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Pacchetto di skill modulari di ricerca/ingegneria IA, installabile tramite dsh plugin add — registra 27 skill (audit di sicurezza, lettura/scrittura di articoli, disegno di figure, flusso di lavoro di sviluppo, analisi di archiviazione) su ctx.skills.

Memoria cross-sessione con richiamo deterministico a zero token (bigram-Jaccard fuso con FTS5 BM25 via RRF, tokenizzazione consapevole del cinese), rinforzo che rafforza le osservazioni ripetute, e procedure cristallizzate in file SKILL.md rifiniti in loco tramite un ciclo di vita active-stale-archived con archivio e rollback reversibili. L'ingestione e la disposizione espongono entrambe un livello di autonomia scelto dall'utente; conflitti e scritture ad alta importanza vanno sempre a revisione umana, e nulla viene mai eliminato automaticamente. Richiede Node 22.5+.

Analizza l'utilizzo tra modelli, provider, spazi e periodi, con date personalizzate su tutta la cronologia, cache-hit visibile e ripartizioni per modello e provider. Include trend orari/giornalieri, heatmap di 53 settimane in stile GitHub, serie, anelli di quota token per modello e spazio (token, costo, %), filtri combinabili, efficienza della cache, saldo DeepSeek, alias degli spazi, export CSV e un registro durevole che conserva l'utilizzo dopo la cancellazione di sessione o spazio (riga Deleted) e si ricostruisce in modo incrementale. Il registro degli spazi si aggiorna via sonda DSH domain/changed; contano solo gli spazi registrati. Contabilità separata di input, cache e ragionamento. Cinese: ora locale; inglese: UTC; API solo loopback.

Generazione text-to-image multi-motore (preset OpenAI Images e Zhipu CogView) con tracciamento della quota per sessione, failover del motore, configurazione sicura delle credenziali e una scheda risultato con rigenera.

XiaoTangYuan, un compagno IA in-game per giochi single-player: comprende lo schermo di gioco, chatta tramite testo o push-to-talk e pronuncia le risposte ad alta voce; Stardew Valley è supportato, con le integrazioni di Don't Starve Together e Oxygen Not Included in corso.

Marketplace dei plugin nelle Impostazioni che agisce su qualsiasi profilo locale, non solo su quello in esecuzione: installa, aggiorna e rimuove nei profili web, headless e altri, con avvisi sugli script di installazione, una vista degli elementi installati che copre anche le dipendenze di profilo fuori catalogo, e un riavvio automatico di DSH quando cambia il profilo corrente.

Ciclo di autoaffinamento continuo: memoria persistente, revisione e affinamento periodici, conoscenza condivisa tra sessioni e rollback automatico tramite uno strumento harness_refine richiamabile dal modello.

Pannello laterale di Chrome che incorpora l'interfaccia web dsh e consente all'agente di leggere la pagina corrente, catturare il traffico HTTP e pilotare il browser.

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

Statistiche di utilizzo e costi con tariffe di punta/fuori punta dopo la modifica tariffaria del 17-08-2026, un pannello riepilogativo flottante, ripartizioni per sessione e una mappa di calore dell'utilizzo giornaliero/settimanale/mensile/annuale/totale.

Toolkit di input per Composer: cronologia di sessione controllata con i tasti freccia (con gate su prima/ultima riga, sicuro per IME e menu comandi), viewer/editor di istruzioni per AGENTS.md/CLAUDE.md globali e di progetto, e una libreria di prompt con 780 prompt cinesi (corpus agents-zh di Cherry Studio, AGPL-3.0) inseriti nel composer con un clic. Distribuito su npm come `dsh-composer-tools`.

Drag-and-drop in stile Codex: trascina qualsiasi file nella GUI web di DSH, questo finisce in ~/.dsh-dropbox e il percorso viene inserito nel composer come un unico chip blu

Analisi dei video Bilibili: metadati, trascrizione (fallback ASR tramite Bijian/sherpa-onnx/whisper.cpp), commenti, danmaku e fotogrammi chiave nitidi con descrizioni visive locali opzionali.

Dashboard di token, costo e saldo sotto il composer: indicatore in tempo reale più grafici SVG a dipendenza zero per l'utilizzo per turno, il costo stimato e il saldo dell'account DeepSeek.

Navigatore dei messaggi utente sul bordo destro con layout a blocchi adattivo che si adatta all'altezza disponibile, oltre ad anteprime al passaggio del mouse, controlli da tastiera e navigazione con salto al clic

Routing automatico dello sforzo di pensiero per dsh: un classificatore a 7 domande fine-tunato localmente (ModernBERT, 842MB, inferenza CPU <1s) sceglie low/high/max per i messaggi senza intento; i retry in-sessione alzano il livello (da low a high a max) sotto vincoli di esclusione; il servizio di giudizio ritorna in sicurezza a low se irraggiungibile. Un chip del livello nella barra di input mostra il livello attuale e gli ultimi 20 giudizi. Tutta l'inferenza è locale - il testo delle attività non lascia mai la macchina.

Banco di lavoro per la lettura di paper: libreria + lettore PDF + companion in stile tutor. Le risposte citano numeri di pagina cliccabili che riportano al PDF e lampeggiano il passaggio esatto; chiedi selezionando senza lasciare il paper; preset tutor-severo incluso (piano di lettura, coaching per sezioni, quiz valutati tracciati tra le sessioni); toggle in loco originale ↔ cinese (babeldoc, nessuna preinstallazione). Trascrizione e ricerca locali — i documenti non lasciano mai il tuo computer.

Disciplina nelle chiamate ai tool per DeepSeek Harness: inietta una sezione statica di vincoli di comportamento nel prompt, riduce il pool parallelo a 1 dopo un guasto di un tool (ripristinandolo dopo 3 successi consecutivi), spinge il modello a smettere di ritentare dopo guasti ripetuti, verifica le scritture con rollback .bak, blocca i comandi ad alto rischio e traccia le statistiche di conformità tramite /behavior-status.

Pipeline a livelli per l'ottimizzazione dei token per DeepSeek Harness: scala di output, caricamento lazy MCP, driver di compattazione, report sugli hit della cache. Basato su API reali dei plugin DSH; risparmio di ~40–60% di input nelle sessioni lunghe.

Supervisione dell'attenzione evidence-first per DeepSeek Harness con policy C0–C3, avvisi Inbox deduplicati, ore di silenzio e record di esito redatti.

Libreria di letteratura autonoma per DSH con esportazione Zotero opzionale: recupero di PDF full-text (Unpaywall/arXiv/modelli URL personalizzati), ricerca flessibile supportata da Crossref, generazione di citazioni APA/GB-T 7714/MLA/Chicago, lettore PDF nel pannello laterale con evidenziazioni e note, e Q&A/traduzione assistiti da IA indirizzati nella conversazione corrente.

Dashboard a schede server per DSH: stato per host, CPU, memoria, disco e latenza, con terminali SSH xterm.js con un clic; importa ~/.ssh/config e si monta come una scheda better-sidebar o come cassetto destro autonomo.

Per il modello di visione nativo di DeepSeek Harness deepseek-v4-flash-vision-exp, innalza i limiti di ammissione delle immagini a 32 MiB / 8192 px / 600 immagini e aggiunge uno strumento highres_read che suddivide le immagini grandi in riquadri, per poi restituire l'immagine intera più riquadri di 800x800 tramite lo strumento read_image dell'host.

Bundle di preset agente Programming Mode: l'agente di coding standard con una persona che impone la disciplina Superpowers (prima le skill, brainstorming prima della costruzione, piani prima del codice, TDD, debugging sistematico, verifica prima del completamento) più una disciplina di volume di codice Ponytail sempre attiva (scala di codice minimo a 7 livelli, predefinito completo); include tutte e venti le skill (14 superpowers + 6 ponytail) e inietta meccanicamente la skill using-superpowers completa nella prima richiesta di ogni nuova sessione.