Plugin

Provider nativo Rapid-MLX per DeepSeek Harness (dsh) — dsh legge le informazioni del modello dal server anziché dal tuo settings.yaml.

Suite di agenti per la ricerca: controllo degli obiettivi a lungo termine con catene di prove verificabili, pianificazione cron, squadre di esperti multi-agente, memoria di ricerca auto-evolutiva (recupero FTS5 + RRF), spazi di lavoro per progetto e una UI personalizzata per lo spazio di lavoro.

Player di musica, audiolibri, radio e notizie per DeepSeek Harness: trasmette in streaming la tua cartella musicale locale via HTTP, legge ad alta voce romanzi locali .txt/.epub con voci AI, riproduce musica online QQ/Kugou/Netease e radio Internet (HLS supportato) e diffonde riepiloghi giornalieri delle notizie — tutto controllabile dall'interfaccia o dicendolo all'agente tramite lo strumento modello music_play.

Strumenti email IMAP/SMTP (list/read/search/send/folders/attachment/health/watch/mark/reply) con filtri di intervallo di date since/until, email_mark per letto/non letto/preferito/sposta, email_reply per rispondi/rispondi a tutti/inoltra con header di threading, preset QQ/163/126/Sina/Aliyun/Gmail/Outlook/iCloud, supporto multi-account, un gate di approvazione dell'invio, una pagina web di impostazioni e un popup di nuova email con una whale-girl azionato dal checker incrementale email_watch. Il login Outlook OAuth2 con device code funziona subito tramite un client community integrato, e un account può comunque fornire il proprio clientId.

L'organo di memoria di Agent-Body: dopo 2 minuti di silenzio entra in sonno leggero e dopo 5 in sonno profondo, dove regole deterministiche distillano l'esperienza reale in carte di memoria (trappole, playbook, hotspot, problemi irrisolti, fatti). I comandi in arrivo richiamano le carte correlate per parola chiave e le iniettano nel contesto; le carte inutilizzate a lungo decadono con un tempo di dimezzamento e vengono archiviate invece che eliminate. Inoltre elimina il rumore degli avvisi di omeostasi di tutto il corpo: le ripetizioni entro una finestra vengono contate invece di essere ristampate, e un avviso che ricorre senza mai guarire converge in uno scostamento di stato stazionario noto e tace. Consolidamento e richiamo non fanno chiamate al modello.

Portato dal plugin ARS Claude Code (44k+ stelle su GitHub): skill di ricerca accademica per DeepSeek Harness — un team di agenti di ricerca approfondita, una pipeline di scrittura articoli, un pannello di peer-review multi-prospettiva e un orchestratore end-to-end, più sedici comandi /ars-*.

Team di agenti: genera compagni di squadra nominati e di lunga durata, coordinandoli con un elenco di attività condiviso, una casella di posta dei membri e spazi di lavoro virtuali, e osserva il team in diretta in una scheda stanza del team.

Studio AI per immagini e video come pannello flottante DSH, così la creazione procede accanto alla conversazione invece di sostituirla: da testo a immagine, da immagine a immagine e composizione multi-immagine da 1K a 4K su otto rapporti d'aspetto; da testo a video e da immagine a video con controllo del primo fotogramma da 4 a 12 secondi; modalità cortometraggio che importa una sceneggiatura (.txt/.md/.json) e la suddivide in inquadrature storyboard per anteprima e generazione in blocco; e uno spazio di lavoro per prompt expert. Zero dipendenze a runtime.

Bundle DSH che registra 13 strumenti nativi codegraph_* che incapsulano la CLI di codegraph, così che gli agenti possano inizializzare, mantenere e interrogare un grafo di conoscenza del codice pre-indicizzato (query di simboli, esplorazione, traccia dei nodi, chiamanti/chiamati, impatto, test interessati) invece di fare grep sui file.

Team multi-agente basato su ruoli per DeepSeek Harness. /team riunisce fino a 12 subagenti (prodotto, architetto, ricerca, UI, backend, frontend, DB, sicurezza, revisore, QA, DevOps, docs) ed esegue una pipeline a 9 fasi con gate (chiarire, ricercare, progettare, revisione spec, approvazione piano, implementare, revisione, test, consegna) su artefatti condivisi. I gate di qualità li impone il codice, non i prompt: un'attività incompleta non viene segnata come completata, i riscontri li arbitra il revisore o il QA, e lacune di copertura o rework appaiono live nell'overlay e in /team status. Include un overlay live (fasi, roster con modelli, DAG, artefatti, decisioni), una modalità team persistente e la contabilizzazione di token/tempo. Zero dipendenze a runtime, nessun build.

Memoria di team auto-evolutiva come semplice Markdown in git: un plugin nativo Cordis che registra 38 strumenti di memoria bare-name più una sezione di segnali di prompt rivalutata ad ogni assemblaggio, con rinforzo RPE, decadimento e consolidamento durante il sonno; condivide un repository dati con i suoi host Claude Code (MCP) e OpenClaw; verificato con DSH 0.1.0-rc.6.

Memoria di team auto-evolutiva come semplice Markdown in git: un plugin Cordis nativo che registra 38 strumenti di memoria dal nome semplice più una sezione di segnali del prompt rivalutata a ogni assemblaggio, con rinforzo RPE, decadimento e consolidamento durante il sonno; condivide un unico repository dati con i suoi host Claude Code (MCP) e OpenClaw; verificato con DSH 0.1.0-rc.6.

Aggiunge un pannello di impostazioni multiutente al client web DSH: selezione della modalità d'uso, gestione dei membri con stato online e associazione dei dispositivi, e cambio o condivisione delle basi di memoria e conoscenza per ciascun membro.

Riunioni rotonde visuali per DeepSeek Harness — nodi esperti su un anello con archi diretti, gateway di aggregazione, thinking proxy per modelli worker black-box e revisione avversaria (red-team) dei piani definiti con endorse/reject per ogni punto di vista.

AI Company Framework: trasforma una frase in un'azienda multi-agente — 15 Skill piatte (boss/pipeline/role-template/11 ruoli/generic customer-memory), 7 template di workflow, runtime AgentTeams + pannello attività, sidebar dipendenti con isolamento per sessione, bridge bot Feishu (bot boss e per dipendente, instradamento di gruppo, push autonomo, gate di decisione umana, guida contatti esterni), memoria SQLite per cliente con memoria a tre livelli (merge cross-group), switch modalità /company; no RAG.

Instrada in modo automatico e intelligente ogni task delegato al modello configurato migliore usando alias, tag di capacità e guida d’uso, mantenendo il lavoro di routine veloce ed economico mentre invia quello complesso a specialisti più forti. Configura il tuo team di modelli nella Web UI o con setup guidato, esegui specialisti in parallelo con unione affidabile dei risultati e vedi il modello scelto a colpo d’occhio nelle viste degli subagent e inline nell’albero Tasks di Better Sidebar.

Livello di orchestrazione multi-agente per DeepSeek Harness — modalità di esecuzione autopilot/ralph/team, 19 carte di ruolo, 40 skill bilingue e un server di stato MCP incluso, portato da oh-my-claudecode.

Plugin in fase iniziale che collega DeepSeek Harness a un server OwnDsh self-hosted distribuito separatamente per identità del team, controllo di accesso ai modelli, quote e auditing dell'utilizzo.

Launcher desktop Windows per l'interfaccia Web DSH: collegamento sul desktop, avvio silenzioso, barra delle applicazioni con apertura/uscita completa (arresta servizio, chiudi finestra app, esci dalla barra), finestra app PWA con focus invece di riavvio, prompt di installazione e notifiche di completamento attività.

Decisioni tipizzate di Laya (`noul` sì/no, `choice`, `score`) come servizio Cordis di prima classe (`ctx.laya`) più i tool visibili al modello `laya_ask` e `laya_plan`. Il plugin stesso non installa e non scarica nulla: è un client di un sidecar `laya-mcp serve` che avvii tu stesso, e segnala che il sidecar non è in esecuzione invece di fallire in modo oscuro alla prima chiamata del tool.

Suite di aspetto web con una galleria di 7 temi (ciascuno una mappatura completa di 122 token --dsw-*) più commutazione con un clic persistita nelle impostazioni, estrazione dei colori da sfondo Material You che genera un'intera palette dinamica, e un controllo globale del raggio degli angoli. I temi si appoggiano al sistema di look ufficiale come livelli di override invece di combatterlo, così la riga ufficiale chiaro/scuro/auto resta valida.

Guardia della codifica dei file: lettura/scrittura/modifica esatte al byte per file GBK, Big5, Shift-JIS, EUC-KR, Windows-125x, UTF-16 e UTF-32, così la modifica di un file legacy lo lascia nella codifica originale invece di riscriverlo silenziosamente come UTF-8; il BOM UTF-8 è preservato esattamente com'era, i fine riga (CRLF/LF/CR) sono mantenuti, i caratteri che la codifica non può rappresentare vengono rifiutati invece di essere scritti come "?", e i file non UTF-8 vengono elencati con codifiche candidate affinché il modello possa rileggerli esplicitamente.

Trasforma l'uso dei token di DSH in un gioco gacha: nutri un mostro con token, guadagna monete, pesca tra 14 waifu AI (Kimi/GLM/Gemini/Claude e altre), potenzia artefatti e costruisci una squadra di battaglia in stile Balatro con bonus di accesso giornaliero.

Preset agente in modalità apprendimento: un agente di coding che insegna mentre programma — spiegazioni concrete basate su scenari, guida socratica e spazi vuoti per esercitazioni TODO(你), modellato sullo stile di output Learning di Claude Code; installabile tramite dsh plugin add (dsh-learning-mode su npm).