Plugin

Misuratore in tempo reale di utilizzo, costo e saldo per DeepSeek Harness: saldo dell'API ufficiale, precisione del costo entro ¥0.02, registro dei costi per turno/sessione/modello, velocità dei token in tempo reale con livelli di colore e popup ancorato con un clic.

Harness di memoria dell’agente a tre livelli: CLAUDE.md L1 sempre attivo, indice L2, scheletro dettagliato L3 con modelli, un gate che blocca le scritture nei file protetti senza un token di approvazione monouso, registrazione degli eventi senza giudizi, distillazione settimanale e una skill di ciclo di esecuzione TDD.

Telemetria a runtime a zero intervento per DSH: ogni sessione scrive automaticamente task, livello del modello, strumenti, errori, durata e stato in un diario leggibile con una sezione statistiche (puro osservatore — nessuno strumento, nessuna chiamata LLM, nessuna iniezione)

Il selettore di modello per DSH: puntalo verso qualsiasi endpoint compatibile con OpenAI, con preset curati di provider DeepSeek gratuiti/economici e fallback automatico quando un livello gratuito applica limitazioni di frequenza

Memoria locale a sei livelli per dsh: acquisisce i turni, li fa passare da un buffer L2 per creare riepiloghi DL3 tramite un modello intermedio, inserisce un blocco di memoria stabile a ogni turno e sostituisce la cronologia chat con segnaposto. Include cinque strumenti di memoria e una pagina di configurazione.

Modelli gratuiti OpenCode Zen per DeepSeek Harness, accesso anonimo senza API key, shim OpenAI-compatibile su loopback e tool gate reali bash/read.

Arricchisce automaticamente i model channel di DeepSeek Harness: dopo aver aggiunto un provider channel non serve impostare manualmente per ogni model contextWindow, maxTokens, input multimodale [text, image] e livelli reasoning effort {low, high, max}. Aggiorna al salvataggio, con pagina Settings UI e backup datati.

Preset agente di viaggio per la Cina continentale con risposte in cinese: disponibilità 12306, prezzi voli/hotel Fliggy/Tuniu e percorsi Amap, verifica chiusure e meteo e crea un roadbook HTML offline con mappe trascinabili, tre fasce prezzo hotel e budget dettagliato. Include 9 skill, diagnosi per API key mancanti e patch del server MCP 12306. Pianifica e consulta, ma non prenota né paga.

Sostituisce il menu reasoning-effort con uno slider a scatti trascinabile. Offre 13 effetti canvas in cinque famiglie (thrust, fluid, fantasy, tech, texture), sbloccati su tre livelli in base allo sforzo. Custom combina 10 forme di particelle e 8 traiettorie; 9 accenti e selettore hex ricolorano tutto. Suoni tasto opzionali: due clip vocali, starnazzo sintetizzato, clic meccanico e file audio locale.

Un controllo nativo dello sforzo di ragionamento per il composer: una barra a livelli dal blu al violetto con campo stellato e un riflesso scorrevole. Occupa il posto del modello e pilota il servizio ufficiale model-directories, quindi la scala deriva dalla dichiarazione di ragionamento di ogni modello e non serve nessun altro plugin.

Pacchetto provider di ricerca SearXNG e recupero multilivello Scrapling per ctx.web di DeepSeek Harness, con protezione SSRF e conversione Markdown.

Pulizia dell’unità di sistema Windows (C:) per DSH: scansione basata su regole, cinque livelli di sicurezza, area di staging con registro di ripristino, elevazione UAC e migrazione su un altro disco, tramite strumento modello e pannello GUI Web.

Toolkit di produzione immagini/video per DeepSeek Harness. Immagini: rimozione sfondo a livelli, ritocco locale inpainting, composizione titoli/loghi, export batch nelle dimensioni delle piattaforme e report QA. Video: ritaglio AI del soggetto e sostituzione sfondo (RVM ONNX o chroma key), titoli animati con preset fade/slide/macchina da scrivere/karaoke, 53 transizioni stilizzate, effetti luce e grading con LUT, inventario clip, taglio preciso, sottotitoli impressi, mix musicale ed export secondo specifiche piattaforma. Un bootstrap script incluso configura il runtime Python locale.

Routing unificato dei modelli per DeepSeek Harness: un ModelID logico su più provider con failover sul primo token e cooldown, classificazione dei candidati in base allo stato di salute, tre livelli (tier1/tier2/tier3) selezionati automaticamente in base allo scopo, sforzo di ragionamento per candidato e un pannello di gestione sulla pagina delle impostazioni.

Gestore del tier di sforzo di ragionamento per modelli API personalizzati più memoria delle preferenze cross-session: toggle inline low/medium/high/max dentro Impostazioni → Modelli, con scritture atomiche delle impostazioni.

A consent-gated personal profile store: people are indexed by name, entries by person and key, and no profile record is read before the current session is authorised. Sensitive entries come back masked unless the user authorises that tier separately; credential-like values are refused at write time. Ages and next birthdays are computed at read time, so asOf restores the answer for a past date, and facts that rot (height, weight, address) carry freshness warnings. Five profile_* tools plus a settings page to browse, edit, delete and revoke grants.

Long-term memory for dsh with defense-in-depth hardening. Two tiers (project `.dsh-memory/` and user `$DSH_HOME/memory/`), each a plain hand-editable JSON file with bounded entries and tags. Writes are atomic (unique temp file + rename, previous revision kept in a bounded history/) and serialized across processes by a per-tier lock with stale reclaim; a disk-revision check refuses lost updates instead of silently overwriting another writer. Memory text is wrapped in explicit untrusted-data boundaries (forged wrappers stripped on write) to blunt prompt injection from remembered content, load-time validation rejects out-of-bounds stores, and symlink escapes out of the tier directory are refused with MEMORY_STORE_ESCAPE. No content-heuristic filtering and no confirmation step, so headless auto-consolidation stays intact. Install: dsh plugin --profile web add github:RocoFish/deepseek-memory.

Potenziamento dei prompt in 4 livelli per la GUI Web dsh: base / standard / professional / system. Il livello system genera sempre un prompt Markdown strutturato con LangGPT; il workbench iterate riscrive una base modificabile in base a un requisito facoltativo.

Compressione del contesto in stile kifu per sessioni DSH lunghe: ogni passaggio raccoglie i nuovi turni in un DAG (nodo = posizione, arco = correzione tentata). Con una fixture da 2000 archi al livello L5, inserisce solo un elenco attivo di circa 415 tokens, con memoria degli errori e rilevamento delle posizioni ripetute.

Esegue workflow ComfyUI cloud di RunningHub come pool di attività in background: invia batch, li distribuisce entro il limite di concorrenza, interroga ogni job, scarica tutti i risultati su disco e risveglia la sessione quando il pool si svuota. Un registro condiviso conserva batch, costi, livelli di istanza, orari di invio/fine e percorsi di salvataggio per file; board live nella barra laterale destra.

Pannello flottante di selezione Bilibili per DSH: apprende gli interessi con cadenza probabilistica e li attenua per emivita. Seleziona video entro un budget di token derivato dal limite giornaliero di spesa e avvisa solo oltre una soglia di affinità. Commenti disattivati per impostazione predefinita; se attivati, modalità bozza e conferma oppure automatica con autocontrollo entro una quota giornaliera. Commenti su politica, governo e scienza di frontiera vietati; prima della pubblicazione il testo viene ripulito dagli identificatori dell’account. Accede con i tuoi cookie Bilibili; consigliato un account separato per pubblicare.

Collega un gateway Magpie self-hosted con una route provider per ogni proprietario upstream. Il selettore modelli standard mostra gruppi come Magpie (Claude) e Magpie (Codex); include failover automatico su più righe, schede d’uso in sola lettura, reasoning effort predefinito per modello, cambio rapido per sessione dei modelli prioritari e Cloudflare Access opzionale.

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 al composer DSH una barra di ragionamento (normal/strict/max). La modalità loop, esclusiva, prevede 3, 5 o 8 cicli di aut revisione; un interruttore di revisione contraria si può aggiungere a entrambe. Il modello legge il livello da clarify_tier e forge_level.