Plugin

Toolset di debug ROS2 e analisi visiva dello stato del robot per DeepSeek Harness: enumerazione di node/topic/service/action/interface/TF, JSON della topologia dell'intero grafo, controlli rosdep, build con approvazione e scaffolding di messaggi personalizzati, screenshot GUI e osservazione visiva multimodale, più rendering offscreen headless RViz2 (mesh low-poly, lettura diretta dei pixel, passthrough GPU - rendering del movimento a 30Hz) con analisi VLM parallela in tempo reale.

Albero gerarchico dei workspace per la barra laterale DSH: ogni slash nel titolo diventa una cartella virtuale (profondità arbitraria), il flusso di aggiunta workspace guadagna un popup del gruppo padre, le rinomine ricalcolano subito l'albero, le sessioni si annidano con la stessa regola con stile visivo separato, e ogni riga offre azioni con clic destro più personalizzazione dell'aspetto per riga (colore, bagliore solo del testo, spessore del carattere, icona della famiglia primitives).

Conversazioni di role-play con schede personaggio, creazione e modifica di schede personaggio in-chat, e generazione di immagini tramite backend configurabili.

Importa schede personaggio e world book di SillyTavern/TavernAI, salvali come documenti lore locali in Markdown, e genera prosa narrativa dai tuoi prompt usando le ambientazioni come riferimento.

Bundle DeepSeek Harness per testi lunghi (articoli accademici, analisi di settore, commenti economici), pipeline a 9 ruoli/6 fasi: T1 letteratura, T2 dati e T3 casi in parallelo; T4 analista, T5 autore, T6 compagno critico, T7 revisore, T8 finalizzatore eseguito dal coordinatore, T9 peer reviewer. Include verifica triangolare delle prove; M-gate: 26 controlli (25 script + 1 umano); audit G0-G16 con controllo delle tracce di scrittura AI nei testi cinesi; punteggio peer review con abbinamento alla rivista; 4 checkpoint umani. Installa: `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (`package.json#dsh.bundle.patch` e `lib/index.js` registrano la skill). Schede T1-T9, modelli, 36 script senza dipendenze e README in 5 lingue.

Competenza di sceneggiatura cinese in formato lungo: due blocchi di input (contesto + bibbia dei personaggi) che alimentano un motore di valori causali, una revisione anti-sapore-IA e un registro di continuità; funziona su Codex / Claude Code / dsh / zcode.

Memoria a lungo termine per DSH: le conversazioni vengono distillate automaticamente in fatti atomici, riassunti di scena e un profilo persona, con ricordi rilevanti iniettati prima di ogni passo del modello. Pronto all'uso senza configurazione — recupero ibrido BM25 + vettoriale, embedding locali offline opzionali, separazione delle famiglie chat/lavoro.

Installa Herta come agente DeepSeek Harness: preset di personalità e sezioni del prompt di memoria, sei strumenti di memoria e voce, livello narrativo che separa pensieri e parole, 80 clip vocali inclusi, sintesi vocale offline e MiniMax e due viste della conversazione che mostrano la sessione con componenti propri.

dsh · dsh-plugin · deepseek · deepseek-harness · deepseek-harness-plugin · ai-companion · desktop-pet · character-card · local-first · privacy · jingling · 鲸灵

Tema VTuber a due mise per Joi: "Flowers" e "Library" sono sistemi di token separati per la modalità chiara e scura, con un ritratto a figura intera e una ragazza balena che sonnecchia sul titolo della pagina di nuova sessione, due compagni chibi sopra il compositore che seguono lo stato del turno, un marchio duo nella barra laterale e un indicatore di contesto a forma di mandarino che matura; una terza scheda ripristina l'aspetto standard di DeepSeek con il plugin ancora installato.

Migliora l’esperienza dei modelli: diversi modi per inserire parametri, compatibilità, memoria dello sforzo di ragionamento, subagenti che seguono in tempo reale modello e sforzo del genitore e autoregolazione dello sforzo da parte dell’IA.

Guardia della codifica dei file: lettura/scrittura/modifica esatte al byte per file GBK, Big5, Shift-JIS, EUC-KR, Windows-125x, UTF-16 e UTF-32, così la modifica di un file legacy lo lascia nella codifica originale invece di riscriverlo silenziosamente come UTF-8; il BOM UTF-8 è preservato esattamente com'era, i fine riga (CRLF/LF/CR) sono mantenuti, i caratteri che la codifica non può rappresentare vengono rifiutati invece di essere scritti come "?", e i file non UTF-8 vengono elencati con codifiche candidate affinché il modello possa rileggerli esplicitamente.

Generatore di galgame: fornisci un documento di sceneggiatura più risorse di personaggio/sfondo/BGM/animazione nell'area di lavoro (img_human/, img_bg/, audio/, img_cg/) e genera una pagina web di visual novel giocabile con slot di salvataggio configurabili ([存档 N], 9 predefiniti), sprite che seguono il parlante con cambio variante multi-pose ([表情]), animazioni di apertura/finale/CG ([op]/[ed]/[cg]), controllo riproduzione/stop/volume BGM e ramificazione per righe if.

Trasforma un requisito in una riga in una consegna verificata. TeamFlow esegue triage, PRD, design, piano tecnico, sviluppo parallelo, QA con correzione dei difetti e accettazione. Include 12 strumenti `teamflow_*` e una postazione con grafico della pipeline live e kanban del backlog. Ogni requisito ha una cartella con PRD, design, piano tecnico, rapporto QA e verbale di accettazione.

Pipeline di ricerca multipiattaforma e ricerca profonda: harvest_scout per la scoperta parallela su GitHub, Web, Twitter, Reddit, Xiaohongshu, Bilibili e YouTube; harvest_deep_research per report di ricerca completi automatizzati; più estrazione, verifica incrociata delle fonti e audit di credibilità.

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.

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.

Layer di correzione dell'output degli strumenti per DeepSeek Harness — applica il vincolo dello schema JSON, la mappatura dei parametri e la riparazione JSON per le chiamate agli strumenti.

Tema di interfaccia non ufficiale ispirato a P.R.T.S. di Arknights per DSH Web, con preset di aspetto, controlli di accessibilità e navigazione delle conversazioni.

Re-render lato client delle schede degli strumenti edit/write con un diff quasi lineare a livello di riga che elimina le righe duplicate non cambiate e sottolinea i caratteri effettivamente modificati dentro le righe sostituite.

Controllo per round del livello di ragionamento (reasoning_effort) per DeepSeek Harness: Auto pianifica low/high/max dalla cronologia recente dei tool calls, oppure permette di fissare un wire level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max), con mappatura wire personalizzata, guard delle capacità in base al modello e preset della finestra di contesto (64K–1M); la capability card per modello si abbina a [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (installabile da dsh-market) per provare il reasoning con gateway compatibili OpenAI (vLLM / LM Studio / self-hosted). La card scrive le capacità llm-pi-ai, l'adapter guida il wire (compat.thinkingFormat) e il plugin mantiene la lista di takeover.

Memoria Markdown tra sessioni con LLM-Wiki/SOUL.md. Per default viene iniettata dopo il primo messaggio solo nella sessione attiva. remember/recall/consolidate/forget, skill, migrazione pack/unpack e ricordi personali in inattività. Budget per file evita indice troncato; last_access permette decadimento. Salute in sola lettura: dimensione/freschezza/lint. Indice via summary:, grafo pagine/tag trascinabile con zoom, filtri tag/type/salience/hot/stale, suggerimenti di link, checkup con azioni prioritarie. Skill su richiesta riduce payload iniziale ~23%. Icona propria e feedback al repo. Richiede formato DSH v4, DeepSeek Harness ufficiale 0.1.7+; fonte messaggi plugin:memory.

Pagina impostazioni per capacità per modello: livelli di reasoning-effort con le loro ortografie wire, modalità di input e capacità di token, scritti come dichiarazioni o override di catalogo sparsi.

Plugin in fase iniziale che collega DeepSeek Harness a un server OwnDsh self-hosted distribuito separatamente per identità del team, controllo di accesso ai modelli, quote e auditing dell'utilizzo.