Plugin

Governance dei plugin: i plugin nuovi/aggiornati passano prima in un'area candidati e poi vengono montati a caldo dopo l'avvio — il successo promuove, il fallimento disattiva automaticamente, i fallimenti ripetuti congelano, modalità sicura con un clic, pannello diagnostico nella barra laterale (npm: dsh-my-guardian).

Notifiche del browser e un bip quando termina un turno di sessione, l'agente fa una domanda o c'è un'approvazione in sospeso; cliccando la notifica si salta alla sessione; endpoint di attivazione remota e canale SSE (npm: dsh-my-notify).

Affidabilità delle attività: nuovo tentativo automatico su timeout/errori del modello, continuazione automatica delle attività non finite, verifica di completamento, interruzione dei cicli di pensiero, ripresa dopo sospensione o riavvio, modalità autopilota e endpoint di attivazione remota (npm: `dsh-task-reliability`).

Dalla chat alla tela e all'opera: guida ComfyUI come IDE visuale dei workflow in DSH. Incorpora ComfyUI (locale o cloud) come tela a schermo diviso in DSH Web: l'agente scrive prompt e script nella chat, li applica dal vivo e produce immagini, musica, video e 3D. Operazioni: comporre pipeline, leggere/scrivere workflow, modificare nodi, cablare collegamenti, eseguire, regolare e correggere. Produzione: sweep di parametri in batch (batch_run) e recupero automatico degli output nella chat (get_outputs). Manutenzione: avvio e aggiornamento con un clic di ComfyUI, core e nodi personalizzati. Questo pacchetto è il plugin lato DSH e include il nodo ponte lato ComfyUI.

Collega le chat private di WeChat in DeepSeek Harness come plugin in-process sul protocollo bot iLink di Tencent, con messaggistica bidirezionale di testo, immagini, file e voce, comandi slash in WeChat risolti tramite il registro comandi nativo, gestione lato WeChat di approvazioni e domande dell'agente, e invio proattivo tramite uno strumento send_wechat.

Scheda attività file nella barra laterale di DSH: registra letture/creazioni/modifiche di file da parte dell'agente e della barra laterale (incluse le operazioni nascoste nei comandi bash), isolamento per sessione, persistenza dopo i riavvii, anteprima flottante al clic su un file (npm: `dsh-file-activity`).

Renderizza i blocchi di codice mermaid/mmd nella conversazione come schede grafico con alternanza anteprima/codice; il motore è incorporato, quindi funziona completamente offline senza CDN (npm: `dsh-mermaid-render`).

Pensare in cinese: inietta un prompt di sistema per mantenere pensieri e risposte in cinese, espande il blocco di ragionamento per impostazione predefinita con compressione interattiva e localizza le etichette dell'interfaccia (npm: `dsh-think-zh-expand`).

Ripiega i turni completati nelle loro conclusioni finali, separa il ragionamento dalla prosa con un divisore e consente di saltare tra i turni da una rail ancorabile a sinistra o a destra con segni a linea o punto, un anello opzionale e riepiloghi al passaggio del mouse; può nascondere il TurnNavigator del bordo destro dell'host, caricare la cronologia precedente e aprire un issue di diagnostica precompilato.

Una frusta per DeepSeek V4 Pro: osserva l'impronta di ragionamento di ogni blocco di pensiero e riporta il modello indietro quando scivola dalla modalità focalizzata "We will / I will" alla modalità dispersa "let me".

Bridge bidirezionale per WeChat (iLink): push a fine turno e per richieste di approvazione, approvazione/rifiuto e iniezione di messaggi in chat, deduplicazione persistente e suddivisione convergente delle risposte lunghe; livello canale estendibile ad altre IM

Ottimizzatore di reasoning_effort per round per dsh — riduce automaticamente il ragionamento per chiamate di strumenti semplici e lo alza per lavori pesanti, tagliando il tempo di pensiero tra le chiamate degli strumenti.

Riunioni rotonde visuali per DeepSeek Harness — nodi esperti su un anello con archi diretti, gateway di aggregazione, thinking proxy per modelli worker black-box e revisione avversaria (red-team) dei piani definiti con endorse/reject per ogni punto di vista.

Collega lo stato della sessione DSH alla nuvoletta del pet desktop cc-pet, mostrando in tempo reale thinking, tool calls e completamento. Pubblicato su npm come `dsh-pet-bridge`.

Compattazione del contesto protetta per DeepSeek Harness (dsh): la LLM propone, le guardie deterministic decidono — riduzione eager per atomo (extract/summary/false sotto guardie verbatim) + eviction lazy del reference-graph (0-LLM) + recall byte-esatto da un log append-only.

Pannello worktree Git per DSH Web: sostituisce la sidebar del workspace con gruppi progetto → worktree principale/collegato → sessione, crea e rimuove worktree, cambia il branch principale e migra storage locale del progetto o globale configurabile con protezioni per dirty-tree e sessioni attive.

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.

Strumento a basso costo per la comprensione dei video: un tool video_understand trasforma un link Bilibili / BV / un video locale in un layer informativo AVIS (ASR + struttura delle scene + tracking degli oggetti + etichette YOLO) e restituisce summary + Q&A. Routing dinamico tra layer guidato dalle domande (L0 ASR / L1 tracking oggetti / L2 VLM su keyframe), riuso del layer semantico per domande ripetute, tetto di budget per singola domanda. Motore Python: il layer base richiede faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); il layer semantico opzionale aggiunge ~2GB di torch / transformers / ultralytics. Un doctor --fix incluso configura il venv e installa entrambi.

Scheda impostazioni per il motore di auto-riprova LLM di DSH: regola in tempo reale numero di retry, backoff e jitter da Settings -> General, con chip configurabili per retryableCodes - i default aggiungono INVALID_REQUEST così gli errori reasoning_text HTTP 400 in stile OpenAI in thinking mode vengono ritentati automaticamente.

Recupera qualsiasi pagina http/https e restituisce titolo, descrizione, testo principale, struttura delle intestazioni e link, con statistiche (conteggio caratteri/parole, tempo di lettura, lingua) e parole chiave principali; può scaricare le immagini del contenuto nello spazio di lavoro della sessione per l'analisi visiva e inviarle agli analizzatori registrati tramite il servizio scrape.imageAnalyzer.

Modalità cinese globale: un piccolo interruttore a pillola accanto al composer che inserisce un requisito linguistico nel prompt di sistema di qualsiasi preset (persona complete escluse); risposta, ragionamento e output degli strumenti si alternano ciascuno tra cinese e inglese, e sono supportati i preset ancorati.

Migra automaticamente le skin del pet da desktop di Codex in DSH: un pet animato nell'angolo che rispecchia lo stato dell'agente (in riflessione, uso di strumenti, in attesa di approvazione, fallito, completato), con dialoghi in vetro smerigliato per sessione e un pannello impostazioni completo.

Tema chiaro Solarized, layout compatto, capsule per comprimere think/catena di strumenti e dashboard di saldo, costo della sessione e utilizzo per la web UI di DSH.

Piegatura della trascrizione in streaming per l'interfaccia web di DSH: le righe di pensiero e degli strumenti si ripiegano mentre la finestra di pensiero più recente si apre da sola; un turno concluso scorre di nuovo fino alla tua domanda, che resta anche fissata in alto mentre leggi; scintille blu sprizzano dal bordo della finestra di pensiero e dalla testina che scrive la risposta.