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Integrazione di Wallpaper Engine per la GUI web di dsh: scansiona la libreria WE locale (Steam workshop 431960 + progetti locali) e usa i suoi wallpaper come sfondo della pagina — immagini/video/web renderizzati nativamente, wallpaper di scena come anteprime statiche ammorbidite — con un pannello di progettazione wallpaper (opacità, ambito, sfocatura, vignettatura, fps, parallasse, carosello, collegamento al tema) e strumenti agente wallpaper_scan/list/set/config.

Agente di scrittura in collaborazione approfondita per DSH: apprendimento dello stile di scrittura per utente da coppie di modifiche, flusso clarify→outline→section-writing→red-team→reader-gallery, sintesi progetto-report (report di laboratorio / introduzione prodotto / sondaggio / README), 41 strumenti MCP e UI web di selezione-miglioramento con anteprima file in-app.

Integrazione di Wallpaper Engine per la GUI web di dsh: scansiona la libreria WE locale (Steam workshop 431960 + progetti locali) e usa i suoi wallpaper come sfondo della pagina — immagini/video/web renderizzati nativamente, wallpaper di scena come anteprime statiche ammorbidite — con un pannello 壁纸设计 (opacità, ambito, riempimento, sfocatura, vignettatura, fps, parallasse, carosello, collegamento al tema) e strumenti agente wallpaper_scan/list/set/config.

Provider LLM che esegue la CLI di Claude Code installata localmente come backend del modello, in modo che le richieste passino attraverso un abbonamento Claude esistente anziché una chiave API a consumo; le chiamate native agli strumenti vengono collegate tramite MCP.

Ricerca approfondita come modalità agente: un unico ciclo revisionato che pianifica, ricerca in round paralleli adattivi guidati dai gap che i ricercatori stessi dichiarano, sintetizza un rapporto citato e poi lo rivede in modo avversariale, invece di uno script che il modello riscrive a ogni chiamata. Le domande che il budget dei round non ha mai raggiunto vengono nominate nel rapporto anziché scartate.

Punta web_search verso un'istanza SearXNG self-hosted invece del percorso nativo: pagina finché maxResults non è soddisfatto e segnala copertura degradata quando i motori falliscono, così che un insieme di risultati magro non venga letto come un web magro.

Divulgazione progressiva degli strumenti: un gruppo di strumenti differito costa una riga di catalogo anziché i suoi schemi completi finché il modello non lo carica con tool_search, con un interruttore per gruppo in Settings e ogni gruppo misurato rispetto al registry attivo.

Concorrenza di generazione per provider/modello, con una scheda impostazioni: un limite su quante sessioni possono trasmettere in streaming contemporaneamente, applicato allo stream e di nuovo allo spawn del subagent, dove un fan-out oltre il limite attende in una coda FIFO invece di fallire.

Suite di estensioni runtime per DeepSeek Harness: casella di posta tra sessioni con riattivazione a freddo, team di agenti (capitano + membri + bacheca attività con dipendenze + team_wait), policy di generazione subagent con approvazione escalation, preimpostazione di routing consapevole delle attività, mercato plugin, gestore competenze e iniettore runtime.

Preset dell'agente per team di prodotto virtuale: conversazione guidata dall'utente che ti accompagna attraverso l'intera pipeline di 12 fasi dall'idea al prodotto spedito, promosso e operato, con gate per fasi e competenze per fase.

Link diretti alle sessioni, esportazione completa della sessione (markdown/JSON), messaggistica tra sessioni approvata con abbinamento e strumenti di roster, rotazione e recupero del team per il lavoro multi-sessione.

Kanban intelligente per DeepSeek Harness: schede attività + dispacciamento Worker/Verifier usa e getta + pianificazione delle dipendenze + suddivisione della pipeline in livelli + modalità Team (le ambiguità vengono segnalate alla finestra principale per la decisione)

Gateway MCP lazy per DeepSeek Harness: un unico strumento proxy stabile invece di N schemi di strumenti; i server si connettono al primo utilizzo e vanno in inattività, con i metadati memorizzati su disco.

Stanze di squadra multi-agente persistenti e trasversali alle sessioni per DeepSeek Harness — membri, bus dei messaggi, bacheca condivisa dei task e una timeline condivisa che sopravvivono ai riavvii.

Motore di orchestrazione del ciclo di vita per team di agenti AI con isolamento tramite Git worktree con ambito di attività, transizioni di consegna controllate dallo stato e memoria fuori dal contesto.

Titoli di sessione intelligenti per DSH: dopo ogni turno di conversazione una chiamata LLM ausiliaria indipendente riassume la trascrizione completa utente+assistente in un titolo che segue il tema reale della sessione invece di ripetere il primo messaggio; il primo messaggio viene intitolato subito, i titoli integrati falliti vengono ritentati nei turni successivi, le rinomine manuali non vengono mai sovrascritte e le sessioni di subagente/fork vengono saltate.

AgentDuel è un gioco di battaglie di codice. Questo plugin ti permette di completare l'intero loop di gioco all'interno di DSH: gestire personaggi deathmatch e squadre cattura-la-bandiera, inviare codice agente, avviare battaglie, guardare replay e usare conversazioni DSH per migliorare continuamente gli agenti in base ai risultati delle battaglie.

Suite di plugin Git e controllo del codice sorgente per DeepSeek Harness: operazioni git locali più adattatori GitHub, GitLab, Bitbucket, Azure DevOps e Gitea, con memoria autoevolutiva.

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.

Guardrail applicati dal motore per gli sciami di agenti di DeepSeek Harness: i gate di qualità respingono il lavoro a metà, checkpoint a prova di crash riprendono sul posto — tiene i team IA non solo in funzione, ma integri.

Skill di workflow in stile OMX per DeepSeek Harness: deep-interview, ralplan, ralph, autopilot, team, code-review e altre 19, riscritte sugli strumenti DSH nativi, senza skill di visione.

Preset agente Learning Mode: un agente di coding che insegna mentre programma — spiegazioni concrete basate su scenari, guida socratica e spazi vuoti per esercitazioni TODO(你), modellato sullo stile di output Learning di Claude Code; installabile tramite dsh plugin add (dsh-learning-mode su npm).

Coordina Session DSH indipendenti e membri basati su provider senza unire le loro cronologie, usando Room native persistenti con menzioni `@` legate all'identità, consegna diretta, broadcast e controlli riservati al leader.

11 skill di workflow condivisibili (handoff, triage, to-spec, to-tickets, wayfinder, teach, wait-what, dsh-mode-routing, ask-matt, overnight-execution, full-throttle) come pacchetto di skill installabile