Plugin

5 strumenti: `video_outline` mappa testo senza token immagine (4–60 finestre/tempi); `video_probe` metadati/piano senza decodifica; `video_storyboard` contact sheet/indice timecode, zoom/deduplica; `video_zoom` ingrandisce 1–9 celle; `video_read` OCR solo keyframe, schema/[mm:ss]. Solo audio: sottotitoli→`DSH_ASR_CMD`→transcript; audio lungo: segmenti di circa 45 s, tagliati nei silenzi. Da 10 min solo keyframe. OCR: Windows, tesseract line boxes/`DSH_OCR_CMD`. `bilibili.com/video/BV...`, bare BV/av/b23.tv: ≤300 s CDN senza disco; lunghi: 1 download, cache 4 GB/24 video; URL play 10 min. Richiede ffmpeg, ffprobe se presente, nessun’altra dipendenza runtime. Wire-compatible SAOS-3624/dsh-video-storyboard; stessi nomi `video_probe`/`video_storyboard`/`video_zoom` impediscono uso insieme.

Collega il grafo di conoscenza del codice Codebase Memory MCP in DSH e mantiene freschi i repository indicizzati con un watcher del filesystem con debounce. Bridge MCP solo per Windows (la metà del watcher è multipiattaforma); auto-installa la propria CLI npm tramite npx al primo avvio.

Cerca, elenca e leggi le sessioni passate e correnti tramite il servizio `sessionQuery` proprio dell'harness: usa l'indice SQLite FTS5 dove il deployment lo abilita, e ricade su una scansione limitata a partire dalle più recenti dove non lo fa

Catalogo di capacità on demand per DeepSeek Harness: indice compatto e meta-tool search/describe/call per strumenti MCP e skill, invece di inviare ogni schema a ogni richiesta.

Laboratorio a schermo intero per scrivere romanzi: bacheca dei capitoli, bozze candidate revisionate e unite paragrafo per paragrafo, riassunti della trama con intestazione d’indice e pacchetto di scrittura da scaletta, schede dei personaggi e capitoli precedenti. Estrae in un’unica esecuzione le abitudini stilistiche dei libri importati, le riunisce in uno standard e lo include nei prompt successivi.

Rileva i file di regole di tutte le convenzioni supportate da OMP e li inserisce nel prompt di sistema come livello sempre attivo e indice del regolamento. Regole in streaming possono interrompere un output non conforme durante il turno, negare una chiamata allo strumento, aggiungere un promemoria al risultato o chiedere a un modello giudice di valutare la risposta conclusa. Lo stesso strumento consente al modello di scrivere regole; il pannello audit in Plugins spiega perché ciascuna è applicata.

Esplorazione del codice cache-first: `rdd_explore` consulta l’indice `.rdd/exploration` del progetto e, se manca, avvia un worker subagent in sola lettura per esplorare e registrare i risultati. `rdd_models` fornisce il catalogo live dei modelli per la selezione al dispatch.

Trasforma un vault Obsidian locale in un pannello chat RAG dedicato: mostra affiancati il browser delle note, la chat con recupero e le fonti citate; cerca le note localmente con BM25 e bigrammi CJK. Le risposte vengono trasmesse tramite il canale modelli DSH, le citazioni [n] sono cliccabili e l'indice incrementale usa mtime.

Mostra quale indice di graft sta servendo una sessione dsh e se corrisponde ancora al codice, e fornisce al modello graft_ask, graft_grep, graft_callers, graft_skeleton e graft_map come tool nativi.

Popup orientato alla ricerca che sostituisce la scelta del modello nel composer Web DSH. La colonna sinistra indicizza i fornitori e scorre i gruppi; i preferiti restano in alto. Le icone distinguono l'input immagine nativo da quello mediato e la zona destra del comando apre il pannello dello sforzo di ragionamento.

Plugin web DeepSeek Harness — strato di testo PDF e OCR PDF scansionati, Office docx/xlsx/pptx in Markdown, schede indice TIFF/epub e documenti lunghi.

Menzioni `@file` in stile Codex per la web GUI: cerca e referenzia file workspace di ogni formato (.java, .vue, PDF, immagini, senza estensione, nascosti) senza troncamento dell'indice. Sostituisce dsh-at-file.

Mirror offline della documentazione ufficiale DeepSeek Harness come skill dsh: 168 pagine del sito (EN/zh) più 52 documenti di riferimento esclusivi del repository, con navigazione per argomenti e indice di ricerca full-text per lo sviluppo di plugin.

Plugin memoria HarnMem per DSH: iniezione byte-stable dell’hot-index, strumenti memoria, estrazione a fine sessione e pannello browser in sola lettura.

Ripiega i risultati degli strumenti troppo grandi in file spill su disco con marcatori deterministici di testa e coda. Indicizza i riepiloghi di compattazione in un registro consultabile ed estrae ricordi tra sessioni con ambito per progetto. Su richiesta, il contenuto ripiegato viene ripristinato byte per byte con una sola chiamata allo strumento.

Memoria stratificata per DeepSeek Harness: ogni turno inietta profilo persona e indice per rilevanza; trascrizioni complete su disco, ampliate su richiesta senza saturare il contesto. Fatti per attributo: un nuovo valore ritira il precedente. Il modello ricava il profilo persona dalla memoria. Tre filtri scartano chiacchiere di sviluppo, bloccano gli echi delle proprie iniezioni e fondono riformulazioni con parole comuni. La consolidazione unisce quasi duplicati, riassume temi lunghi e archivia con tag le vecchie voci poco utili; il testo originale non viene mai eliminato. Archivio append-only compattato sul posto (4,7 MB → 355 KB, misurati). Nessuna dipendenza esterna né build. L’iniezione per turno riduce inevitabilmente i cache hit dei prompt; sconsigliata per il lavoro.

Memoria condivisa tra harness per agenti DSH: adattatori DSH e pi e CLI harnmem condividono un archivio di testo; un ricordo scritto in un harness è disponibile nell’altro. Iniezione come indice attivo stabile a livello di byte, cinque strumenti harnmem_*, estrazione a fine sessione e pannello memoria in sola lettura.

Memoria strutturata a lungo termine per DSH: traccia sostituzione, decadimento e stato entità con 15 strumenti MCP e hook automatici; indice limitato per richiesta senza riempire la finestra. Richiede Python 3.10+, torch e sentence-transformers; primo avvio scarica modello di embedding di circa 470 MB.

Browser dell’indice skill con ricerca, modifica di alias personalizzati e inserimento di skill nel campo di input della chat.

Continua il lavoro tra agent di coding in DeepSeek Harness. Sei tool sessionflow_* consultano l’indice sessioni locale creato da sessionFlow per trovare lavoro passato, mostrare il punto raggiunto dal progetto e passare goal, file e attività aperte all’agent successivo. Richiede il core sessionFlow separato dal repo GitHub. Tutto locale, senza cloud/telemetria.

Pannello cognitivo AOCI per DSH: panoramica di più aree di lavoro, indice e governance per repository, diagnosi del collegamento MCP e inizializzazione guidata o in blocco. Governance, verifica e inizializzazione richiedono il CLI esterno aoci sull’host; l’indice si consulta anche senza.

Memoria DSH in Markdown. Registra ogni giorno scambi reali utente/assistant senza chiamare il modello; poi un LLM li riassume nel prompt di sistema di ogni turno. Ricerca locale CJK bigram + BM25 in 3 livelli (indice/sintesi/testo completo), recupera solo il dettaglio richiesto. Le voci P0 e dell’utente non cambiano automaticamente; dimenticare marca stale senza eliminare, con audit in status.md. Sei strumenti: recall/write/status/extract/feedback e libreria skill. I gruppi pronti mostrano una scheda a fine turno; clic crea SKILL.md, installato solo dopo approvazione. Apprendimento attivo per default col modello della conversazione. Il controllo principale ferma il LLM, non la cattura. Errori in prompt e status.md. JavaScript puro, solo con dipendenze runtime dei pacchetti Harness.

Indice integrato in DSH con oltre 10.000 plugin di terze parti. Verifica il manifesto dsh.bundle in package.json invece di basarsi sulle stelle; permette l’installazione con un clic e include un sito complementare.

Tutor di studio per DeepSeek Harness: trasforma un corso in una mappa di materia, modulo e unità, registra la padronanza di ciascuna unità in sei livelli, pianifica attività giornaliere da un indice dei materiali, gestisce quaderno degli errori e schede di ripetizione dilazionata e offre un pannello web proprio.