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Plugin Braid per DeepSeek Harness: grafi di agenti in background, cicli limitati, aggiornamenti in tempo reale e avanzamento dell’esecuzione.

Chat nativa affiancata accanto alla conversazione principale: una sessione DSH indipendente e archiviata con UI nativa completa, recupero del contesto del genitore su richiesta, citazione della selezione e ciclo di vita conserva-o-elimina.

Skill che verifica affermazioni sul web aperto, non nella memoria del modello. Scompone la tesi in fatti verificabili, li instrada a una gerarchia di fonti primarie per dominio, cerca in parallelo in ecosistemi nazionali e internazionali, recupera e valuta le pagine primarie e ripete la ricerca con termini di smentita. Prima la conclusione, con URL completo e posizione della citazione per ogni frase, separando non verificato/indeterminabile dal confermato. Con una chiave, tre giudizi possono usare TypeSafe Jev (System One); senza, regole deterministiche. Il modello può solo abbassare il livello di confidenza.

Controlla un agente DeepSeek Harness locale da QQ e altri canali IM tramite AstrBot: invia attività con /dsh, continua citando o menzionando il bot e risponde in chat ad approvazioni e ask_user_question (insieme alla Web UI DSH). Restituisce risultati, immagini inline e schede file. Include comandi session/workspace/model/permission, ripristino /compact e /last, tre modalità di avanzamento e ambito sessione condiviso per gruppo o separato per utente.

Banco di lavoro di programmazione per DSH: pannelli dello spazio di lavoro agganciabili, barra laterale dei progetti raggruppata, gruppi di schede editor divise con sospensione/ripresa, anteprima file e viste diff — costruito su sviluppo parallelo con git worktree e primitive di collaborazione tra sessioni.

Plugin di gestione del comportamento per DeepSeek Harness: sezione del prompt per la disciplina delle tool-call, convergenza del parallelismo innescata dai fallimenti (pool scende a 1, si ripristina automaticamente), intervento dell'utente dopo fallimenti consecutivi. Completa dsh-token-optimizer; funziona in autonomia.

Ricerca web gratuita per DSH: Parallel anonimo come predefinito con fallback a Exa, un interruttore nelle Impostazioni e un server MCP compatibile con Claude Code e Codex.

Plugin proattivo di scheduling multi-modello: intake segnali multi-fonte con dedup e ranking di urgenza, motore decisionale a quattro vie execute/defer/dismiss/ask-user, generazione piano DAG con esecuzione parallela di modelli, riflessione qualità con retry automatico e switch di modello, memoria a lungo termine per pattern di task e lezioni, ed evoluzione della strategia tramite algoritmi genetici con valutazione sandboxed e rollout canary.

Ricerca Web DSH; credito: DDDMUC/dsh-free-search. 28 motori/3 livelli: gratis/senza chiave Bing/DuckDuckGo/AnySearch/SearXNG + Exa/Tavily/Keenable/Firecrawl/Parallel; a pagamento/chiave propria Zhihu/Perplexity/Serply/DeepSeek ufficiale/You.com/Baidu/Kimi/Aliyun/Doubao/Zhipu/Bocha/Metaso; integrati OpenAI/Gemini/Claude/Grok (opt-in). Auto-route; priorità fallback per motore; top-3/multi_search; blocco ricerca integrata; filtri; web_fetch. advance_fetch gratis/exp.: GFM completo o CSS strutturato, senza chiave/costo per chiamata; User-Agent/Referer configurabili, cookie solo dominio match, senza leak cross-domain. 0.1.0-rc.2–0.2.1-rc.2; engines.dsh esatto/17 tag. Rc.2: config volatile dopo verifica capacità, mai rami per versione. npm @drscrewdriver/dsh-union-search/dsh-union-search.

Swarm in stile Kimi-Code: dispatch di subagent in parallelo a lotti con pianificazione adattiva, un comando /swarm e righe di progresso in diretta in chat.

Mostra nella chat DSH i piani scelti da JeV, aggiornamenti e riepiloghi per fase, con traduzione nativa o sintesi leggere. Richiede una chiave JeV; il servizio Jev è chiamato esternamente e può essere a pagamento. Include flussi gerarchici di attività seriali/parallele.

Think tank con libreria integrata di 161 modelli mentali classici (decisione/strategia/cognizione/psicologia/comunicazione/apprendimento/sistemi/innovazione/esecuzione). Inserisci una domanda e seleziona più modelli: l’IA li analizza in parallelo e produce un rapporto sintetico con consensi, divergenze, punti ciechi e checklist d’azione. Supporta analisi automatica e importazione bidirezionale dei prompt.

Revisioni dell'advisor che convergono tra i round, una modalità ingegneria le cui scritture richiedono un design token, l'escalation di un'attività a un modello più forte e la consultazione parallela multi-modello; una pagina impostazioni modifica le route dei modelli, i timeout e i budget.

Modalità multi-candidato per DeepSeek Harness (scalabilità al momento del test): configurazione tramite pannello flottante, l’agente esegue automaticamente candidati paralleli più selezione del verificatore, limitata alla sessione corrente.

Tiene traccia in WakaTime delle letture di file, delle visualizzazioni di immagini e delle modifiche al codice di DSH, inclusi i conteggi esatti delle righe aggiunte ed eliminate dall'IA. Mantiene il tracciamento delle attività attivo mentre DSH risponde, raggruppa gli aggiornamenti tra i file e coordina i limiti di reportistica per progetto tra processi DSH paralleli. Installa e aggiorna automaticamente wakatime-cli.

GPT pianifica DAG di dipendenze, i worker DeepSeek eseguono le attività con parallelismo adattivo e un reviewer GPT opzionale controlla i diff Git incrementali e guida i round di riparazione.

Port di TaskPlane per DSH: esegue ondate ordinate per dipendenze in corsie git-worktree parallele, con pacchetti di attività, revisione tra modelli e recupero dagli arresti anomali.

Git worktree per DeepSeek Harness: isola il lavoro parallelo in una directory e un branch dedicati. Include Fast mode (快速模式).

Registra un comando slash /code-review con cinque lenti di revisione in parallelo e un punteggio di confidenza per ogni rilievo, che si può usare sia su pull request sia su codice locale.

Chat nativa affiancata alla conversazione principale: una sessione DSH archiviata indipendente con interfaccia nativa completa, recupero del contesto genitore su richiesta, citazione della selezione e ciclo di vita conserva-o-elimina.

Esegui conversazioni parallele isolate e in sola lettura accanto a un agente DeepSeek Harness attivo.

Provider Parallel Search per DeepSeek Harness

Trasforma lo skill iterate in un harness autonomo a circuito chiuso: pianificazione, review parallela, fix atomici, validazione, loop e arresto automatico, più una modalità dry-run solo review e un meta-review che controlla il report ed emette un report finale di review.

Un plugin meta-agente nativo del modello per DeepSeek Harness: il modello sintetizza a runtime flussi di lavoro specifici per il task a partire da cinque pattern di workflow agentici (concatenazione di prompt, worker paralleli, router, supervisore, ciclo di valutazione) e coordina strumenti e subagent