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Team multi-agente basato su ruoli per DeepSeek Harness. /team riunisce fino a 12 subagenti (prodotto, architetto, ricerca, UI, backend, frontend, DB, sicurezza, revisore, QA, DevOps, docs) ed esegue una pipeline a 9 fasi con gate (chiarire, ricercare, progettare, revisione spec, approvazione piano, implementare, revisione, test, consegna) su artefatti condivisi. I gate di qualità li impone il codice, non i prompt: un'attività incompleta non viene segnata come completata, i riscontri li arbitra il revisore o il QA, e lacune di copertura o rework appaiono live nell'overlay e in /team status. Include un overlay live (fasi, roster con modelli, DAG, artefatti, decisioni), una modalità team persistente e la contabilizzazione di token/tempo. Zero dipendenze a runtime, nessun build.

Memoria di team auto-evolutiva come semplice Markdown in git: un plugin nativo Cordis che registra 38 strumenti di memoria bare-name più una sezione di segnali di prompt rivalutata ad ogni assemblaggio, con rinforzo RPE, decadimento e consolidamento durante il sonno; condivide un repository dati con i suoi host Claude Code (MCP) e OpenClaw; verificato con DSH 0.1.0-rc.6.

Memoria di team auto-evolutiva come semplice Markdown in git: un plugin Cordis nativo che registra 38 strumenti di memoria dal nome semplice più una sezione di segnali del prompt rivalutata a ogni assemblaggio, con rinforzo RPE, decadimento e consolidamento durante il sonno; condivide un unico repository dati con i suoi host Claude Code (MCP) e OpenClaw; verificato con DSH 0.1.0-rc.6.

Revisione delle modifiche in sospeso per DeepSeek Harness: ogni modifica di edit, write e str_replace_editor viene raccolta automaticamente nell'elenco file, dove un singolo blocco di modifiche, i blocchi di una selezione o l'intero file possono essere mantenuti o annullati, con supporto annulla/ripeti. Importa le modifiche del controllo di versione dello spazio di lavoro, mostra il diff a colonna singola o affiancato e offre un'anteprima Markdown in cui le modifiche possono anche essere mantenute o annullate, ricerca nel file, salto dei blocchi e riferimenti di riga copiabili; i dati del diff sono memorizzati in modo persistente, quindi la revisione continua dopo un riavvio.

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.

Analisi dei video Bilibili: metadati, trascrizione (fallback ASR tramite Bijian/sherpa-onnx/whisper.cpp), commenti, danmaku e fotogrammi chiave nitidi con descrizioni visive locali opzionali.

Dashboard di token, costo e saldo sotto il composer: indicatore in tempo reale più grafici SVG a dipendenza zero per l'utilizzo per turno, il costo stimato e il saldo dell'account DeepSeek.

Migliora la visualizzazione dei dati in DeepSeek Harness selezionando automaticamente i tipi di grafico dall'input dell'utente e generando immagini per tendenze, confronti, proporzioni, relazioni e flussi.

Piattaforma aziendale di risorse AI come bundle cordis di 22 plugin: IAM per organizzazioni/account/ruoli, provider OIDC e App SSO, gestione server MCP con la piattaforma stessa esposta come server MCP, archiviazione asset NAS, hub skill, registri di agenti e app, gestione connettori SaaS, canale dati del portale aziendale, pannello workbench per agenti di reparto, bridge gruppi DingTalk per push di messaggi e approvazioni, iscrizione remota dsh con un clic e proxy degli strumenti, misurazione utilizzo, fatturazione wallet, gateway modelli, audit con avvisi, autoaggiornamento e marketplace di plugin terzi revisionati — oltre 70 strumenti operativi diventano richiamabili dall'agente dsh.

Server MCP di dati finanziari A-share cinesi per l'harness: 11 strumenti fin_data__* (quotazioni/K-line/finanziari/calendario/dati speciali/annunci/EDB/riconciliazione/fondi/indici) su THS REST ufficiale gratuito (primario) + AKShare (fallback) + Wind (domini esclusivi), con degradazione osservabile, compressione del budget di contesto (lato risultato -72,2% misurato) e un lake di dati di mercato offline di 10 anni; BYOK.

Strumenti database per agenti: list/query/exec/schema/stats/health su SQLite/MySQL/PostgreSQL, con protezione di sola lettura a livello lexer, limiti di righe, output query CSV/JSON e un percorso di scrittura con approvazione.

Quotazioni azionarie USA, storico dei prezzi, bilanci, consenso degli analisti e notizie tramite yahoo-finance2.

Espone i servizi MCP di dati pubblici Cue a DeepSeek Harness: 15 domini streamable-http (~104 strumenti) per dati normativi, macro, informative, statuti, partecipazioni, entità, accademici, IPO, ESOP, riacquisto, note a piè di pagina e indice dei fatti come strumenti nativi mcp__cue_<domain>__*.

Connettore MySQL per DeepSeek Harness: configura più connessioni nella pagina impostazioni con allowlist delle tabelle e permesso di scrittura per connessione, cambia la connessione attiva dal composer ed esponi gli strumenti mysql_query / mysql_tables / mysql_execute a ogni preset di agent.

Libreria offline-first di intelligenza per design UI/UX per DeepSeek Harness: strumenti design_recommend, design_review e design_search con un database integrato di 84 stili di design, 192 palette colori, 74 abbinamenti di font, 99 linee guida UX, 25 tipi di grafico e 22 stack tecnologici, in cinese-first e senza dipendenze runtime.

Faro di sicurezza in tempo reale per DSH che segue l'attività degli strumenti. Clicca per visualizzare le statistiche di chiamata, le catene di provenienza dei rischi e le azioni bloccate, con restrizioni delle attività in sola lettura e rilevamento delle modifiche ai metadati degli strumenti.

Operazioni conversazionali di Grafana: ispeziona i dati live della dashboard tra sorgenti nominate, quindi apporta modifiche sicure e verificabili alla dashboard con approvazione e controlli di versione.

Il bundle DeepSeek Harness registra un'abilità che converte la produzione lunga (articoli accademici, analisi di settore, commenti aziendali) in pipeline a 9 ruoli: scout T1 letteratura / T2 dati / T3 casi in parallelo, T4 analista, T5 scrittore, T6 compagno critico, T7 revisore contabile, T8 finalizzatore, T9 revisore paritario eseguiti dal coordinatore. Su 6 fasi con verifica triangolare delle evidenze, M-gate di 23 controlli, audit G0-G14 incluso gate di tracciamento IA cinese, punteggio peer-review con abbinamento riviste, e 4 checkpoint umani. Installazione con `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch più lib/index.js); fornisce schede ruolo T1-T9, modelli e 11 script di verifica senza dipendenze, con README in cinque lingue.

Oltre 100 skill di dati social media multi-piattaforma, più 40 strumenti MCP nativi che coprono API di dati, ricerca AI e generazione AI — tutti installabili con un comando.

Esporta eventi DSH di solo metadati — turno, modello, strumento, approvazione, nuovo tentativo ed errore — verso Tuning Engines per tracce governate, valutazione delle policy, analisi dei costi e revisione delle Work Session, con una coda di ripetizione su disco.

Statistiche descrittive, percentili, distribuzioni di frequenza e correlazione.

Plugin per DeepSeek Harness che blocca installazioni npm rischiose con scansioni metadata e deep supply-chain.

Math Agent Framework per DeepSeek Harness: motore di derivazione simbolica (CES / forme quadratiche / ODE / PDE), verifica con SymPy, dimostrazioni formali verificate dal compilatore Lean 4 e verifica avversariale multi-agente in stile QED, esposti come strumenti DSH nativi tramite una shell TS che fa da ponte a un motore Python. Richiede la clonazione del repository math-agent-framework e `pip install -r requirements.txt`, con MATH_AGENT_HOME che punta alla radice del repository. Ogni risultato riporta la provenienza (versioni dei motori, seed, tolleranze) ed è contrassegnato come dati non attendibili.

Competenza di verifica delle affermazioni che confronta documenti di progettazione e piani con i fatti del codice, escalando le affermazioni comportamentali a verifica eseguibile con primitive logiche per macchine a stati e modelli di dati, con regressione prima/dopo, vincoli di dominio e mining dei rischi di concorrenza.