Plugin

Scrive riepiloghi JSONL locali del conteggio degli strumenti per turno e segnali di verifica di massima, senza memorizzare prompt, argomenti degli strumenti o testo dei risultati.

Un unico livello di memoria per ogni strumento e agente AI: iniezione di Context Bundle, recupero al momento del prompt, strumenti MCP e cattura del thread DSH a fine turno.

Cerca e inserisci percorsi di file e directory dello spazio di lavoro con `@`, più un menu `/h` per riutilizzare i prompt della sessione corrente.

Optimize a raw instruction into a professional prompt through the harness llm service — four-section (Role / Task / Context / Format) or a headerless plain-text style. Context-aware by default: the recent conversation is injected as background and may enrich the ## Context section. Long outputs resume from the truncation point with auto-expanded budgets; validated results are cached (identical requests cost zero model calls); a unified call budget bounds worst-case cost. Composer ✨ one-click optimize, undo, cancel and a token-cost hint; prompt_optimize tool (optimize + iterate), auto-optimize hook, auto-detected zh/en role document.

Learning Mode agent preset: a coding agent that teaches while coding — concrete scenario-grounded explanations, Socratic guidance, and TODO(你) practice blanks, modeled on Claude Code's Learning output style; installable via dsh plugin add (dsh-learning-mode on npm).

Plugin per DSH: modifica il system prompt (persona di deployment) dalla pagina Impostazioni, con anteprima dal vivo.

Riavvia DSH: metodo di riavvio configurabile (nativo Node / PowerShell legacy), prompt di continuazione dopo il riavvio, riavvio automatico opzionale tramite watchdog

Auditable vision and cross-platform Computer Use runtime for DeepSeek Harness with source-preserving evidence.

Windows desktop launcher for the DSH Web UI: desktop shortcut, silent start, system tray with open/full-exit (stop service, close app window, quit tray), PWA app window with focus-instead-of-relaunch, install prompt, and task-completion notifications.

Menzioni [[wikilink]] in stile Obsidian per la GUI web di DeepSeek Harness: cerca in modo fuzzy i titoli delle note e allega il loro contenuto al prompt.

Cambio di stile di output a runtime per DeepSeek Harness, equivalente a outputStyles di Claude Code

Deposito LIFO locale dei prompt per sessione, per mettere temporaneamente da parte il testo incompiuto del composer e ripristinarlo in sicurezza in seguito.

Modifica le sezioni del system prompt utente e integrate con anteprima live

Linux kernel dev domain plugin for DeepSeek Harness (dsh): verification pyramid L1-L4 as model-facing tools + graph-layer governance (anti-Goodhart / blind-spot / patch-conflict) + AGENTS.md contract as a system-prompt section. Plain JS, no build step.

Chinese localization for DeepSeek Harness: translates all system prompts, tool descriptions, and runtime contexts into Chinese at runtime via the system-prompt/assemble waterfall (1788 entries, zero source modification, uninstall restores English).

One-click ✨ polish button for the composer: rewrites prompts and drafts with WorkBuddy humanizer-style rules (kills AI-flavored phrasing, varies rhythm, mode-aware for instructions/questions/prose) via free Zhipu GLM-4.5-Flash or any OpenAI-compatible API, falling back to offline local rules.

Cost tracking priced from an online catalogue (models.dev + OpenRouter, 8000+ models, each call priced at its own instant): a per-turn cost line, a Cost tab attributing spend to tool output / model output / system prompt / commands, budget, monthly forecast, ~166 live-rate currencies, and a bill_stats agent tool.

Context-aware next-message suggestions in the DSH composer, with repeated Trigger cycling and explicit user review before sending.

Plugin per DeepSeek Harness (DSH): un selettore "Lingua di pensiero" in Impostazioni → Generale che indica al modello in quale lingua ragionare (chain of thought) tramite una sezione del system prompt. Zero chiamate extra, zero latenza, 12 lingue

Plugin provider opzionale per dsh-skill-pack-security: registra l'edizione skills/ (zh) o skills-en/ (en) del pacchetto su ctx.skills. Include entrambe le edizioni incorporate in pack/

Memoria delle preferenze utente per DeepSeek Harness: profilo utente persistente con strumenti memory_get/memory_update e iniezione nel system prompt

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

Analizza skill e configurazioni MCP alla ricerca di prompt injection, omoglifi, Unicode nascosto, comandi shell pericolosi e fughe di credenziali

Per-file-type multimodal chains: preset processing models per wildcard convert image/video/audio files into prompt tokens before they reach the text-only session model, with per-preset fallback chains and a Multimodal settings page.