Plugin

Plugin per DSH che consegna immagini e file ai modelli solo testuali come percorsi dello spazio di lavoro: le immagini mantengono l'esperienza nativa di allegato, gli altri file (PDF/Office/archivi/video/audio) compaiono come riquadri nella barra degli allegati, e i percorsi vengono aggiunti automaticamente all'invio — si abbina a dsh-vision-toolkit per vedere le immagini semplicemente incollandole.

Bridge di tutoraggio DeepTutor: spiegazioni approfondite, domande di autoverifica, pianificazione del percorso di apprendimento, ricerca nella base di conoscenza personale (RAG) e archiviazione delle note tramite gli strumenti deeptutor_run / deeptutor_kb / deeptutor_note.

Miglioramento del prompt in un clic per il compositore DSH: premi il pulsante scintilla per riscrivere la bozza in un prompt pronto per l'agente, sostituito sul posto e annullabile, con un controllo deterministico di fedeltà che mantiene verbatim ogni percorso, identificatore, numero, URL e token tra apici inversi, più un tetto di lunghezza che blocca l'inflazione.

Mostra inline percorsi e URL di immagini, video e audio dalle conversazioni DSH, con letture locali limitate al workspace e un proxy ComfyUI opzionale.

Trascina file locali nella DSH Web UI e inserisci i loro percorsi originali del filesystem senza caricarli o copiarli

Suite di miglioramento UI per DeepSeek Harness: apertura workspace con un clic (copia percorso, rivela in Finder, apri in un editor auto-scoperta), barra di navigazione dei messaggi utente in stile DeepSeek-web, segni to-do di sessione, rifinitura flat-list e un pulsante di riavvio forzato.

Un Dock di allegati leggero e generico per DSH: incolla, trascina o scegli immagini, PDF, documenti, archivi, codice e altri file, rivedili e gestiscili prima dell’invio, poi passali all’Agent come percorsi locali. Offre ai file non immagine un punto d’ingresso coerente per gli allegati.

Espone gli strumenti run_python/run_node che eseguono codice tramite stdin e restituiscono stdout/stderr/exit, con una scheda di configurazione per il percorso dell'interprete.

Visualizza i percorsi di immagini locali dalle risposte dell'assistente in linea nel corpo del messaggio (9 formati, lightbox con zoom al clic, dimensione regolabile)

Fork per il trascinamento dei file: rilascia i documenti come chip rimovibili sopra il composer, invia senza digitare

Registers the domestic-China trip-planning skill: hour-level daily timelines, 12306 and Trip.com booking deep links, offline KML, and seven HTML themes. Requires Python 3.9+ on PATH (the bundled scripts are standard-library only).

Gate dei permessi P0–P4 deterministico-first con livello permissivo, sedimentazione dell'apprendimento e UI della cronologia delle approvazioni; nega in modo assoluto credenziali e percorsi protetti, consente automaticamente gli strumenti interni di sola lettura.

Reindirizza download, artefatti, cache e file temporanei DSH sulle unità scelte (per impostazione predefinita, la più grande diversa da C:). Inietta in ogni sessione un prompt sulle regole dei percorsi e offre disk_guard per stato e pulizia, così C: non si riempie.

Renderizza in tempo reale nel browser gli sfondi scene di Wallpaper Engine (player three.js più una simulazione CPU di particelle in Rust/WASM) e riproduce sfondi video e web, con fallback all'immagine di anteprima, senza richiedere il runtime di Wallpaper Engine. Scansiona la libreria locale del workshop di Steam (431960) tramite rilevamento automatico o percorso manuale, e offre un pannello di impostazioni per la selezione degli sfondi, le directory della libreria e del motore, bagliore, pausa e qualità.

Toolbox visione migliorato: 14 strumenti visione a livello di pixel (describe, ground, detect, crop, pixel-diff, OCR, long-screenshot OCR, vectorize, colors, cutout, screenshot, present, materialize, html-screenshot) guidati da un endpoint OpenAI-compatible, con marcatori bridge puliti [图片: path], classificazione content-safety e auto-retry del rate-limit.

Upload file drag-and-drop per PDF, Word, Excel e immagini: i file rilasciati sono salvati in una directory locale e referenziati per percorso, nessun bloat base64 in chat.

Strumenti DSH per riprodurre e validare il benchmark CPU del protocollo v1 di ml-quant-trading, quindi redigere un report pronto per una issue. Richiede un clone locale di initial-d/ml-quant-trading (impostato come workspace o repoPath) oltre a Python e PyTorch; questo plugin non scarica il repository né installa le sue dipendenze.

Anteprima inline per i marcatori bridge immagine [图片: path]: dopo che il marcatore si renderizza, l'immagine appare in chat automaticamente, mantenendo istruzioni lunghe fuori dalla conversazione.

Consente ai modelli solo testo di gestire le immagini incollate nella chat, con un'esperienza di visione nativa, visualizzazione delle immagini in batch e uno strumento analyze_image integrato compatibile con OpenAI; i modelli con capacità di visione non sono interessati.

Verifica i plugin di terze parti prima di fidarti: scansione statica per pattern malevoli (esfiltrazione, accesso a credenziali, offuscamento, persistenza) e uso di percorsi con privilegi eccessivi, copertura delle dipendenze transitive, baseline degli hash dei pacchetti ufficiali per il rilevamento di manomissioni nella supply-chain e un gate opzionale per le chiamate degli strumenti del plugin.

Motore di regole di permesso in stile Claude Code: livelli hard/deny/ask/allow con un livello hard sopra l'accesso completo, regole per spazio di lavoro, protezione dei percorsi con wildcard e un editor visuale a fasi; le regole persistono in settings.yaml.

Google Antigravity CLI (agy) come subagente di prodotto DSH: delega attività a un agente di codifica Gemini con il tuo login Antigravity (senza chiave API), con follow-up conversazionali, avanzamento in streaming in background, analisi delle immagini per percorso e una finestra di accesso popup.

Comprensione delle immagini e OCR completamente locali tramite il Vision Framework di macOS: `ocr_image` (testo, layout tabella + coordinate) e `view_image` (scena, volti, QR) — incolla più immagini nella casella di input web o passa percorso/URL/base64; le immagini non lasciano mai il tuo Mac.

Game asset production pipeline: generate images, video and audio, turn a video into a coherent sprite animation, derive recoloured variants, adapt assets to an engine schema, install them into the project and verify the code actually references them. Requires ffmpeg for the video-to-sprite path, and an image/video API key (Agnes AI / OpenAI / fal) for generation.