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Elenco dei componenti del pacchetto Semi Design condiviso dai plugin DSH di tnnevol. Il pulsante `Semi UI` nell’intestazione della conversazione apre 35 componenti e una pagina di esempio multi-account. Sono organizzati in sette gruppi nella barra laterale, da input, moduli, selettori e alberi a tabelle, schede, overlay e feedback; ogni componente viene renderizzato dal vivo con una descrizione di una riga e la struttura della pagina. Anteprima con tema chiaro, scuro o impostato dal sistema. Installazione npm: `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-semi-ui-showcase`.

Ricerca web avanzata e persistente: instradamento multi-motore (DeepSeek/Exa/DDG/Bing/Jina + GitHub/Bilibili/YouTube/V2EX/Xiaohongshu/Twitter/Reddit/RSS), cache SQLite+LRU, estrazione in stile userscript, rendering con Playwright.

Centro di controllo DeepSeek Harness per il monitoraggio ufficiale del saldo, costi e token per sessione, totali dei token di terze parti, avvisi di completamento, ricarica ufficiale, layout flessibili e controlli di sessione assistiti dall'agent.

Alternative di parole e completamenti attivati dal trattino basso nel composer. Termina una riga con _ e viene completata; gli errori di ortografia vengono segnalati mentre scrivi. Passa attraverso il modello già configurato in dsh, quindi non serve una chiave API.

Collega gli abbonamenti Qoder (China e Global) a DSH tramite token di accesso personali, mantenendo credenziali e cataloghi separati per variante; include cambio tra token salvati, schede quota nella barra laterale, interruttori per modello, preferenza della finestra di contesto e check-in quotidiano.

Adapter di terze parti che registra il server MCP upstream REA (Reverse Engineer Anything) in DeepSeek Harness come strumenti mcp__rea__*. La 2.x installa il proprio runtime (Node, REA CLI, JDK, Ghidra) in <DSH_HOME>/plugins/rea-bundle e avvia REA tramite shim, quindi dopo la configurazione iniziale funziona anche senza componenti preinstallati. La 1.x (branch v1, npm 1.0.6) è solo configurazione e richiede REA e Ghidra già installati. L’analisi è dell’upstream: binari nativi (Hopper/Ghidra/IDA), app JavaScript/Electron, assembly .NET, siti Web, APK Android e dispositivi adb, firmware e acquisizioni di processi.

Configurazione di reasoning-effort e modalità di input per modello per provider di terze parti: suggerimenti fusi da una knowledge base di modelli ed evidenza raw dell'endpoint /models con etichette di confidenza, modificati all'interno della scheda ufficiale della pagina Models.

Agent Context Editor è un plugin cross-agent per escludere, modificare e comprimere selettivamente il contesto delle conversazioni IA manualmente. Supporta anche ricerca, filtro, selezione, nascondere, ripristinare e annullare le modifiche alla conversazione preservando la sessione originale.

Animale domestico desktop DSH fluttuante con 12 animazioni di stato autoprodotte per richieste, strumenti, compaction, archivio e miglioramento dei prompt; occupazione del contesto in tempo reale; un Registro a Vita persistente tra sessioni; totali per fornitore/modello, tendenze orarie e viste a 7/30 giorni; commutazione tema scuro/chiaro; stime dei costi opzionali (disattivate per impostazione predefinita) con editor visivo dei prezzi e avviso di budget mensile; importazione ZIP skin lato client; esportazione dell'utilizzo JSON/CSV; letture del pannello solo snapshot con indicizzazione incrementale in background; e miglioramento dei prompt opt-in con anteprima modificabile e invio al composer DSH.

Harness di audit al commit per agenti di coding IA: 28 regole sul diff Git (segreti, modifiche fuori ambito, prompt injection), registro di audit firmato HMAC, ripristino degli snapshot e set completo di strumenti MCP. Installabile con `dsh plugin add`.

Aggiunge /pua per guidare l'agente a provare un altro approccio e verificare i risultati prima di dichiarare il completamento, con 15 stili aziendali, modalità persona, impostazioni globali e per conversazione, e un ciclo opzionale che continua finché un comando di verifica non passa, si raggiunge il limite di iterazioni o l'utente annulla.

DeepSeek Harness remoto con accesso completo alle API lato server (`settings.*` / `credentials.*` / `host.listDirectory`). Proxy inverso protetto da token, sessioni per dispositivo, QR code di invito via telefono, autoverifica del fence, approvazione opzionale / CIDR / timeout di inattività / TLS locale, WebSocket/SSE.

Checklist dei componenti del pacchetto Semi Design condiviso usato dai plugin DSH di tnnevol, aperta da un pulsante `Semi UI` nell'intestazione di una conversazione: 35 componenti più una pagina di casi multi-account, organizzati in sette gruppi della barra laterale che vanno da input, moduli, selettori e alberi a tabelle, schede, overlay e feedback, ciascuno renderizzato dal vivo con una descrizione di una riga e una struttura della pagina, con anteprima in chiaro, scuro e secondo il sistema. Installazione da npm con `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-semi-ui-showcase`.

Normify · plugin DSH: scrive l'architettura del progetto come un albero di moduli frattali normalizzato, convalida a tre livelli (in scrittura / convalida / ricevuta congelata), 30 strumenti normify_* + abilità normify-gen, renderizza con un clic un diagramma architetturale interattivo in un singolo file; supporta sviluppo accompagnato (change_open → brief → check → implementazione → refresh → change_close).

Ponte runtime DSH↔Godot: avvia e controlla un gioco Godot 4.x in esecuzione tramite il suo server di interazione TCP integrato — 16 strumenti (controllo runtime tramite ~130 comandi di gioco, ispezione scena/UI, valutazione GDScript, simulazione input, screenshot, operazioni statiche headless, modifica del progetto, esportazione, validazione degli script, configurazione del percorso del motore), sostituisce godot-mcp.

DSH Knit ordina Markdown/codice/immagini/video del workspace nella sidebar e offre Context Pack via knit_docs. BM25/IDF locale predefinito confronta messaggi recenti con titolo/sommario/contenuto: niente modelli/rete, nulla esce; indice persistente dopo riavvii/sessioni. Prove/anteprima; attribuzione fissata alla lettura, pin/esclusione pre-recupero reversibile. v0.23 ibrido opzionale OFF, richiede embedding Ollama/OpenAI-compatible configurati dall’utente. Invia query+titolo/sommario (Markdown: inizio ≤60 caratteri; codice: cartella relativa; media: nome), mai corpo completo/percorso assoluto; loopback locale. v0.24 associa modifiche non committate via git status read-only (argv fisso, senza shell, env allowlist), OFF. Nessun test con provider reale; nessun miglioramento dichiarato.

Dì addio al copia-incolla e all'ansia da token DSH. Fai in modo che ChatGPT sul web si connetta direttamente al tuo progetto locale, scriva codice da solo e affidi i compiti complessi a DSH per un'esecuzione prolungata.

Guardia per la scrittura accademica (bilingue inglese/cinese): rimuove la scrittura difensiva tipica dell'IA, protegge le prove scientifiche (numeri, citazioni, forza delle affermazioni, risultati non significativi, ambito) durante la revisione e calibra il testo verso una rivista target (Journal Profile + Journal Fit). Regex/statistica locale deterministica, senza rete né LLM; include writing_rules / writing_audit / writing_style_profile / writing_journal_profile con audit automatico durante la stesura dell'articolo.

QA di fedeltà al design per modelli solo testuali: uno strumento `deepseek_vision` prende in prestito un occhio da qualsiasi percorso vision compatibile con OpenAI, così il modello può giudicare se un'implementazione corrisponde al mock — fornito con il benchmark alla base di quel giudizio (quattro fixture, 23 difetti iniettati, trascrizioni grezze) e la disciplina di interrogazione da cui dipende.

lowtide: pipeline di task in batch fuori picco con decisione umana per dsh (consapevole dei prezzi picco/vallo)

Esecutore di batch fuori picco per DeepSeek Harness: gli utenti definiscono le attività nelle ore di punta — prompt, strategia, priorità, workspace, file bloccati — e le rilasciano manualmente; il plugin esegue quindi il batch automaticamente all'interno di finestre fuori picco definite dall'utente. Ogni esecuzione supera cinque controlli preliminari (workspace, git HEAD, sha256 dei file bloccati, adattamento alla finestra, budget giornaliero), supporta quattro strategie di esecuzione (singola / iterativa / campionamento / revisione) e tre livelli di autonomia (L1 per-attività, L2 batch, L3 completamente automatico), e chiude il ciclo con un report mattutino contenente diff, spesa effettiva e risparmi da un registro giornaliero allineato con i prezzi ufficiali di picco/valle.

Biblioteca di paper, lettore PDF e tutor. Le pagine citate portano al passaggio e lo evidenziano; domande su selezioni senza uscire dal paper. Piano di lettura, guida per sezione, quiz valutati tra sessioni. MinerU (self-hosted senza registrazione; cloud mineru.net richiede token) legge scansioni; formule citabili con clic (LaTeX in chat), ricercabili via QK^T e elencate per pagina. Endpoint embeddings opzionale per ricerca semantica. Eliminazioni recuperabili in .trash. Scorrimento/pagina singola, barra destra fullscreen, copia percorso, PDF tradotto, alternanza originale↔cinese con babeldoc senza preinstallazione. Trascrizione/ricerca locali per default; solo cloud MinerU/embeddings/traduzione attivati inviano il testo corrispondente al servizio configurato.

Ricerca e fetch web unificati multi-provider: pool di chiavi BYOK, monitoraggio dello stato e fallback deterministico.

Bridge Feishu/Lark per DeepSeek Harness: associazione PersonalAgent tramite scansione, card in streaming, aree di lavoro di progetto con git-worktree, attività parallele per ambito, agenti multi-ruolo, notifiche tra sessioni, gestione di modello/chiave in chat e un guardiano di rete di sicurezza che continua a rispondere su Feishu anche dopo un crash di dsh.