Plugin

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.

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.

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.

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.

Knowledge base di team per la condivisione di conoscenza offline (scenario FDE box): punti di accesso per navigazione, ricerca full-text e raffinamento; il materiale grezzo viene accodato automaticamente e distillato in pagine wiki da una sessione bot seriale (modello Karpathy LLM Wiki: materiale grezzo immutabile, raffinamento in due fasi, flusso di log, lint mensile).

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.

Preset Agent Team riutilizzabili per DeepSeek Harness. Settings salva Team con nome: un captain con prompt e lista di strumenti consentiti propri, più membri con route provider/model, reasoning effort, prompt e strumenti individuali. Un controllo del composer applica un Team alla Session corrente, installa il prompt del captain e registra spawn_team_member, get_team_preset e update_team_preset.

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.

Converte PDF e documenti in Markdown strutturato con MinerU. I file vengono caricati sul cloud MinerU; non è disponibile una modalità offline.

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.

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.

Integrazione di Wallpaper Engine per la GUI web di dsh: scansiona la libreria WE locale (Steam workshop 431960 + progetti locali) e usa i suoi wallpaper come sfondo della pagina — immagini/video/web renderizzati nativamente, wallpaper di scena come anteprime statiche ammorbidite — con un pannello 壁纸设计 (opacità, ambito, riempimento, sfocatura, vignettatura, fps, parallasse, carosello, collegamento al tema) e strumenti agente wallpaper_scan/list/set/config.

Link diretti alle sessioni, esportazione completa della sessione (markdown/JSON), messaggistica tra sessioni approvata con abbinamento e strumenti di roster, rotazione e recupero del team per il lavoro multi-sessione.

Preset di orchestrazione multi-agent per DeepSeek Harness. Il chief orchestrator non implementa mai: smista ogni richiesta, affida il piano a un PM expert e delega l’implementazione a specialisti tramite un roster unificato (strumenti di elenco e convocazione). Coordina il lavoro parallelo con un taskboard DAG delle dipendenze, usa un message bus basato su file e richiede una review indipendente prima della consegna. Include 11 esperti principali. Team aggiuntivi (Agency agents EN/ZH, classic collections) si scaricano con un clic in Settings tramite due canali, GitHub/CDN, con verifica sha256. Pubblicato su npm come dsh-expert-orchestrator; richiede DSH >= 0.1.7-alpha.2.

Regola il numero di membri e attività di Agent Team, la dimensione dei messaggi e il timeout di chiusura.

Tre strumenti consentono a qualsiasi agente, anche a un membro del team, di elencare, guidare e fermare i subagenti avviati da lui.

Renderizza in tempo reale nel browser gli sfondi scene di Wallpaper Engine (player three.js più una simulazione CPU di particelle in Rust/WASM) e riproduce sfondi video e web, con fallback all'immagine di anteprima, senza richiedere il runtime di Wallpaper Engine. Scansiona la libreria locale del workshop di Steam (431960) tramite rilevamento automatico o percorso manuale, e offre un pannello di impostazioni per la selezione degli sfondi, le directory della libreria e del motore, bagliore, pausa e qualità.

Integrazione di Wallpaper Engine per la GUI web di dsh: scansiona la libreria WE locale (Steam workshop 431960 + progetti locali) e usa i suoi wallpaper come sfondo della pagina — immagini/video/web renderizzati nativamente, wallpaper di scena come anteprime statiche ammorbidite — con un pannello di progettazione wallpaper (opacità, ambito, sfocatura, vignettatura, fps, parallasse, carosello, collegamento al tema) e strumenti agente wallpaper_scan/list/set/config.

Agente di scrittura in collaborazione approfondita per DSH: apprendimento dello stile di scrittura per utente da coppie di modifiche, flusso clarify→outline→section-writing→red-team→reader-gallery, sintesi progetto-report (report di laboratorio / introduzione prodotto / sondaggio / README), 41 strumenti MCP e UI web di selezione-miglioramento con anteprima file in-app.

Aggiunge una scheda "Work Roles" e un overlay di ufficio in pixel art alla Web UI DeepSeek Harness: 508 schede ruolo integrate (The Agency 255 + agency-agents-zh 253) con ricerca, interruttore EN/ZH e filtro per reparto; personaggi pixel trascinabili in Canvas 2D che stanno fermi, digitano e camminano, con chat inattiva collegabile all'AI. Installazione npm con un comando, nessuna modifica al sorgente dsh.

Dispatcher del modello principale: sei pool (economy/mechanical/main/hard/vision/review), ranking e pins di reasoning-effort per rotta. Watermark di contesto 50k/90k/130k: delega precoce; forzato: fork sessione backup → handover → compattazione → ripresa senza perdere il lavoro in corso dei subagenti. /ctx-pause, /ctx-resume, /ctx-handover controllano il ciclo. Agent Teams (opz.): teammate persistenti, board condivisa. /vision: immagini ai modelli testuali via pool vision. Diff ampi: tester + reviewer indipendente (verifica graduata). Settings UI/README/preferenze lingua (conversazione/code-comment/documento): 11 codici (en,zh,zh-TW,ja,ko,de,es,fr,it,pt,ru); UI segue locale DSH salvo override. 3 skill: MySQL/Redis sola lettura, messaggi di commit, docs requisiti/design.

Nucleo di giudizio per DeepSeek Harness: un ciclo cognitivo attribuisce una fonte a ogni decisione e porta a termine la pianificazione; la memoria hippocampus condensa l’esperienza in conoscenza (diario, archivio episodico, decadimento della bassa confidenza); l’architettura fissa responsabilità e criteri coerenti; un team A2A gestisce la memoria tramite dsh-linghun-assembler. Richiede DSH ^0.1.0-rc.7 (rc.2 supportato).

Motore di orchestrazione del ciclo di vita per team di agenti AI con isolamento tramite Git worktree con ambito di attività, transizioni di consegna controllate dallo stato e memoria fuori dal contesto.

Suite di estensioni runtime per DeepSeek Harness: casella di posta tra sessioni con riattivazione a freddo, team di agenti (capitano + membri + bacheca attività con dipendenze + team_wait), policy di generazione subagent con approvazione escalation, preimpostazione di routing consapevole delle attività, mercato plugin, gestore competenze e iniettore runtime.