Plugin

Genera e visualizza automaticamente immagini nella chat DSH tramite canali API o CLI locali (mmx / codex / agy), e può anche riconoscere immagini utilizzando la CLI corrispondente.

Provider di modelli Kiro con accesso tramite Builder ID, Identity Center, Google, GitHub e importazione di credenziali, aggiornamento automatico di token e profili, utilizzo dell'account, scoperta dei modelli in tempo reale, sforzi di ragionamento selezionabili, chiamate di strumenti in streaming, gestione del motivo di arresto del provider e dell'overflow del contesto, e contabilità dei token che usa i contatori esatti di Kiro quando li invia e altrimenti scala la percentuale di utilizzo del contesto inviata in base alla finestra dichiarata del modello.

Sveglia l'agente principale dopo ogni riavvio DSH così il lavoro interrotto riprende automaticamente — aggiunge uno strumento di riavvio e un canary opzionale che valida il boot e interrompe con un alert prima di un riavvio problematico.

Memoria tra sessioni basata su file: file di memoria in Markdown semplice con iniezione automatica di recupero, compatibile nel formato con CLAUDE.md e i file di memoria di Claude Code, quindi migrare è una copia manuale dei file.

Integrazione di TencentDB Agent Memory con acquisizione delle conversazioni, estrazione strutturata della memoria, richiamo automatico e strumenti di ricerca della memoria e delle conversazioni.

Memoria automatica tra sessioni per DeepSeek Harness, supportata da un servizio EverOS locale.

Animale da desktop di Cristiano Ronaldo per DeepSeek Harness: un chibi con il numero 7 del Portogallo in un overlay in basso a destra la cui animazione segue lo stato dell'agente (palleggia mentre gli strumenti girano, pensa, attende le approvazioni, si tuffa sugli errori e festeggia SIU con un suono dell'host a fine turno); si trascina, guarda il cursore, si tuffa al triplo clic, e un pannello gestisce più animali e importa spritesheet proprie. Funziona anche come finestra nativa di Windows senza bordi e sempre visibile che sopravvive alla chiusura del browser: al passaggio del mouse mostra workspace e titolo della conversazione, il doppio clic apre Harness in Edge.

Retrospettiva automatica delle sessioni: al termine di una conversazione, distilla l'esperienza utile in competenze riutilizzabili salvate nella libreria delle competenze perché il modello le richiami, con trigger accelerati da segnali, esecuzioni manuali, una modalità di approvazione e governance della libreria (archivia/ripristina, mai elimina direttamente).

Build desktop Electron pronta all'uso (installer per macOS/Windows): non servono Node.js né terminale, segue automaticamente le release upstream di `@deepseek-ai/dsh`, con web UI integrata e aggiornamento automatico.

Riscrivi la copia cinese di un plugin installato dal mercato in inglese usando un modello già configurato nell'harness: automaticamente all'installazione del plugin, poi con ricarica live. Ogni file è tradotto in un passaggio intero, convalidato da un parser reale dove esiste (node --check per JavaScript, parser JSON e YAML altrimenti) e restituito al modello con l'errore per fino a tre tentativi di riparazione; i file sopra 48 KB, o che non vengono mai analizzati, ripiegano su un passaggio per intervalli di righe che verifica ogni riga restituita contro l'originale per la struttura. Frasi di attivazione e tabelle di locale possono opzionalmente essere preservate invece di tradotte, e l'originale intatto è conservato accanto al file come .zh.bak.

Ottimizzazione di rete per l'interfaccia web di DSH: riduce la dimensione dei trasferimenti con cache e compressione per velocizzare molto il caricamento delle pagine, oltre a un indicatore di disconnessione e alla riconnessione automatica. Ideale per chi cerca prestazioni massime o usa reti instabili.

Gestione delle versioni per dsh: confronta la versione installata con ogni canale o linea di versioni npm, installa o esegue il downgrade con un clic, trasmette il log in tempo reale (copia di rollback-snapshot, estrazione npm, tempo trascorso), ripristina da snapshot locali e automatizza il ciclo con policy (auto-aggiornamento silenzioso, finestre di esecuzione, controlli giornalieri). Non ferma mai npm a metà; un blocco si interrompe solo dopo un’ora, e un albero globale parzialmente impegnato viene riparato dallo snapshot pre-installazione. Conferma prima dell’installazione, riavvia l’host dopo e passa a un mirror se il registry principale non è raggiungibile.

Routing proxy per modello per le richieste LLM: i modelli selezionati passano attraverso un proxy (Clash ecc.) mentre il resto resta diretto, con retry automatico su errori di trasporto, 429 e 5xx, configurato live dalla pagina impostazioni.

Parla con Excel in DeepSeek Harness: crea, modifica, ripara e verifica fogli di calcolo tramite conversazione, con controlli automatici di integrità delle formule dopo ogni modifica.

Aggiunge uno strumento per screenshot più due punti di cattura automatica opzionali, inserendo lo schermo nella conversazione come blocco immagine; richiede un modello con capacità immagine.

Anteprima inline per i marcatori bridge immagine [图片: path]: dopo che il marcatore si renderizza, l'immagine appare in chat automaticamente, mantenendo istruzioni lunghe fuori dalla conversazione.

Plugin proattivo di scheduling multi-modello: intake segnali multi-fonte con dedup e ranking di urgenza, motore decisionale a quattro vie execute/defer/dismiss/ask-user, generazione piano DAG con esecuzione parallela di modelli, riflessione qualità con retry automatico e switch di modello, memoria a lungo termine per pattern di task e lezioni, ed evoluzione della strategia tramite algoritmi genetici con valutazione sandboxed e rollout canary.

Memoria markdown a lungo termine tra sessioni con struttura LLM-Wiki e persona SOUL.md, iniettata all'avvio (di norma solo dopo il primo messaggio e solo nella sessione attiva), più workflow remember/recall/consolidate/forget, skill di memoria integrata, migrazione pack/unpack e un promemoria nei tempi morti. Aggiunge l'osservabilità che mancava: budget per file all'avvio che evita il troncamento della tabella di routing, last_access automatica perché il decadimento della salienza funzioni, compilatore d'indice dichiarativo, grafo di memoria interattivo, query strutturate, link incrociati suggeriti e un report `checkup` con azioni prioritizzate. Il payload di avvio cala del ~23%.

Instrada le richieste dell'agente verso modelli predefiniti, planner e subagent configurabili, usando automaticamente il ruolo planner in modalità plan, con sforzo di ragionamento per ruolo e configurazione dalla Web UI.

Racchiude i comandi di gestione degli ambienti virtuali Python: riduce i problemi di rete e autorizzazione che gli agenti incontrano nella gestione degli ambienti tramite comandi terminale, funziona su tutti i sistemi operativi e instrada automaticamente le installazioni tramite mirror e proxy locali. Gli strumenti sono rigorosamente limitati dai permessi di lettura/scrittura concessi.

Un plugin per dsh che permette all'AI di richiamare automaticamente VLM (modelli multimodali) per l'analisi visiva.

Approvazione e revisione automatiche per le chiamate ai tool che richiedono approvazione: bucket di parole chiave corrispondono alle red line senza contesto, poi un modello giudice classifica ciò che è stato richiesto e lo invia ad allow, reject o a un umano secondo la riga corrispondente e il livello di rischio; un giudizio mai eseguito va sempre a un umano, e i rifiuti spiegano al modello il perché.

Ripresa automatica delle sessioni agente interrotte: una tabella ordinata di regole instrada in base al tipo di guasto (rate limit, quota, autenticazione, overflow di contesto, orfano in crash) verso retry automatico con backoff, cambio modello, ripresa dopo compattazione del contesto o una notifica di stop-loss, con editor visuale delle regole e registro completo delle attività.

Assistente vocale per il web dsh: pronuncia la frase di attivazione (ad es. "小鲸") per attivare la dettatura a mani libere — ciò che dici viene trascritto e digitato automaticamente nella casella della chat. Supporta comandi di modifica vocali (invia, cancella, nuova riga, interrompi lettura) e legge ad alta voce in cinese le risposte dell'assistente. Il riconoscimento vocale gira localmente nel browser via sherpa-onnx WASM, quindi funziona offline senza chiave API.