Plugin

Pannello laterale con esplora file, terminale e revisione Git per anteprime rapide dei file.

Collega DSH a un nodo anet locale tramite client MCP stdio. 3 skill e 14 strumenti per trovare agenti in AgentNetwork, inviare/tracciare/rispondere a task A2A cifrati end-to-end, pagare o rifiutare skill a pagamento entro i limiti dell’operatore, leggere la catena locale delle evidenze e riportare lo stato del nodo. Solo Linux/macOS; richiede un nodo anet 0.3.0+ in esecuzione locale.

Tre preset Agent con memoria persistente separata: 鲸鱼娘Agent预设 (cinese semplificato colloquiale, chiama l’utente 主人, affettuoso-tsundere), 鲸鱼娘活人版Agent预设 (può ribattere, sviare o essere freddo; meno dolcezza) e 鲸鱼娘涩涩版Agent预设 (personalità originale, affetto solo per l’utente, ridotto nei gruppi). Usano la composizione minima ufficiale (una shell persistente) e strumenti di lettura/scrittura file, glob e grep. whale-loli.md, whale-loli-v2-live.md e whale-loli-v3-naughty.md sono letti tramite whale_memory, whale_memory_v2 e whale_memory_v3; le memorie non si condividono. billion-context comprime le conversazioni; questo plugin considera i riepiloghi prove e consente di consultare dettagli su richiesta.

Aggiunge un oceano animato di balene ASCII dietro le chat vuote, con campo di input neutro in vetro satinato, scelta dei colori, temi chiaro/scuro e opzioni per balene, pesci, griglia e scie.

Legge GIF e WebP animati come animazioni: un contenuto incollato continua a riprodursi nell’interfaccia, mentre il modello riceve una tavola etichettata di fotogrammi campionati. Lo strumento read_animation campiona un file su richiesta.

Non è un altro plugin di memoria: ODR è un ciclo di auto-miglioramento in mondi evolutivi (Dream-RSI). I tentativi vengono registrati in un Discovery Tree e, tra le esecuzioni, migliaia di varianti strategiche sono riprodotte in quel mondo. Una strategia, ricetta o lezione viene promossa solo dopo aver superato la riproduzione controfattuale, mai sulla sola parola del modello; Sentinel controlla le chiamate agli strumenti prima di consumare il budget. L’LLM resta congelato. Si installa da npm come dsh-open-dream-rsi.

Accede a un account ChatGPT tramite OAuth e offre i modelli del relativo piano come route provider di DeepSeek Harness. Chiama api.openai.com/v1/responses con i permessi del piano dell’account, non tramite il backend Codex.

Installa Herta come agente di DeepSeek Harness: un preset che porta le sezioni di prompt della sua persona e della memoria, sei strumenti di memoria e voce, un livello narrativo che separa ciò che pensa da ciò che dice, 80 clip vocali incluse, sintesi vocale offline e MiniMax, e due viste di conversazione che renderizzano la sessione con i suoi stessi componenti.

Banco di lavoro per la scrittura di romanzi in DeepSeek Harness: dai pollice in su o in giù sui passaggi candidati e il modello li distilla in un breve profilo di preferenze che viene portato nelle chiamate di scrittura successive, mentre il manoscritto resta fuori dal contesto di scrittura. Aggiunge una lavagna dei capitoli, pacchetti di scrittura per capitolo, revisione limitata alle annotazioni che riscrive solo il paragrafo annotato e verifica il resto byte per byte, un registro del progetto e controlli di ritmo locali.

Plugin per DeepSeek Harness che trasforma i giudizi Jev in tre azioni automatiche — potatura dell'output dei tool troppo grande ai segmenti rilevanti per la richiesta, filtraggio delle pagine recuperate in cerca di istruzioni rivolte al modello e scelta della skill adatta al passo successivo — più i tool jev_ask e jev_gate, un registro dei giudizi che sopravvive ai riavvii e un report /jev-status. Richiede una chiave API TypeSafe; senza, resta inerte e non invia nulla.

Aggiunge /review, /review-status e /review-cancel per avviare un subagente nativo indipendente che esamina un ambito Git scelto (branch di base, modifiche non committate, un commit o istruzioni personalizzate) e restituisce un report di riscontri nella conversazione corrente, con output in inglese o cinese in base alla locale dell'host.

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 «scrittura mono-core» per DeepSeek Harness: strumenti meticolosamente semplificati e output irrobustito per modelli piccoli quantizzati, adatto a eseguire pipeline di romanzi lunghi in locale con modelli on-device.

Protocollo Agent2Agent v1.0 per DSH: esegui un server A2A standard per consentire ad altri agenti di chiamare questa istanza, connettiti ad agenti A2A remoti come client e gestisci entrambi da una pagina delle impostazioni visuale.

Workspace unificati: fonde più directory in una singola sessione, gestisce le unioni da un pannello di impostazioni e legge/scrive i file membri tramite gli strumenti uw_read/uw_write/uw_edit/uw_delete/uw_move.

Pet da scrivania disegnato dal profilo ufficiale della balena, sia per l'app desktop sia per la UI web: animazioni SVG ed espressioni del volto seguono lo stato dell'agente (sta pensando, sta lavorando, finito, errore, in attesa di conferma) e può seguire le altre sessioni in esecuzione con un badge di conteggio; toccalo, trascinalo, scuotilo fino a fargli girare la testa, schiacciato contro il bordo dello schermo o passa il cursore sulla sua testa per una carezza; 7 palette, 4 dimensioni, suoni sintetizzati, sincronizzazione del tema chiaro/scuro e un'anteprima web giocabile.

Plugin di revisione delle modifiche di sessione per DeepSeek Harness: traccia le chiamate agli strumenti di scrittura/modifica per sessione e visualizza diff a livello di riga con colori personalizzabili, con isolamento delle sessioni, aggregazione dei sottoagenti e aggiornamenti live via SSE.

Team di agenti: genera compagni di squadra nominati e di lunga durata, coordinandoli con un elenco di attività condiviso, una casella di posta dei membri e spazi di lavoro virtuali, e osserva il team in diretta in una scheda stanza del team.

Notifiche sonore per evento: completamento turno, approvazione, domanda, revisione piano, obiettivo bloccato e fallimento attività ognuno ha il proprio suono e volume, configurabile nella Web UI (synth integrato, mute o file audio locale).

Rotte di modello dedicate, strumenti e guida di sistema per visione, compattazione, revisioni, subagent, titoli e generazione di immagini.

Preset modalità esperto DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): coordinatore + 17 subagenti esperti con delega automatica. Funzioni: taskboard (stati pending/ready/running/done/failed, DAG dipendenze, rivendicazione atomica, retry, ripristino), gate qualità (pipeline 5 fasi: requisiti, implementazione, verifica, revisione, integrazione; 2 rilavorazioni), Five-Anchor (revisione/convergenza/anti-deriva/cooperazione/risorse), Near-distance (modello identità/compito/output), divulgazione progressiva (~28% risparmio token), persistenza, bus P2P, revisione incrociata, pool esperienza, via rapida, auto-retry. 17 esperti: dati, copywriting, legale, PM, frontend, UI/UX, architetto, social, growth, fin. quant., backend, DevOps, DB, QA, sicurezza.

Riproduce sessioni su una timeline riproducibile con utilizzo dei token per passo, controlla operazioni sensibili, stima i costi, visualizza la discendenza dei fork, confronta sessioni ed esporta replay HTML autonomi.

Usa un abbonamento ChatGPT/Codex in DeepSeek Harness con modelli GPT, generazione di immagini, ricerca web, report sulla quota dell'abbonamento, controllo di modelli e funzionalità e accesso OAuth tramite browser o codice dispositivo.

Usa gli sfondi scaricati in Wallpaper Engine come sfondo web di DeepSeek Harness: gli sfondi video vengono riprodotti in loco, gli sfondi immagine utilizzano l'opera indipendente alla massima risoluzione, con modalità di adattamento cover/contain e un dimmer del pannello da 0 a 100.