Plugin

`deepseek-web` usa la tua sessione `chat.deepseek.com` come modello DSH e integra DeepSeek Web (scheda laterale e finestra-balena spostabile/ridimensionabile, con posizione e dimensioni memorizzate). Login unico sincronizzato tra impostazioni e pannello; senza Open Platform API key. Chat Web, Fork to Workspace (sessione Harness indipendente senza scrivere nell’originale), ricerca nativa per `default`, `/clean` (solo testo umano). Fork di y-wi/dsh-deepseek-web per DSH 0.2.x: intervalli peer, `ctx.settings.configure()`, `.volatile()`, icone client, errori SSE. Non con l’upstream `dsh-deepseek-web` (stesso provider). Solo uso personale: login Web da client terzi può violare i termini DeepSeek e causare rate limit, sospensione o ban; autori non responsabili.

Metti in pausa / riprendi / annulla l'attività di conversazione in corso dall'area del composer: la pausa forzata interrompe immediatamente e ricorda lo strumento interrotto, la pausa sicura atterra dopo che lo strumento o il ragionamento finisce, la ripresa chiede conferma, e la granularità della pausa predefinita è configurabile nelle impostazioni.

Combina lo scheletro di codice di Headroom (Apache-2.0) con lo stimatore di TokenPilot (arXiv:2606.17016). Dati pubblicati: Headroom indica il 20% di token in meno per agent di coding e il 60–95% per JSON, a parità di risposte; TokenPilot fino al 60% di costi in meno nelle sessioni lunghe. Sono dati dei progetti citati, non misure o benchmark di questo plugin. In DSH si impostano profilo, soglia Auto Compact e compressione a scheletro. Misura col tokenizer esatto DeepSeek V4 e verifica la stessa revisione; sui modelli non supportati fail-open conserva i risultati originali degli strumenti. Compressione a scheletro durante il turno e riepilogo finale dell’intento nella compressione JSONL ufficiale.

Intervista sui requisiti prima di iniziare: valuta se la richiesta è chiara e pone domande mirate se non lo è. In modalità strict blocca gli strumenti di modifica finché l’utente non conferma in chat un riepilogo in quattro parti; le preferenze confermate restano in una memoria a due livelli.

Agente di coding da terminale per DeepSeek Harness con UI a schermo intero in alternate-screen, navigazione delle sessioni consapevole dei turni e un flusso di lavoro /ship con gate che porta requisiti di una riga attraverso specifica, TDD e controlli di accettazione rieseguiti.

Modalità cinese globale: un piccolo interruttore a pillola accanto al composer che inserisce un requisito linguistico nel prompt di sistema di qualsiasi preset (persona complete escluse); risposta, ragionamento e output degli strumenti si alternano ciascuno tra cinese e inglese, e sono supportati i preset ancorati.

Guardia di deriva dei requisiti a runtime che mantiene gli agenti DSH di lunga durata allineati con l'obiettivo, i vincoli e le decisioni approvati dall'utente.

Aggiunge alla GUI Web di DSH un pet desktop trascinabile: Big Fat Fish, una ragazza-balena (Jingjing), con 8 skin selezionabili. Ricorda tra sessioni: tre commenti sul peso in giornata causano un saluto freddo, tre soprannomi uno caloroso. I contatori sono in un file di stato del plugin e si azzerano a mezzanotte locale. Dopo 30 min dice che non stava aspettando; all’inizio è timida. Dopo 10 min inattiva si sposta visivamente in un angolo senza cambiare la posizione scelta. Gli 8 PNG sono inclusi e serviti dal plugin, senza richieste a terzi. Nota: l’arte ha il watermark OleapCrow ed è stata fornita dal proprietario del repository; le 8 skin ricolorano lo stesso disegno. Non è stata testata su un DSH attivo.

Prima che la finestra si riempia, un modello ausiliario riassume; il registro su disco sopravvive ai riavvii e si riancora dopo la compattazione host. Il modello sceglie tra sei pool; Auto cambia solo oltre la soglia del classificatore e mantiene cache prompt. Un watermark di 3 righe avvia handover in 4 fasi (backup fork, documento, compattazione, risveglio) senza perdere subagenti; i comandi slash lo rendono manuale. Agent Teams opzionale, /vision per modelli solo testo e verifica dei diff grandi con tester e revisore indipendente. UI/README/preferenze in 11 lingue, più skill MySQL/Redis in sola lettura, commit e documenti requisiti/design. In un singolo test giornaliero reale, 6 pieghe hanno sostituito 209 messaggi; contesto nell'ordine di decine di migliaia di token.

Usa gratuitamente i modelli OpenCode Zen in DeepSeek Harness, anonimo per impostazione predefinita con chiave Zen facoltativa. Il catalogo viene letto a runtime dall'elenco ufficiale Zen; le richieste anonime si adattano ai controlli del piano gratuito e sono documentate con misurazioni datate.

Divide «New Session» nella barra laterale web di DSH in due modalità: una riga 日常聊天 apre una sessione sul preset di agente `daily` che il plugin installa nella home dell'harness (persona, ricerca e fetch web, ask-user e compattazione — niente file, shell, plan mode o subagenti), dentro il proprio workspace daily-chat la cui area laterale elenca solo quelle chat, mentre 开始工作 mantiene l'agente di coding fornito; il pulsante integrato New Session viene nascosto e ogni altro punto di ingresso a New Session segue la modalità attiva, ricordata in localStorage.

Ricerca delle sessioni nella barra laterale che costruisce un proprio indice invece di riutilizzare quello full-text di DSH: alternanza titolo/contenuto in un'unica casella, risultati raggruppati per sessione con lo snippet più forte e tag utente/risposta/strumento, più sincronizzazione incrementale basata su watermark, potatura delle sessioni archiviate e una ricostruzione in shadow che non blocca mai l'indice attivo.

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.

Preimpostazione agente di flusso di lavoro ingegneristico per dsh: cinque fasi con gate (chiarimento requisiti, approvazione piano, TDD, subagent paralleli, finalizzazione verificata) con sei competenze di flusso di lavoro adattate da obra/superpowers.

Motore di orchestrazione degli asset di dati che concatena gli strumenti della suite in pipeline predefinite (mascheramento, pulizia, inventario, confezionamento, attestazione, controllo IA dello stato del dataset, ispezione governativa, valutazione della circolazione), con elaborazione incrementale e pianificata.

Strumento per tracciare la provenienza dei dati: collega l’intero ciclo di vita per soddisfare i requisiti legali sull’origine.

Ricerca full-text a livello di messaggio in tutte le sessioni DSH tramite un indice trigram FTS5 (utente / assistente / steering / strumenti con filtri per tipo), risultati deduplicati tra sessioni fork/continuate, anteprima del contesto in sola lettura con scorrimento automatico al messaggio selezionato, salto con un clic alla sessione reale e ricostruzione incrementale/completa dell'indice con controllo di integrità; l'i18n zh/en segue il servizio di localizzazione dell'Host.

Strumenti per abbonamenti RSS/Atom (list/add/remove/fetch/check/search/opml_import/opml_export/health), con ricerca per parole chiave tra i feed, recupero incrementale basato su cursore e import/export OPML; dati salvati in Settings. La guida iniziale in 3 passaggi si apre nel pannello delle impostazioni.

Bridge di memoria Honcho: sincronizza automaticamente ogni turno di conversazione con un servizio Honcho self-hosted, con strumenti recall/search/remember/context/status, iniezione del contesto all'avvio della sessione e un pannello delle impostazioni visivo.

Memory Lake come livello di memoria persistente per dsh: strumenti memory_search, memory_remember e memory_forget tramite la CLI memorylake, una riga di stato della sessione e competenze guidate di configurazione/diagnostica, condividendo una sola identità ~/.memorylake e lo stesso set di memoria con i plugin Claude Code e Codex.

Deposito di memoria cross-sessione: strumenti remember / recall / forget, iniezione nel prompt per turno e un browser delle voci nella pagina delle impostazioni

Aggiunge il preset agente «Task Planning»: raccoglie i requisiti in cicli versionati e scrive piani passo passo e prompt senza implementarli.

Strumenti di browser reale per DeepSeek Harness: navigazione ed estrazione di contenuti web, compilazione di moduli, gestione di più schede ed esecuzione di attività in più passaggi, con DOM incrementale, isolamento delle sessioni, screenshot, verifica delle azioni e richiamo delle prove archiviate.

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.