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Una frusta per DeepSeek V4 Pro: osserva l'impronta di ragionamento di ogni blocco di pensiero e riporta il modello indietro quando scivola dalla modalità focalizzata "We will / I will" alla modalità dispersa "let me".

Inietta una sezione fissa di prompt di sistema affinché l'agente pensi e risponda in cinese, indipendentemente dalla lingua dell'utente.

Ottimizzatore di reasoning_effort per round per dsh — riduce automaticamente il ragionamento per chiamate di strumenti semplici e lo alza per lavori pesanti, tagliando il tempo di pensiero tra le chiamate degli strumenti.

Scheda impostazioni per il motore di auto-riprova LLM di DSH: regola in tempo reale numero di retry, backoff e jitter da Settings -> General, con chip configurabili per retryableCodes - i default aggiungono INVALID_REQUEST così gli errori reasoning_text HTTP 400 in stile OpenAI in thinking mode vengono ritentati automaticamente.

Aggiunge un'azione di modifica alle risposte dell'assistente già concluse in DeepSeek Harness, permettendo di riscrivere il testo della risposta o la catena di ragionamento; la modifica viene salvata come sostituzione di superficie.

Ripiega i turni completati nelle loro conclusioni finali, separa il ragionamento dalla prosa con un divisore e consente di saltare tra i turni da una rail ancorabile a sinistra o a destra con segni a linea o punto, un anello opzionale e riepiloghi al passaggio del mouse; può nascondere il TurnNavigator del bordo destro dell'host, caricare la cronologia precedente e aprire un issue di diagnostica precompilato.

Collega lo stato della sessione DSH alla nuvoletta del pet desktop cc-pet, mostrando in tempo reale thinking, tool calls e completamento. Pubblicato su npm come `dsh-pet-bridge`.

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.

Migra automaticamente le skin del pet da desktop di Codex in DSH: un pet animato nell'angolo che rispecchia lo stato dell'agente (in riflessione, uso di strumenti, in attesa di approvazione, fallito, completato), con dialoghi in vetro smerigliato per sessione e un pannello impostazioni completo.

Motore di persona per DeepSeek Harness: un config.json governa il nome con cui l'IA si presenta (per modello e livello), come ti chiama, la postura relazionale, il testo del carattere, contratti per elemento con interruttori, la lingua della catena di pensiero e il tono delle risposte, più memoria subordinata alla conferma umana: l'IA può solo accodare candidati, una riga di conferma li attiva, e il registro è in sola aggiunta e riproducibile. Le voci confermate vengono iniettate come blocco citato di dati, non di istruzioni; quelle con un kind vanno in file arbitrari e non raggiungono mai il prompt. Il prompt viene riletto dal disco a ogni assemblaggio: le modifiche si applicano senza riavvio. Preset: istantanee JSON condivisibili. Senza dipendenze, rete o shell.

Fissa ogni richiesta al livello nativo di massimo impegno e aggiunge un pannello di profondità di ragionamento per modello/modalità con uno slider di capacità 0-20, profili Velocity/Apex isolati e toolbox di ragionamento offline. Distribuito come build offuscata; uso commerciale consentito, reverse engineering chiuso.

Gestore delle capacità dei modelli per DSH Web: livelli di pensiero, finestra di contesto, limiti di output, modalità di input, preset di compatibilità gateway, UI EN/中文.

Un interruttore "Loop engine" nelle impostazioni web che scambia il loop dell'agente che gestisce ogni sessione dsh tra cinque motori: il loop integrato in-process più Claude Code, Codex, Pi e Kimi Code ospitati, senza alcuna modifica all'harness; ogni motore ospitato mantiene il proprio ragionamento e le chiamate agli strumenti nella trascrizione durevole della sessione, prende il controllo di comandi, skill e preset dell'agente e viene eseguito in sandbox attraverso il confine del sottoprocesso dsh.

Trasforma l'agente DeepSeek Harness in qualsiasi personaggio: un interruttore globale cosplay, schede ruolo SillyTavern v2 con import/export JSON, un toggle stile di pensiero neutrale/di ruolo, e creazione di schede in linguaggio naturale tramite una skill integrata.

Collega lo stato della sessione dsh alla bolla del desktop pet cc-pet: pensiero, chiamate agli strumenti e completamento in tempo reale

Pet desktop di Cristiano Ronaldo per DeepSeek Harness (Portogallo n. 7). Le animazioni seguono lo stato dell’agente e celebrano la fine turno con «SIU» e audio dell’host. La finestra nativa Windows senza bordi e sempre in primo piano resta attiva dopo la chiusura del browser. Scala proporzionalmente (`atlas.scaling: smooth | pixelated`). v2.2 converte video (sfondo verde o normale) in animazioni con chroma key e segmentazione del movimento; i PNG già estratti non richiedono decoder video e l’audio si ritaglia per azione. Galleria DPSL-1.0: pubblicazione e installazione con un clic. v2.3 supporta DSH 0.2 desktop clients; se manca il shell service dell’host, PowerShell riproduce il suono finale. Clic singolo: animazione configurabile (`interactions.clickAnim`).

Un livello di pensiero memorizzato per provider e modello, così lo sforzo di ragionamento sopravvive alla sessione in cui è stato impostato e raggiunge anche i subagent, cosa che dsh non chiede mai. Il selettore in-sessione vince ancora, e un modello senza riga mantiene il suo default di provider.

Canale IM Feishu/Lark per agenti DeepSeek Harness con messaggi nativi del processo di thinking, card di approvazione, card live di obiettivi e todo, linee di fan-out del workflow, ricerca testuale della sessione e notifiche di chiusura di job in background e subagent. L’accesso è limitato per design allo scope di visibilità dell’app Feishu: chiunque l’app ammetta può guidare l’agente e rispondere alle sue approvazioni, a meno che non siano compilate le allowlist opzionali per mittente, gruppo e approvatore.

Riempie finestra di contesto, max token, livelli di pensiero e input immagini mancanti nei modelli DSH personalizzati da models.dev, ed elenca i modelli senza corrispondenza per la modifica manuale.

Miglioramento dei prompt per il compositore: il pulsante «✨ Enhance» riscrive la bozza in una versione più chiara e strutturata usando il pensiero dai primi principi, sulla base del contesto della sessione, della memoria e della conversazione recente; pone domande di chiarimento in una scheda quando mancano informazioni chiave e mostra un’anteprima prima di applicare il risultato al campo di input.

Cambia la lingua del processo di pensiero/ragionamento (CoT) dell'agente: 简体中文, English, Русский, Français, Deutsch, Español, 日本語, 한국어 e altre, o segui automaticamente la locale del sistema. Aggiunge una riga in Settings → General, un'istruzione di prompt di sistema (assemblato per prompt, applicato alle nuove sessioni) e il comando /thinking-language.

Chat in abbonamento OpenCode Go per DSH con selezione per modello del protocollo Completions, Responses o Anthropic, scoperta dei modelli, contesto, metadati di visione e pensiero, valori predefiniti di effort e misuratori di utilizzo.

Archivio tra sessioni: workbench, timeline piegata, discendenza dei subagents, ricerca full-text, riepiloghi rule+LLM, export ZIP e tracciamento live. La pagina sessione include turn rail, pannello destro agganciato (modalità live, fissato alla sessione originale al cambio), rinomina sincronizzata, riepilogo finale e chip di stato persistente (idle / active / tool-wait / stalled). In dsh v0.1.2+ si fonde con TurnNavigatorRail: info chip vettoriali per duration, tool calls, errors e thinking, più distribuzione lazy dei tool nella preview. Il clic destro apre il workbench; la barra piano-key è attiva per default, delega i turn non caricati all’auto-load ufficiale e la rail ufficiale può essere nascosta del tutto. Dialogo impostazioni con 10 parametri.

Impostazioni per modelli di terze parti in DeepSeek Harness: scegli provider e modello dal menu del compositore, limita il livello di ragionamento di un modello con un interruttore nella relativa scheda della pagina ufficiale Models e configura le intestazioni delle richieste per ciascuna route.