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Rendi il tuo dsh pronto per il coding serio. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, Context as Variables, compattazioni incrociate richiamabili, ripristino completo del contesto. `hash-edit`, `dvc://browser`, subagent come funzione, workflow come funzione.

Rendi il tuo dsh pronto per la programmazione seria. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, REPL IPython, Context as Variables, cross compactions richiamabili, ripristino completo del contesto. `hash-edit`, `dvc://browser`, subagent come funzione, workflow come funzione.

Math Agent Framework per DeepSeek Harness: motore di derivazione simbolica (CES / forme quadratiche / ODE / PDE), verifica con SymPy, dimostrazioni formali verificate dal compilatore Lean 4 e verifica avversariale multi-agente in stile QED, esposti come strumenti DSH nativi tramite una shell TS che fa da ponte a un motore Python. Richiede la clonazione del repository math-agent-framework e `pip install -r requirements.txt`, con MATH_AGENT_HOME che punta alla radice del repository. Ogni risultato riporta la provenienza (versioni dei motori, seed, tolleranze) ed è contrassegnato come dati non attendibili.

Animale domestico desktop macOS che vive fuori dalla pagina DSH: finestra sempre in primo piano che non scompare negli Spaces a schermo intero, sei stati guidati da DSH locale, menu contestuale nativo con modalità silenziosa ed elenco sessioni, più una skill inclusa che trasforma una foto in una skin completa di diciotto pose usando il tuo strumento immagini e le tue credenziali; solo Python di sistema e ctypes, senza Electron né dipendenze.

Espone gli strumenti run_python/run_node che eseguono codice tramite stdin e restituiscono stdout/stderr/exit, con una scheda di configurazione per il percorso dell'interprete.

FormatForge per DeepSeek Harness: forgia qualsiasi formato di file (pdf/docx/xlsx/pptx/eml/toml/...) in dati strutturati leggibili dall'IA. Bundle leggero che avvia la CLI Python locale (python -m formatforge) e restituisce protocol JSON; il miglioramento è delegato a cur[rent]...

Modalità RLM per dsh: sub-agent ricorsivi tramite una funzione rlm() unificata — spawna, attendi e concatena agenti figli come chiamate Python di prima classe. Aggiunge un kernel IPython persistente con binding tools.* e contesto-come-variabile.

Racchiude i comandi di gestione degli ambienti virtuali Python: riduce i problemi di rete e autorizzazione che gli agenti incontrano nella gestione degli ambienti tramite comandi terminale, funziona su tutti i sistemi operativi e instrada automaticamente le installazioni tramite mirror e proxy locali. Gli strumenti sono rigorosamente limitati dai permessi di lettura/scrittura concessi.

Ponte del canale Feishu (Lark) fail-closed: chatta con un bot e ricevi le risposte dell'agente dsh — con approvazione opzionale degli strumenti human-in-the-loop (schede Allow/Deny prima di ogni chiamata bash, timeout fail-closed). Integrazione esclusivamente con l'SDK Python ufficiale (versione fissata); whitelist con negazione predefinita, verifica di firma/timestamp/replay dei webhook, sessioni persistenti per chat; verifica giornaliera di compatibilità con l'SDK più recente; documentazione bilingue.

Pannello web-preview laterale: hosting statico locale, anteprima Markdown/codice/immagini, esecuzione con un clic di progetti non statici (Cargo/npm/Go/Python) con log live, trascina file nella chat (salvati nel workspace), segna e annota elementi, ricerca file workspace al 404 e takeover del clic su link nel pannello laterale.

Ciclo di feedback lint a configurazione zero per JS/TS, Python, Go e Rust: tool lint_diagnostics / lint_workspace_errors / lint_fix guidati dagli eslint / biome / ruff / golangci-lint / cargo clippy del repository (auto-rilevati dai file di configurazione, node_modules/.bin locale al repository risolto per primo, niente di bundle), più un delta dei risultati auto-iniettato dopo la modifica sull'evento fs/observed dell'harness e un gate di completamento limitato — modifica → lint → auto-riparazione con una sola chiamata lint_fix per gli agenti dsh.

Plugin di configurazione LSP Python per DeepSeek Harness che usa Pyright.

FormatForge per DeepSeek Harness: forgia qualsiasi formato di file (pdf/docx/xlsx/pptx/eml/toml/...) in dati strutturati leggibili dall'AI. Bundle snello che avvia la CLI Python locale (python -m formatforge) e restituisce JSON di protocollo; il miglioramento è delegato al cur

Strumenti DSH per riprodurre e validare il benchmark CPU del protocollo v1 di ml-quant-trading, quindi redigere un report pronto per una issue. Richiede un clone locale di initial-d/ml-quant-trading (impostato come workspace o repoPath) oltre a Python e PyTorch; questo plugin non scarica il repository né installa le sue dipendenze.

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).

Plugin unificato: personalizzazione dello sfondo (upload alla risoluzione originale, editor di ritaglio, opacità per area, sfondi dinamici MP4/WebM) + estrazione di sfondi da Steam Workshop (analizza scene.pkg/.tex con uno script Python incluso, anteprima/download) + widget del saldo e dell’utilizzo DeepSeek + utilizzo del piano OpenCode Go (percentuali rolling/settimanali/mensili in una pillola nell’header superiore; espandendo, barre di avanzamento e conto alla rovescia per il reset). Le chiavi API vengono lette dall’archivio credenziali DSH dell’host — mai salvate nel codice sorgente o nel browser.

Grafo di conoscenza del codice locale per agenti: analizza un codebase (Python/JS/TS/Go/Java/Rust) in un indice SQLite e risponde a domande su chiamanti, chiamati, dipendenze, dipendenti, impatto e full-text.

Folio (兰亭) @nyantused/folio-dsh-tools: 15 strumenti convalidati dallo schema (memoria + gate di qualità) più una protezione L0 del motore di generazione di documenti di consulenza; abbinalo a @nyantused/folio-dsh-events per il protocollo di sessione completo.

Folio (兰亭) @nyantused/folio-dsh-events: eventi del protocollo di sessione — promemoria automatico all'avvio della sessione e salvataggio automatico alla chiusura; abbinalo a @nyantused/folio-dsh-tools.

Relay di messaggi multi-agente basato su loopback: broker autenticato con HMAC più plugin dsh (relay_send/recv/peers/history), client CLI e Python a dipendenza zero, protocollo di rete v1.0.

Ambienti di esecuzione per progetto per DeepSeek Harness: adotta o crea automaticamente un venv Python locale al progetto (.venv_local/python) e collega toolchain e variabili d'ambiente dei runtime usati da ciascun progetto (python venv / node / go) — python e pip si risolvono sempre sul progetto, mai silenziosamente sul Python di sistema.

Automazione desktop Windows per DeepSeek Harness: ciclo observe/act con priorità all'accessibilità e 30 strumenti standard (target elemento/coordinata, instradamento strategia auto/a11y/event), semantica di sicurezza con osservazioni sostituite e senza replay, interruttore di spegnimento persistente, protezione da obsolescenza RuntimeId/rect-drift, schede chat e pannello flottante (operazioni live, muro di frame, impostazioni di auto-rilevamento ambiente), descrizione visione a piastrelle per modelli a bassa risoluzione, registro di audit JSONL e lista di autorizzazione pid. Richiede Windows 10+ e Python 3.9+ con uiautomation e pillow (installabili dalla pagina delle impostazioni).

Gestore ambienti uv nativo per DSH: crea, sincronizza ed esegui virtualenv Python dalla scheda impostazioni, con fallback pip, visibilità conda in sola lettura e anteprima sincronizzazione progetto in dry-run.

Dashboard self-hosted per il portafoglio crypto: BTC, EVM (73 chain via DeBank), Solana, Dogecoin, Cardano, Hyperliquid L1, cinque exchange (Binance, Bybit, Backpack, OKX, Bitget) ed equity tokenizzati in un'unica vista, con failover multi-provider, etichette personalizzate per gli asset, un report sulla salute degli asset regolabile, una card PNG condivisibile, test di connessione per sorgente, configurazioni multi-profilo, aggiornamento pianificato e grafici senza dipendenze (Python stdlib + JS puro, nessuna CDN).