Plugin

Aggancia DeepSeek Harness a una pipeline Hermes: template di specifica di dispatch, instradamento per livello di modello, gate di qualità per l'esecuzione dell'orchestratore, regola del singolo scrittore Git, come pacchetto SKILL.md (installabile come bundle).

Uno swarm governato di sei agent DSH specialisti — orchestrator, planner, bridge alla knowledge base, developer e due reviewer — trasforma un requisito in una pipeline di fasi rigida in cui ogni consegna deve dimostrare il proprio valore con evidenze strutturate prima che possa iniziare la fase successiva; i reviewer sono sola lettura, i merge del codice avvengono solo dopo un passaggio di review e un log eventi append-only offre replay completo e audit su una bacheca kanban live. Il suo design trae ispirazione dal kanban di Hermes Agent.

Failover ad alta disponibilità dei modelli (quarantena, circuit breaking, ripristino tramite probe) e orchestrazione di subagent (fanout/pipeline/supervisor) con interfaccia impostazioni bilingue.

Bacheca Kanban delle attività per le sessioni di DeepSeek Harness: l'agente principale assegna attività di coding a sottoagenti worker/verifier monouso, con pianificazione delle dipendenze, livelli di pipeline, gestione delle escalation e iniezione di contesto di file/note.

Base di conoscenza secondo il pattern Karpathy LLM Wiki per DSH: competenze wiki-write/wiki-search, pipeline senza dipendenze (lint/indice/sincronizzazione memoria mnemon/feedback di qualità), plugin di ciclo di vita minimale che inietta schema + anteprima della conoscenza, richiamo semantico SiliconFlow via proxy compatibile con Ollama.

Riconoscimento di immagini grandi per modelli vision-exp: riconoscimento a tile 800×800 senza perdita (smart/pipeline/full), OCR locale con pre-elaborazione e instradamento della grafia, GPU multi-vendor opzionale (DirectML/CUDA/OpenVINO) con fallback automatico a CPU.

Preset dell'agente per team di prodotto virtuale: conversazione guidata dall'utente che ti accompagna attraverso l'intera pipeline di 12 fasi dall'idea al prodotto spedito, promosso e operato, con gate per fasi e competenze per fase.

Pipeline di Spec-Driven Development per Odoo: 15 strumenti portano una richiesta da una specifica immutabile, attraverso l'architettura, fino al codice del modulo o alla configurazione live, e poi richiedono un verdetto persistito supportato da evidenze di un'istanza Odoo reale, con gate fail-closed, batch approvati da una persona in un ambiente dichiarato, l'importatore CSV/Excel di Odoo e un journal che annulla i dati scritti tramite il plugin.

Pagina di impostazioni Models+ per l'interfaccia web DSH: tabelle dello sforzo di ragionamento per modello, modalità di input e flag di compatibilità salvati tramite la pipeline ufficiale delle impostazioni, con precompilazione dei metadati da models.dev e gestione delle chiavi API.

Pipeline di scrittura AI per account ufficiali WeChat: esecuzioni di articoli in sei passaggi (argomento, scaletta, bozza, controlli, render, immagini) con un contratto di brief di lancio, una bacheca di argomenti caldi con digest AI per elemento, pianificazione RRULE verso la casella bozze, un'interfaccia workbench più strumenti chat e un comando /wewrite, e approvazione fail-closed dell'host prima di qualsiasi invio alla casella bozze.

Traduzione cinese dell'intera pipeline per la GUI web dsh: traduzione in tempo reale del ragionamento del modello durante lo streaming, cinese in linea sotto ogni risposta inglese e riepiloghi cinesi di una riga per output degli strumenti e descrizioni delle chiamate di strumenti — una richiesta autonoma al provider che non entra mai nella trascrizione della sessione.

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.

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.

Studio di contenuti per gli account ufficiali WeChat: scrittura a rotazione anti-omologazione, playbook di rimedio per bassa creatività, baseline visiva per le immagini di benedizione, pipeline gpt-image con accettazione OCR e la web API dei draft xiaolvshu misurata sul campo.

Prepara chiamate di strumenti DSH esatte senza inviarle, presenta argomenti canonici completi in una Batch Review Inbox durevole, invalida le approvazioni dopo modifiche o riavvii e invia solo un digest SHA-256 corrispondente più un nonce monouso attraverso la normale pipeline di strumenti DSH.

Registra sei skill di workflow spec-driven + test-driven per DeepSeek Harness: la scrittura di specifiche OpenSpec fusa con la disciplina TDD di Superpowers in una pipeline a fasi 0-4 con gate di revisione. Zero dipendenze a runtime.

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.

Pipeline giornaliera automatizzata di contenuti per Insta360 GO 3S: acquisizione remota BLE/WiFi di riprese d'acquario, importazione wireless, valutazione qualità ffmpeg con registro delle decisioni, montaggio automatico (selezione segmenti, narrazione TTS, musica, sottotitoli) e caricamento su Bilibili tramite biliup (dry-run per impostazione predefinita).

Converte documenti Office e PDF (inclusi quelli scansionati) in Markdown strutturalmente formattato tramite una pipeline OCR con instradamento a priorità CPU (RapidOCR/SLANet/FormulaNet).

Usa AItelier come subagente da DeepSeek Harness: genera, modifica, esegui, esporta e importa pipeline SkillFlow. Solo client — richiede un backend AItelier già in esecuzione (Docker; vedi README).

Prepara chiamate esatte agli strumenti DSH senza inviarle, presenta argomenti canonici completi in una Casella di Revisione Batch duratura, invalida le approvazioni dopo modifiche o riavvii e invia solo un digest SHA-256 corrispondente più un nonce monouso attraverso la normale pipeline degli strumenti DSH.

Suite rigorosa di ricerca matematica open: quattro agent skills (rigorous-open-math-research, manage-math-research-program, math-research-workflow, lean-verify) per la dimostrazione di teoremi con audit avversariale, gestione del programma di ricerca, orchestrazione della pipeline e audit di formalizzazione Lean 4; test verificati in CI e sincronizzazione meccanica con upstream.

Local media/doc pipeline: ffprobe, extract, thumbnail, PDF, ASR, pandoc, OCR, exif (allowRoots include IM inbox).

Layered memory for DSH whose agent-facing surface is 10 tools: high-privilege writes (memory_add, memory_delete, memory_import), rumination controls (memory_ruminate, _cancel, _status), and a memory graph (memory_search_graph, memory_expand_graph_node), built over an L0-L3 distillation pipeline that recalls and injects relevant memories before each model step.