Plugin

Combina Auto Memory, ispirato a Claude Code, con il consolidamento di Session, ispirato a Codex, portando in DeepSeek Harness una memoria a lungo termine semplice, trasparente ed efficiente nel contesto.

Ponte bidirezionale Codex↔DSH: skill da ~/.codex/skills, importazione di sessioni con collegamento del workspace, mirroring MCP in tempo reale di mcp_servers e un installatore MCP inverso lato Codex.

Mappa conversazionale visiva per DeepSeek Harness: sessioni come schede su una lavagna: trascina per disporre, doppio clic per chattare, traccia un bordo per biforcarsi con contesto iniettato. Memoria spaziale adatta all'ADHD. · Mappa conversazionale visuale DSH

Presenta DSH Web come un'interfaccia voxel giocabile in stile Minecraft in prima persona a tutto schermo — non una skin solo colore: gli utenti camminano attraverso un mondo a blocchi Three.js persistente e accedono a workspace nativi, sessioni, conversazioni, strumenti, selezione del modello, permessi, informazioni di contesto e il composer tramite strutture nel mondo e un workbench.

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.

Connetti DeepSeek Harness a Multisim MCP per generazione di circuiti, simulazione, diagnostica, ottimizzazione del design, ed esportazione di report sperimentali.

Ponte MCP che consente a ChatGPT Web di creare, visualizzare, continuare e supervisionare sessioni e obiettivi degli agenti DeepSeek Harness, preservando il modello nativo di approvazione, sandbox e sicurezza dello spazio di lavoro di DSH.

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.

Pipeline per il costo in token di DeepSeek Harness: compattazione a livelli sensibile alla pressione (proiezione senza perdite sotto il 40% di pressione del contesto, riassunto con LLM sopra), allowlist dei tool per agente, conversione di testi lunghi in immagini con riassunto visivo e un comando /token-status che traccia pressione, livelli e token risparmiati.

Miglior clic destro: menu contestuale completo in stile nativo nel wrapper dell'applicazione DeepSeek Harness.

Memoria di progetto per dsh con integrazione nativa del task system: i todo di sessione e le letture dei file si condensano automaticamente in record di task cross-sessione (link task↔file), così i workflow sono commutabili e riprendibili senza ricontestualizzare. Memoria in lettura (nessuna scansione preliminare): estrae simboli di codice, riassume la documentazione e collega docs↔symbol; potenziamento semantico TS opzionale (attivo automaticamente quando TS è installato). Le note di esperienza vengono deduplicate automaticamente. Ogni richiamo include una citazione tracciabile. Solo JS, una sola dipendenza, funziona subito, operazione silenziosa, overhead zero.

Cronologia di input in stile terminale per il compositore web: richiamo con le frecce che privilegia i margini, con ripristino esatto di bozza/cursore, cronologia persistente locale nel browser, ricerca inversa con Ctrl+R e consapevolezza del contesto scorrevole; la versione 0.5.0 aggiunge un livello di input intelligente — snippet tra sessioni (/save, /load), modelli di prompt con variabili, insight sul riutilizzo ed evidenziazione dei riepiloghi di compattazione.

Compressione automatica del contesto per DeepSeek Harness: comprime gli output degli strumenti prima che raggiungano il modello e mantiene ogni compressione lossy reversibile tramite strumenti di recupero CCR.

Un gestore di note markdown per DSH: **gestore di note MD** ed **editor di note MD** completi, cattura rapidamente le conversazioni in note, mantiene le note tramite **sincronizzazione con repository Git** e **porta le note nel contesto della conversazione**.

Recupero semantico, gestione delle risorse, richiamo automatico (spazi doppi utente + agente) e memoria di sessione per DeepSeek Harness: memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob su URI viking://, gestione delle risorse memadd/memremove, stato osservatore memqueue, cattura della sessione memcommit e generazione di playbook di competenze memlearn.

Pannello di anatomia per gli organi di Agent-Body: fornisce una dashboard dei parametri vitali in tempo reale su /anatomy all'interno dell'harness stesso — organi, battito, registro di guarigione, contatori di auto-addestramento e il flusso di impulso reale — letti direttamente dai file di runtime anziché ridigitati. Solo host, senza bundle client e senza fase di build.

Motore di contesto Zero-residence: i payload di grandi dimensioni degli strumenti vengono espulsi dal contesto attivo verso un archivio interrogabile e rimangono solo puntatori deterministici, così i token di prompt per turno smettono di crescere con la trascrizione. Qualsiasi contenuto mascherato viene ricostruito alla lettera dal log della sessione su richiesta, tramite id di chiamata dello strumento o seq della sessione.

Kernel di organi di Agent-Body: plugin organizzati come un unico corpo. Ogni comando diventa un impulso nervoso che innerva deterministicamente l'organo competente e nomina la capacità; i riflessi scattano senza chiamata al modello; un battito a intervallo variabile pompa direttive dell'operatore, propriocezione e avvisi di omeostasi ovunque; i guasti seguono un'attribuzione deterministica (strumento, argomenti, permesso, timeout, rete), una prescrizione e un ciclo di ricontrollo, e gli errori di argomento non vengono mai ritentati. Un organo mancante è compensato da quello con maggiore sovrapposizione di capacità, e gli schemi degli strumenti sono filtrati dall'intento corrente (riduzione misurata dell'84,7%, riproducibile nel repository). Pacchetto kernel del repository agent-body.

L'organo di memoria di Agent-Body: dopo 2 minuti di silenzio entra in sonno leggero e dopo 5 in sonno profondo, dove regole deterministiche distillano l'esperienza reale in carte di memoria (trappole, playbook, hotspot, problemi irrisolti, fatti). I comandi in arrivo richiamano le carte correlate per parola chiave e le iniettano nel contesto; le carte inutilizzate a lungo decadono con un tempo di dimezzamento e vengono archiviate invece che eliminate. Inoltre elimina il rumore degli avvisi di omeostasi di tutto il corpo: le ripetizioni entro una finestra vengono contate invece di essere ristampate, e un avviso che ricorre senza mai guarire converge in uno scostamento di stato stazionario noto e tace. Consolidamento e richiamo non fanno chiamate al modello.

Aggiunge un pulsante ottimizza accanto al composer che analizza e riscrive la bozza del prompt con streaming SSE, consapevolezza del contesto della conversazione (strategie template vs intent-polish), una catena di memoria di continuità delle modifiche, undo e instradamento del modello con fallback e test di connettività.

Guida il plotting scientifico di OriginLab Origin dalla chat AI via MCP: 62 strumenti. Watchdog dei dialoghi modali, gate di sicurezza LabTalk, release/reconnect, fitting con parametri iniziali/fissi/pesati, modifiche fini di grafici e sheet, strumenti matriciali, FigureSpec YAML dichiarativo (diff-abile e rieseguibile), snapshot di sola lettura delle MCP Resources, ponte matplotlib-figure, assemblaggio PowerPoint con etichette dei pannelli, ricerca di modelli nel Graph Gallery, esportazione EPS, whitelist di accesso ai file, baseline di regressione visiva e OPJU modificabile con verifica deterministica di rilettura.

Grafo di conoscenza del codice local-first per agenti di coding: 10 strumenti MCP per compressione contestuale a livelli, pianificazione DAG, indicizzazione AST incrementale, flywheel di competenze cross-session, diagnostica e import/export di artefatti del grafo.

Motore cron residente sull'host con una bacheca web dei lavori e uno strumento timer_agent: attiva vere sessioni dell'agente secondo la pianificazione, continuando una sessione appuntata per il contesto o avviandone di nuove in uno spazio di lavoro del progetto scelto.

Accesso via LAN per la GUI web: bind su 0.0.0.0 più un polyfill di crypto.randomUUID per contesti non sicuri (HTTP su LAN).