, domande e prosa) tramite la gratuita Zhipu GLM-4.5-Flash o qualsiasi API compatibile con OpenAI, con fallback alle regole locali offline.

Richiamo della cronologia delle conversazioni per DSH: recupero a tre livelli (letterale/fuzzy/semantico) sul testo originale di ogni sessione passata, completamente locale e offline — l'AI non dimentica mai ciò che le hai detto. Installazione con un comando tramite `dsh.bundle.patch`, il livello semantico gira in un thread worker.

Skin DSH Web ispirata a QQ 2007: 72 token di tema nativi, chrome a tre pannelli con ambito, grafica offline originale e buddy in pixel, una suoneria di invio sintetizzata opzionale, fallback reattivi/di accessibilità e interruttori delle Impostazioni reversibili.

Diagnostica offline per DSH: 19 controlli su ambiente, profilo e stato della sessione, con un pannello "Doctor" nelle impostazioni e una API JSON in sola lettura

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.

Knowledge base di team per la condivisione di conoscenza offline (scenario FDE box): punti di accesso per navigazione, ricerca full-text e raffinamento; il materiale grezzo viene accodato automaticamente e distillato in pagine wiki da una sessione bot seriale (modello Karpathy LLM Wiki: materiale grezzo immutabile, raffinamento in due fasi, flusso di log, lint mensile).

Fissa ogni richiesta al livello nativo di massimo impegno e aggiunge un pannello di profondità di ragionamento per modello/modalità con uno slider di capacità 0-20, profili Velocity/Apex isolati e toolbox di ragionamento offline. Distribuito come build offuscata; uso commerciale consentito, reverse engineering chiuso.

Plugin PWA per DSH — aggiunge supporto offline, caching del service worker e capacità di installazione come app.