Plugin

Riunisce cinque strumenti DSH pronti per la produzione in un plugin (8 slot): regressioni Git (introduzione, modifiche recenti, bisect, età blame), decoder stack trace con contesto locale, validatore YAML/ENV/properties con suggerimenti, escape shell multipiattaforma (POSIX/PowerShell/cmd) e audit SQL MyBatis Plus (N+1, @Transactional mancante, LIKE iniziale %, SELECT *, WHERE assente). Zero dipendenze npm, tutto offline; sicuro in concorrenza tranne bisect. Sottoplugin installabili singolarmente: dsh-when-broke, dsh-stackdecoder, dsh-config-guard, dsh-cmd-shield, dsh-mp-auditor.

Diff pixel-level di due PNG locali: prima riga `PIXEL_CHANGED=true|false` machine-readable per assertion, poi rapporto differenze, bbox, delta canale massimo, MAE e pagina HTML autonoma. Regioni ignorate con coordinate assolute/frazionarie escludono orologi/cursori. Nessun riconoscimento contenuti: risposta deterministica solo sul cambiamento. Tutto locale, senza modello/rete/upload.

Memoria tra sessioni per l’agente dsh: ricorda, richiama e verifica di nuovo invece di presumere.

Workbench di regressione e accettazione API: acquisisce le risposte degli endpoint registrati prima delle modifiche al backend e li riesegue tutti dopo. Affianca al diff sorgente un diff strutturato per campo (codici di stato, campi aggiunti/rimossi e valori numerici prima→dopo con delta). Accetta gli endpoint uno alla volta prima di esportare un report Markdown o HTML autonomo.

Workbench per tesi e analisi empirica che controlla IBM SPSS dalla conversazione: `spss_check` (autoverifica ambiente), `spss_variables` (elenco variabili .sav con etichette, tipi, livelli di misura e casi), `spss_data` (campione di righe per esaminare valori mancanti e anomali), `spss_run` / `spss_run_file` (esegue sintassi SPSS o .sps e riancora i percorsi relativi `CD`/`GET FILE`), `spss_analyze` (frequenze, descrittive, tabelle incrociate con chi-quadrato, t-test, ANOVA a una via, correlazione, regressione lineare). I risultati sono tabelle strutturate estratte tramite OMS. Rileva SPSS 25–31 automaticamente; server MCP stdio senza dipendenze.

Pietra di paragone per DSH: aggiunge una fase di valutazione all’“auto-miglioramento”. Esegue una serie di casi di riferimento prima e dopo la modifica, assegna punteggi e confronta; conserva i risultati buoni e annulla quelli negativi.

Valutazione retrospettiva delle sessioni agente: genera schede di valutazione deterministiche e differenze di regressione tra sessioni dai log persistenti. Nessun benchmark da eseguire né giudice LLM.

Misura se una modifica alla configurazione DSH ha davvero migliorato il risultato: registra ed esegue casi ripetibili, poi confronta i risultati prima e dopo i cambi di regole, skill o modelli.

Controlli di release frontend basati su evidenze: contenuti nel browser reale, accessibilità, runtime, rete e regressioni rispetto alla baseline, con report e screenshot.

Ricerca fuzzy skill stile Codex per la Web GUI DeepSeek Harness: /bug, /diag e /regression trovano diagnosing-bugs nel menu skill /.