Plugin

One leader, many sessions: tell the leader the goal and it splits the work into cards, runs persistent worker sessions in the background, collects their reports, and keeps the facts on a per-project board in the right sidebar, so several features move in parallel instead of one at a time. Project-level LEADER.md and SLOTS.md prompts shape every request, and `read_worker_session` replays a worker transcript read-only without waking it.

Multi-round deep research in the DSH sidebar: each round fans sub-questions out to parallel sub-agents, then continues from where the last round stopped and writes a cited report.

Team di agenti dipendenti per DeepSeek Harness con sette ruoli (direttore di progetto, product manager, responsabile tecnico, ingegnere, analista dati, QA, revisore), ciascuno con personalità, modello e whitelist degli strumenti propri. La missione viene diffusa; ogni dipendente si candida e deve iniziare con 【accept】 o 【decline】. Il lavoro accettato procede in parallelo. Un canvas in stile n8n collega i nodi dei dipendenti all’avvio e passa i risultati precedenti tramite {{input}}; esegue livelli topologici, in parallelo tra dipendenti e in serie per ciascuno, saltando le fasi successive se una precedente fallisce. Include pannello Web per gestione, missioni e trascrizioni, comando /dsh-company, specchio live del pannello agent-team, missioni eliminabili e memoria privata per dipendente.

Mixture-of-Agents nativo in generazione: a ogni turno i modelli di riferimento elaborano in parallelo lo stesso contesto di sessione come bozze preliminari e un aggregatore esegue con tutti gli strumenti. Include ricette di configurazione come modello, viste F mirror/R trimmed, gate obbligatorio per subagenti con indicizzazione sessione a doppia forma, visione derivata per ricetta (i riferimenti visivi inoltrano la lettura immagini agli aggregatori solo testuali), cadenza a livelli con roster steering/patrol separati e riuso congelato tra beat, guardia che scarta output degenerati e modello anonimo negli avvisi di errore senza identità provider.

Aggiunge una fascia luminosa simile a una cometa lungo il bordo della finestra DeepSeek Harness: fino a quattro in parallelo, colorate secondo il modello di ogni sessione. Inverte direzione mentre attende la risposta e torna al composer o al workspace a conversazione finita.

Avvia un secondo agente: delega in parallelo sottoattività indipendenti al Codex CLI locale (fino a tre) e chiede revisione di piani/design prima di mostrarli all’utente. Restituisce conclusione, prove, controesempi e verifica. Il plugin rifiuta dispatch senza timeout o criterio di accettazione.

Salva architettura e piani verificati, avvia worker AgentTeams nativi con approvazione, esegue coding parallelo e revisione indipendente, riassume avanzamento e verifiche.

Provider di ricerca e recupero Web per DeepSeek Harness e Pi: instradamento con priorità all’uso anonimo tra Exa, Tavily, Parallel, Firecrawl e TinyFish; fatturazione solo su attivazione esplicita, verifica preventiva della quota e annullamento con limiti.

Coordinamento tra sessioni DeepSeek Harness: elenca sessioni parallele, inoltra messaggi attribuendo il mittente e sospende/riprende sessioni quando le fasi dei task confliggono.

Subagent esperti per ruolo per DeepSeek Harness con sidebar attività: explorer, librarian, oracle, designer e fixer delegano in parallelo, ciascuno con il proprio modello e livello di reasoning.

Preset agente: una sessione esegue una pipeline di sviluppo automatica in tre fasi: progettazione interattiva con subagenti di ricerca paralleli; sviluppo guidato da obiettivi con subagenti revisori/sviluppatori e budget per pacchetto; ciclo finale di correzioni per l’accettazione.

Riduce drasticamente le chiamate LLM in DeepSeek Harness: short-circuit basato sul titolo, deduplicazione delle richieste in corso, cache di riproduzione di 24 h e unione di N richieste parallele in un’unica chiamata upstream tramite i delimitatori [[TASK n]] / [[ANSWER n]]. Meno chiamate API e costi, con le stesse risposte.

Riunioni di tavola rotonda per DeepSeek Harness 0.2.0-rc.2 su Windows Desktop: riutilizza le sessioni Agent esistenti con discussione, schede attività modificabili, passaggi sequenziali/paralleli, file condivisi e verbale del segretario.

Shell desktop avanzata per DSH: avvia automaticamente il backend locale all’apertura (senza scheda browser), chiede conferma prima di chiuderlo e avvia backend ed Electron in parallelo per velocizzare il cold start. Fork di dsh-clean-desktop-shell.

v0.8.6 corregge un crash d’avvio: runtime Host peer opzionale, non dipendenza installata. TypeSafe Jev/System One offre 7 strumenti: `jev_decision` (1–25 verdetti tipizzati paralleli, senza prosa), `jev_choose` (ordina 2–10 opzioni), `jev_batch` (1–20 testi, 1–5 giudizi, una chiamata reale per testo a concorrenza limitata; errori grezzi, senza supposizioni), `jev_usage`, `jev_overview`, `jev_guard_status`, `jev_verify` (26/27 nel benchmark fisso di 27 domande, concorrenza 6). Ledger persistente predefinito: `$DSH_HOME/jev-usage.json`. Remaining=`quota.declaredBalanceUsd` meno spesa locale da `quota.balanceSince`; nessun endpoint saldo, nessun dato inventato. API key mancante: errore esplicito; errori isolati per superficie. Client dopo refresh; server dopo riavvio Host.

Avvia una nuova sessione parallela riprendibile dal menu comandi del composer (/side-chat), mentre la sessione principale continua.

Mostra un indicatore di coerenza della conversazione da 0 a 100 e commenti tramite analisi parallela delle contraddizioni nella sessione DSH attiva. Include avvio manuale e analisi automatica a intervalli, attiva per impostazione predefinita e modificabile per sessione o globalmente.

Limita la concorrenza per provider nel flusso `llm/stream`: le richieste eccedenti attendono in una coda FIFO di DSH, così agente principale, subagenti e compattazione si alternano su un server locale a slot singolo (`llama.cpp --parallel 1`) evitando timeout. Parametri: `maxConcurrent` / `maxQueued` / `queueTimeoutMs`.

Esegue in parallelo subagenti revisori in sola lettura (sicurezza, correttezza, test, stile), ciascuno eventualmente con un proprio modello, e raccoglie un unico rapporto per gravità tramite `/review` o una chiamata allo strumento `code_review`.

Preset agente per redigere contratti: flusso legale in 11 fasi con revisione IA parallela a 5 vie, cancelli decisionali e pacchetti di dominio per contratti generali, di lavoro e di investimento in capitale.

Logic-risk review before rewriting: audit the source, decide each fix, generate several drafts in parallel, and export with a per-draft audit report. Bring your own OpenAI-compatible API endpoint and key - the plugin ships no model and returns 403 until one is configured.

One leader, many sessions: tell the leader the goal and it splits the work into cards, runs persistent worker sessions in the background, collects their reports, and keeps the facts on a per-project board in the right sidebar, so several features move in parallel instead of one at a time. Project-level LEADER.md and SLOTS.md prompts shape every request, and `read_worker_session` replays a worker transcript read-only without waking it.

Skill bundle that installs the codex-collab skill for driving the local OpenAI Codex CLI as a vendor instead of a consultant: every delegation carries acceptance criteria and a self-test script, the result is verified by running those tests locally, and a failure is handed back with its original error output; batch delegation runs sequentially (parallel subprocesses are not usable locally) and multi-turn continuation stays inside one session. Requires the local Codex CLI and PowerShell 7+; the helper scripts are Windows-native and only partially work on macOS/Linux.

Consiglio di scrittura: bozze parallele multi-modello, consenso del giudice e sintesi delle critiche, perfezionamento dei prompt IA, illustrazione di concetti visivi e anteprima di file Markdown.