Plugin

Aggiunge una scheda Grafo che rende l'esecuzione di una sessione come DAG interattivo di turni, passaggi LLM, strumenti, skill, subagenti, modifiche al codice e test, con stato in tempo reale, aggregazione dei tentativi, percorso critico, più collegamento alla traiettoria.

Orchestrazione di riavvolgi / ripeti / fork (host) più sostituzione del renderer conversation.chat.node (browser) — azioni di modifica / ripetizione del messaggio sui fumetti utente.

Quando un turn di dsh viene interrotto — da un riavvio del web o da un problema upstream (limite di velocità, errore 5xx, errore di quota) — questo plugin inietta automaticamente un "continue" così che la sessione riprenda da dove si era fermata, con una guardia anti-loop che restituisce il controllo se il nuovo tentativo non produce nulla.

Modifica dei messaggi atomica per turno, retry, reroll e navigazione dell'albero delle versioni per le conversazioni di DeepSeek Harness.

Strumenti HTTP di recupero anti-bot irrobustiti dallo stack di scraping in produzione di SXS (milioni di richieste al giorno): rotazione del pool UA, nuovo tentativo con backoff esponenziale, rilevamento di muri anti-bot (captcha / sfide di verifica) e rate limiting adattivo — strumenti: `sxs_fetch` / `sxs_fetch_json` / `sxs_rate_status`.

Undermind literature search inside DeepSeek Harness. The plugin owns the OAuth authorization-code + PKCE login the remote MCP server requires, refreshes the rotating refresh token before expiry, re-initializes the MCP session when the server drops it, and registers every tool Undermind tools/list returns as a mcp__undermind__* tool, alongside a permanent undermind_auth tool for status, login, logout and retry. Needs an Undermind account and a client id - Undermind accepts a Client ID Metadata Document URL (CIMD) or a pre-registered client id, and does not support dynamic client registration.

Ferma l'agente dopo N errori consecutivi sullo stesso strumento. Invece di riprovare, invia un'istruzione di arresto in quattro parti: cosa è stato tentato, testo esatto dell'errore, causa probabile e cosa deve fare l'utente. Rileva risultati reali degli strumenti (isError o codice di uscita shell diverso da zero) e li inoltra tramite agent.steer, così l'agente li riceve come messaggio in entrata e non come riga di log.

Radar degli errori degli strumenti DSH: tassi di errore, gruppi di retry e coda lenta per strumento, dai sidecar tool-trace.

Failover trasparente tra provider per richieste principali DSH Agent: catene fallback nominate, scelta per sessione e retry override per route.

Pannello di chat di gruppo a più ruoli per DeepSeek Harness: partecipa come un personaggio e conversa con 2–3 membri IA; instrada le risposte in base al destinatario con interventi probabilistici degli altri; include passaggi con @, memoria e relazioni private, libreria globale di personaggi, diagnosi e nuovo tentativo delle risposte fallite, ricerca, nota di scena fissa, cronologia lunga paginata, sincronizzazione tra schede, modelli del catalogo provider e importazione/esportazione JSON.

Analisi forense delle vecchie decisioni di routing. Riproduce sessioni e classifica deterministicamente, senza LLM, la complessità dei turni in base alla forma della richiesta. Individua due sprechi: modello costoso per lavoro semplice (differenza misurabile) e modello economico che fallisce su compito difficile; ogni retry reinvia tutto il contesto e il downgrade costa più dell’upgrade. Distingue retry per capacità provider (RATE_LIMIT/TIMEOUT/TRANSPORT) dai fallimenti del modello. Deriva regole dalle prove e stima i prezzi con tabella integrata per milione di token.

Ripristino automatico dei turni terminati male: riprende dopo errori temporanei, continua dopo troncamento output, rilancia con todo incompleto. Include fallback 429 per richiesta e dock per modificare/inviare, ritentare o fermare e chiedere di nuovo.

Dashboard token per tutto Harness: aggrega per sessione/turno i token tariffati (input non in cache, cache read/write, output) e stima costo CNY peak/off-peak. “Token 用量” sopra Settings apre `/token-stats` (nuova scheda Web, popup in-app su Desktop); raccoglie e ridisegna ogni 60 s mentre la scheda è visibile. Legge lo stream di `dsh-token-meter`: assistant/chunk su 0.1.x, assistant/message e assistant/attempt su 0.2.x. Un attempt ripetuto dopo retry LLM conta come chiamata tariffata separata. Storico iniziale da rollup persistito, poi si riparsano solo log con mtime/dimensione variati. Host e client nello stesso package.

Clinica in sola lettura per log di sessione DSH: 22 diagnostiche nominate (spreco di token, cicli retry/fallimento, contesto gonfio, amnesia tra sessioni, MCP server e skill inattivi). Ogni rilievo include un localizzatore di prove riproducibile come `session.v4.jsonl.zstd#L101-L110` e una prescrizione eseguibile: frammento YAML profile-patch o comando con valori attuali→proposti, rischio, verifica e fonte. Un comando feedback ritira la prescrizione rifiutata e il report lo dichiara. Zero dipendenze, nessun egress per impostazione predefinita, i file di sessione non vengono mai scritti.

Prompt optimizer nella riga degli strumenti input del composer: scegli categoria e template, poi ✨ riscrive la bozza sul posto con undo in un clic. Categorie Basic, Context, Image; annulla un’esecuzione e mostra durata e token. Include 15 template per riformulare istruzioni, pianificare fasi, impostare ricerche di sicurezza, schede ruolo per system prompt e prompt text-to-image/image-to-image. I template Context leggono i turni recenti per la coreferenza. Chiamate tramite il servizio modelli host; Settings mostra modello e budget. Un guard controlla che i vincoli dell’utente restino e avvisa invece di riprovare automaticamente. Adattato a dsh 0.1.7 e 0.2.

Server MCP per progetto: dichiarati nei documenti del progetto (`.dsh/mcp.json` per default; elenco file locali/globali in Settings), montati solo nelle sessioni di quel progetto dal primo turno e rilasciati quando inattive. Sidebar/Settings mostrano progetti attivi, stato dei server e sessione di ogni mount; offrono `Sync`/`Retry`/`Release`, `enabled` e modifica di una voce esistente. Policy per progetto (`disclosure`/`direct`/`off`), pin e `mcp_search_tools` decidono cosa vede il modello. `${VAR}` risolte tramite `.env` e file credenziali; contatori server persistenti oltre la sessione.

Gestore canali modello: raggruppa candidati provider/modello nella route virtuale `roundrobin/<group>` con failover, retry, timeout e cooldown. Le impostazioni modificano provider/gruppi ed eseguono test di velocità e richieste reali per modello. Il pannello di sette giorni aggrega latenza, errori e token upstream (input, output, cache, reasoning).

Generatore immagini DSH: ark9_generate_image genera testo-immagine e immagine-immagine tramite qualsiasi API compatibile OpenAI. Canali dell’utente, senza endpoint: fornire baseURL/key/model. Le generazioni agent richiedono approvazione per default: coda nel pannello flottante, nessun addebito prima dell’ok; risposta immediata “awaiting your approval”, esito/rifiuto/timeout al turno successivo. Cinque schede; rapporti e dimensioni con budget qualità/allineamento 16 px, sfondo trasparente, batch fino a 10 come sotto-attività, sorgenti JSON personalizzate via host proxy, log persistenti con retry, aggregazione canali e modelli recuperati per canale, UI zh/en, import/export config. Scheda Better Sidebar con dsh-better-sidebar e sopra FAB dsh-cua se entrambi installati.

Controllo dello stato sessione: analizza meccanicamente i log tramite il seam ufficiale session-query e crea ticket strutturati per loop di retry, gruppi di errori strumenti, turni interrotti e spreco di token. Funziona standalone.

Selettore modelli a tre livelli con provider al primo posto per lo slot modello DSH Web: scegli prima il provider, poi un suo modello, con ricerca inline su entrambi i livelli; righe di nuovo tentativo per provider falliti e trigger «Model · Provider».

Adatta il ritmo in base a provider/modello e rende visibili i tentativi ripetuti per rate limit dei modelli gratuiti DeepSeek Harness.

Plugin DSH permanente che integra workbench sviluppatore, albero conversazioni in sessione e gestore plugin: build/run di progetti LVAL, esplorazione del codice, snapshot di versione per programma con rollback; modifica, nuovo tentativo o ramificazione di messaggi con micro-versioni. Include gestore funzionalità, libreria globale di plugin con livelli di attivazione, memoria tra dialoghi, chat temporanee monouso e collaborazione tra modelli; cinque livelli di permessi di rete, routing misto, audit di sicurezza e controllo browser tramite estensione companion.

Ripristino rete fail-closed, risposte consigliate e continuazione non supervisionata sicura per DeepSeek Harness.

Fa sì che DeepSeek Harness riprovi automaticamente gli errori temporanei del gateway SenseTime, come 429/QUOTA, fino al completamento dell’attività; all’avvio inietta dinamicamente una retryPolicy rafforzata in tutti i provider llm-pi-ai.