Plugin

Compagno desktop: finestra Win32 tiene ragazza-balena sopra le app, parla in fumetto, commenta dopo 10 secondi nella stessa finestra e risponde a domanda digitata col clic destro.

Studio di modellazione solida NURBS BRep con input in linguaggio naturale, viewport 3D live (misura/wireframe/adatta), export STEP e tool agent per NVIDIA usd-brep in un venv CPython gestito. Richiede CPython 3.12; le wheel usd-brep coprono solo Windows/Linux a 64 bit.

Aggiunge Regenerate e Edit and resend a ogni messaggio inviato. Regenerate risponde di nuovo allo stesso testo con un clic, senza passare dal composer. Edit and resend ritira quel messaggio e i successivi da transcript e context del model, nella stessa sessione senza nuovo ramo; rimette testo e immagini nel composer e riscrive da lì. Disattivato per messaggi con file anziché immagini.

Accesso ai database da DeepSeek Harness tramite il server MCP DBHub: configura connessioni MySQL, MariaDB, PostgreSQL, SQLite e SQL Server per workspace/ambiente; l’agent configura, elenca, interroga e cerca oggetti SQLite con quattro tool fissi. Password e stringhe complete si inseriscono solo nella Settings UI, mai come argomenti tool; il model vede solo metadata come mysql://host:3306/db. Ogni ambiente può essere read-only (il model può attivarlo ma non rimuoverlo) o raggiunto tramite tunnel SSH manuale. Ogni chiamata avvia un processo dbhub breve e installa dbhub se manca.

Pet desktop fotorealistico per la finestra DSH: cinque personaggi con cinque sprite di espressione ciascuno; danza, movimento dei capelli e camminata come clip VP9 alpha a 24 fps, più una scena continua in cui raggiunge il centro, balla e torna senza stacchi. Battute proattive con voce neurale edge-tts opzionale; effetti inchiostro, coriandoli, nuvola, nebbia e bomba; menu contestuale e comando /dsh-pet. La chat compatta risponde con una singola chiamata al modello host, senza scrivere nella sessione. UI in en/zh/es/pt/hi.

Modalità di rilevamento schermo per il pet desktop dsh-pet: acquisisce il display principale ogni 30 secondi, confronta l’hash medio 8×8 dei fotogrammi e invia lo screenshot al modello della sessione quando cambia (e di nuovo dopo l’intervallo di inattività anche se resta invariato), così il pet commenta con una breve battuta. Aggiunge /fish, /fish_look, /fish_screen, una coppia HTTP per stato e controllo e soglia di cambiamento e ripetizione inattiva configurabili. Solo Windows (PowerShell WinForms).

Mascotte desktop Astra Yao per la GUI web di DeepSeek Harness: mostra l’atlante sprite Codex v2 8×11 e segue gli stati della sessione thinking/running/waiting/failed. Il fumetto di stato con strumento in esecuzione e saldo DeepSeek è attivo per impostazione predefinita ma disattivabile; quando è inattiva pronuncia battute proprie.

Controlli qualità Forge per DeepSeek Harness: gate per attività, lettura prima delle modifiche, intercettazione dei rischi bash e punteggio di qualità, applicati dal CLI locale forge tramite i punti di intercettazione tipizzati di DSH. forge deve essere nel PATH; se manca, il plugin opera in fail-open e tenta di avvisare all’avvio della sessione. I gate richiedono anche forge init nel progetto.

Backup, ripristino e migrazione del computer per DSH: raccoglie in un tar.gz con sidecar sha256 le skill fuori da ~/.dsh (in ~/.agents/skills), i manifest dei plugin, la configurazione principale, memory, todo e sessioni facoltative. Su un altro computer importa con fusione a tre vie rispetto a una base e mostra le differenze per file senza sovrascrivere le modifiche. Le credenziali non entrano mai nell’archivio: blocco di 27 nomi, 7 suffissi di chiavi private e controllo del contenuto, ripetuto anche all’importazione. Ogni import crea prima uno snapshot di ripristino. Include WebDAV, backup pianificati, visualizzatore di singoli file in sola lettura e scheda cloud nel pannello. Nessuna dipendenza npm runtime; usa il tar di sistema.

Negoziazione di riunioni tra più agenti in LAN: ogni persona esegue il proprio assistente; si individuano tramite mDNS e coordinano riunioni, gite nel fine settimana e voti sul bubble tea con messaggi A2A. Condividono solo la disponibilità, mai i motivi, e chiedono al proprietario prima di cedere tempo protetto. Include una pagina stile telefono nella barra laterale DSH e un’azienda di esempio di 13 persone. Nessuna autenticazione: solo LAN affidabili.

Consente all’assistente DSH di inviare direttamente agli utenti in chat immagini locali, web e generate dall’IA, con visione esterna per i modelli solo testuali. Su Windows funziona tramite PowerShell.

Aggrega provider web_search/web_fetch dietro gli strumenti integrati DeepSeek Harness. Search interroga in parallelo AnySearch/Zhipu/Zhihu, deduplica URL, fonde i rank con Reciprocal Rank Fusion e può fare rerank via SiliconFlow. Fetch distingue gli URL: statici con HTTP fetcher integrato, dinamici con Firecrawl/AnySearch Extract, poi sceglie il testo migliore. Circuit breaker condiviso salta un engine per il resto del giorno dopo quota o 429. Le API key sono nel credential store e non vengono mostrate.

Un subagent Douyin esplora video e commenti nelle ore tranquille e invia un report; i tool `dy_*` possono anche pubblicare e rispondere. Le risposte partono dalla pagina già autenticata con firma di richiesta propria, senza ticket IM. Timer quota giornaliera e Settings → Douyin (switch principale, modalità auto, fasce calme, round giornalieri, profondità report). Orientato a Windows; richiede il binario separato `douyin-mcp` (release yunsur/douyin-mcp, percorso via `dy_config mcpExe`) e login Edge/Chromium. Per rispondere serve un browser autenticato su CDP port; per pubblicare servono credenziali aggiuntive che molti account non hanno.

Generazione immagini tramite API di otto provider (Labnana, OpenAI, Gemini, Seedream, DashScope, xAI, Zhipu, ComfyUI), con più profili salvati, galleria per conversazione e tracking crediti Labnana.

Prototipo Remotion funzionante che crea localmente un video promo 16:9 e un’immagine 3:4 da un repository plugin DSH. Il bundle DSH è solo predisposto e non è ancora caricato in un profilo reale. Per il rendering servono Node.js 22+ e Chrome o Chromium.

Avvia il server MCP locale compound-memory tramite uvx e inserisce un breve promemoria d’uso una volta per sessione.

Proiettore read-only dei session log per DSH (drsc): scansiona ~/.dsh/sessions/**, decodifica zstd/tiled-frame con leaf decoder incluso e scrive projection in SQLite proprio (node:sqlite; segments/replaces + FTS5). Una route HTTP fenced offre surface ledger, conteggio coppie recall/compression e ricerca full-text in cinese. Stesso tokenizer/formula DeepSeek-V4 del CCI verify; senza assets, fallback indicato chars/4. Non scrive session files; output solo nel proprio data directory. Serve context-compression-improved (surface marking/recall reconciliation), session-steward (switch search-corpus), prime-memory (historical anchor backfill). Enum engines.dsh esatto a 17 tag: 0.1.0-rc.2 .. 0.2.1-rc.2. npm: dsh-reference-session-collector.

Richiede ZCode CLI installato e con accesso effettuato; inoltra il suo agente a DSH come provider di modelli. Una sessione app-server residente trasmette i turni e legge il catalogo dal CLI all’avvio, quindi contesto, immagini e route seguono CLI/account installati. Stabile 0.5.2 dichiara compatibilità via engines.dsh; riferimento: ZCode CLI 3.16.3. Preview 0.6.0-community.5 con Retry facoltativo è separata in GitHub Releases. Permessi e metodi sconosciuti sono negati per default; full-auto richiede opt-in esplicito. La UI DSH non media l’app-server separata; la policy non è un sandbox OS. Deriva da kyle123740/dsh-zcode-cli-proxy (AGPL-3.0), stesso provider id `zcode-cli`, quindi non coesiste con l’originale.

Cinque palette per DeepSeek Harness: mono, warm sand, indigo, moss e una palette personalizzata a tre colori. Ricostruite in OKLCH per chiaro e scuro, con contrasto testo/superficie regolato per palette. Include codici di export/import configurazione e modalità ad alto contrasto.

Quattro palette per DSH Web UI (solid, glass, volume, neon), ciascuna chiara/scura. Neon aggiunge campo luminoso con griglia circuitale 46px, laser scan sulla colonna conversazione solo durante un turno, etichette workspace HUD, font chrome MiSans Latin incluso e testo sidebar fisso al 125% anche quando zooma la conversazione.

Il toggle Learning Mode nella toolbar input inietta un prompt didattico nella sessione corrente: l’assistente introduce un tema, insegna, verifica e corregge errori; quiz valutati tramite GenUI. Richiede il plugin GenUI (`@changfenhuang/dsh-genui`); senza, il testo funziona ma quiz/slider/grafici diventano testo semplice.

Sostituisce il menu modelli composer con un selettore a due pannelli: elenco ricercabile raggruppato per provider a sinistra; scheda a destra con context window, output cap, tag capacità e reasoning-effort letti dal provider del modello. Il nome npm `dsh-model-picker` è di un altro autore: installare da questa fonte GitHub.

Rifinitura prompt in un clic nel composer DSH con ✦ accanto a Send: modalità Standard/Light, Revert e Retry. Se mancano dati pone domande con una card. Verifica che percorsi, identificatori, numeri, URL, codice inline e @mentions restino e reintegra ciò che è stato perso. Usa il modello conversazione o uno dedicato scelto in Plugins.

Tavolo no-limit Texas Hold’em da 8 posti (1 umano, 7 LLM in persona di fondatori IA). Ogni bot usa il modello host selezionato o la propria euristica; il prompt contiene solo le sue hole cards. A fine mano rivela le carte del vincitore. LAN disattivata per default, gioco locale invariato: installazioni in rete entrano con codice a 6 cifre e UDP discovery, occupano a caso un posto bot e lo restituiscono all’uscita o dopo 20 s di silenzio. Il codice non viaggia e ogni snapshot è per posto: nessuno, nemmeno l’host, vede carte altrui. Fork MIT BubblePtr/dsh-holdem, credito in README/UI.