Plugin

Memoria nativa per DeepSeek Harness: fatti verificabili con catene di prove, basata su StateCore.

Provider generico di modelli per gateway LLM per DeepSeek Harness: monta newapi, LiteLLM, Higress o qualsiasi gateway compatibile OpenAI come route provider, rileva automaticamente i modelli e arricchisce ciascuno con parametri models.dev.

Pet desktop toro/orso con quotazioni in tempo reale per DSH: corre più veloce e salta più in alto man mano che i guadagni si avvicinano al 20% secondo la media del portafoglio. Include watchlist per cercare/aggiungere azioni e una “gara” live dei movimenti di ogni posizione.

Pacchetti di scenari di plugin dsh (i dotfiles del mondo plugin): strumento per elencare, cercare, applicare e combinare ambienti plugin pronti con sequenze di installazione ordinate.

Auditor del valore dei plugin: revisione prima dell’installazione (scansione sorgenti + valutazione LLM) e audit successivo dei bundle installati. Promemoria per ripetere l’audit quando cambia il modello.

Controlli di integrità per i plugin DSH: verifica manifest/patch/entry/build/pack/install, plugin_check richiamabile dal modello, rilevamento host-shadowing del profilo + BOM, diagnostica dell'ambiente e preflight anti-avvelenamento.

Complemento alla modalità Creator ufficiale: prepara, convalida, monta in tempo reale tramite ctx.plugin e valuta prove di plugin tool in memoria prima di consolidarle o annullarle.

Autoevoluzione delle Skill basata su prove per DeepSeek Harness: apprendimento da traiettorie mascherate, proposte in quarantena, validazione in arena, monitoraggio canary e rollback automatico.

Modalità RLM per dsh: subagent ricorsivi tramite la funzione unificata rlm(), con spawn/await/chain come chiamate Python di prima classe. Aggiunge un kernel IPython persistente con binding tools.* e context-as-variable.

Guardia della topologia delle dipendenze: prevede conflitti prima dell’installazione e rileva dopo copie duplicate di @deepseek-ai/dsh-*, divergenze di versione e servizi core inclusi che causano crash da chiave Symbol come «Cannot read properties of undefined (reading 'prepare')».

Toolkit di verifica per agenti DSH: controlla le affermazioni usando file del workspace con citazioni di riga, valida configurazioni JSON/YAML e verifica in sola lettura la prontezza di invio a URL/npm/GitHub.

Griglia di stato ambientale a schermo intero per le sessioni DeepSeek Harness, con grafici di token e velocità e notifiche push e allarmi ntfy al termine di un turno, in caso di errore o di attesa di approvazione.

Invia promemoria via e-mail dall’agente DSH quando non ci sei: al completamento di un obiettivo, in caso di blocco, prima di chiederti una decisione e alle tappe delle attività lunghe. Usa un sender SMTP Node incluso e senza dipendenze.

Brevi segnali Web Audio quando la sessione richiede attenzione (approvazione, domanda o revisione del piano) e al termine di un’attività. Sintesi nella pagina, due stili e volume regolabile; niente popup, notifiche OS, file audio o rete. Un bundle copre DSH 0.1.7+ (desktop e web) e 0.1.0-rc.6.

Esporta eventi DSH di solo metadati — turno, modello, strumento, approvazione, nuovo tentativo ed errore — verso Tuning Engines per tracce governate, valutazione delle policy, analisi dei costi e revisione delle Work Session, con una coda di ripetizione su disco.

L'integrazione GitHub più completa per dsh: panoramica del repository, release, issue, pull request, collaboratori, ricerca e un report approfondito del repository con caching TTL — nessuna chiave API necessaria.

Revisione avversaria del codice: analizzatori paralleli esaminano un diff con lenti separate (correttezza, ciclo di vita, contratto, sicurezza); verificatori indipendenti tentano di confutare ogni rilievo, e una confutazione lo elimina.

Inserisce nel contesto dell’agente metadati consentiti delle esecuzioni GitHub Actions e GitLab CI, senza leggere log, credenziali o API dei provider.

Server MCP GitHub workbench (dsh bundle): 23 strumenti MCP per repository, issue, PR, revisione del codice e ricerca; nessuna dipendenza runtime e autenticazione PAT/OAuth.

Revisione avversaria del codice da più prospettive: analisi parallele di correttezza, sicurezza e manutenibilità esaminano un diff, con classificazione deterministica della gravità, regole di soppressione e cronologia incrementale.

Sincronizzazione Git delle impostazioni e dei profili DSH guidata da policy, con proiezioni consapevoli dei segreti, revisione dei conflitti e controlli di applicazione per riga.

Pianificazione di esecuzione persistita su disco per DSH: macchine a stati per milestone/passaggi, gate delle dipendenze e flusso eventi di audit, con controllo deterministico del completamento tramite strumenti dsh, CLI o skill.

Pacchetto skill per l’officina documentale: quattro Agent Skills basate solo su prompt generano README, descrizioni PR, changelog e revisioni del codice da una codebase. Si installa in dsh tramite una voce plugin dsh.bundle.

Preset scaffold per progetti DSH: runbook rigoroso di inizializzazione in 5 fasi, standard ingegneristici e sei template iniziali eseguibili (node-ts / react-vite / python / go / spring-boot / monorepo).