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Riavvio graduale + riconnessione automatica del client + continuazione dell'obiettivo tra riavvii per DeepSeek Harness (dsh). Dopo un aggiornamento del plugin, dsh-phoenix riavvia dsh a un confine di inattività sicuro, mantiene connessa la pagina del browser e riprende un obiettivo in esecuzione affinché un'attività possa continuare.

Collega il grafo di conoscenza del codice Codebase Memory MCP in DSH e mantiene freschi i repository indicizzati con un watcher del filesystem con debounce. Bridge MCP solo per Windows (la metà del watcher è multipiattaforma); auto-installa la propria CLI npm tramite npx al primo avvio.

Gateway di messaggistica multipiattaforma e ponte bot IA per WeCom con compressione del contesto di sessione e creazione di smartsheet.

Trasforma le 13 carte di skill di ruolo δ-me13 (Amphoreus) in workspace per postazione: tema e sfondo per postazione, iniezione della skill al primo turno, sticker di chat, note e preset di memoria per postazione, cambio postazione con Alt+cifra e una tela di panoramica per assegnazione e passaggio di consegne; la suite di skill stessa viene letta da una cartella locale configurabile e non è inclusa.

Orchestratore multi-modello: il cervello principale scompone le attività complesse e distribuisce i sottocompiti a subagenti GLM / Kimi / Qwen in base ai punti di forza di ciascun modello, con utilizzo di token per modello.

Riempie finestra di contesto, max token, livelli di pensiero e input immagini mancanti nei modelli DSH personalizzati da models.dev, ed elenca i modelli senza corrispondenza per la modifica manuale.

Miglioratore di prompt per la GUI web di DSH con modalità basic/standard/expert: le modalità standard ed expert riscrivono le bozze con il contesto del progetto e la cronologia recente della sessione, ritentano con grazia quando i gateway rifiutano le impostazioni di reasoning-effort e mostrano una revisione prima/dopo con annullamento.

Plugin di potenziamento per DSH Desktop: mette in chiaro fatti verificabili. Vincoli iniettati solo quando servono, a livelli (testo stabile per la sessione nel system prompt, contenuto volatile in coda); la cache resta valida. Disciplina: ogni turno è classificato (domanda/ricerca/discussione/diagnosi/esecuzione); niente modifiche nei turni di domanda né correzioni non richieste in quelli di diagnosi; segnala citazioni di codice non aperto e affermazioni su simboli mai visti. Memoria: avvisi al 75%/90% del contesto, riepilogo esportabile, conoscenza di progetto per directory. Artefatti: contratto del task, registro modifiche, registro ipotesi con gate, decisioni di design. Dashboard: metriche in lume-metrics.jsonl via lume_metrics; personas distillate da chat, romanzi o schede.

Plugin DeepSeek Harness che risparmia token in modo aggressivo senza intaccare la qualità: troncamento senza perdita di testa/coda dei risultati degli strumenti (default), ripiegamento dei risultati grep, delega a dsh-compaction-basic attivata dalla pressione e una sottoclasse CompactionEngine con riassunto LLM per la modalità aggressiva. Risparmia il 97,6% dei token di input su una suite sintetica di 8 scenari, con tutte le riduzioni che passano dal flusso di eventi dsh, così modello-visibile = registrato resta valido.

Statistiche live dei token sotto il composer DSH Web: token/s in streaming, latenza del token di output e del primo byte, più riconciliazione per fase tra stimato ed effettivo tramite il tokenizer BPE ufficiale, per distinguere un flusso lento da uno bloccato.

Dashboard finanziaria Tokenrhythm (基元律动) per DeepSeek Harness: saldo dell'account e crediti in scadenza, schede prezzo dei modelli filtrabili per categoria (con prezzi scontati), stato dei servizi e gestione delle chiavi della piattaforma; accesso tramite account della piattaforma o cookie di sessione — le credenziali restano sull'host locale.

Personalizzazione dell'agente: pannello Web UI (informazioni su di te, stile e tono di risposta, tratti per intestazioni/elenchi ed emoji, lingua di output, istruzioni personalizzate) e comandi /soul, con nickname/occupazione/bio/stile/tratti/lingua compilati in un prompt di sistema e reiniettati nelle sessioni attive. Espone soulConfig per altri plugin e uno strumento set_persona che l'agente può invocare.

Chat in abbonamento OpenCode Go per DSH con selezione per modello del protocollo Completions, Responses o Anthropic, scoperta dei modelli, contesto, metadati di visione e pensiero, valori predefiniti di effort e misuratori di utilizzo.

Cambia la lingua del processo di pensiero/ragionamento (CoT) dell'agente: 简体中文, English, Русский, Français, Deutsch, Español, 日本語, 한국어 e altre, o segui automaticamente la locale del sistema. Aggiunge una riga in Settings → General, un'istruzione di prompt di sistema (assemblato per prompt, applicato alle nuove sessioni) e il comando /thinking-language.

Conferisce visione ai modelli DeepSeek (solo testo) nei client Claude Code, Codex e Agent Plugins: descrive le immagini tramite qualsiasi endpoint visivo compatibile con OpenAI.

Guardia dal debito di ricerca per DeepSeek Harness: spinge gli agenti di codifica a cercare nella documentazione, su GitHub e sul web prima di ripetuti tentativi locali.

Impara ciò che lasci non detto nei tuoi prompt da turni disordinati e dalle tue correzioni, e inietta le direttive apprese nel prompt di sistema di ogni nuova conversazione; le direttive sono modificabili in Impostazioni e un pulsante del composer riscrive la bozza corrente con esse.

Guardia e monitor di concorrenza per DeepSeek Harness: coda FIFO quando le richieste modello simultanee raggiungono il limite, statistiche persistenti giornaliere con classificazione per tipo di errore e rilevamento di interruzione per flussi abbandonati.

Banco di lavoro della barra laterale di GitHub per DSH: albero remoto più schede Issues, Pull requests e Actions, con creazione/commento/modifica/chiusura, merge/squash/rebase e riavvio o annullamento CI; si monta come scheda better-sidebar o come pannello destro indipendente.

Plugin adattatore LLM per modelli Qwen distribuiti localmente dietro un endpoint vLLM compatibile OpenAI, con switch multimodale per modello, reasoning effort completamente configurabili, più una pagina web di impostazioni da cui si può modificare il deployment dal frontend.

Limita la velocità delle richieste LLM per provider e per modello utilizzando un token bucket basato su prenotazione, con modalità coda o rifiuto, oltre a regole di identità del gateway che riscrivono lo user-agent e iniettano intestazioni personalizzate.

Cerca, monitora, interrompe e archivia in batch i subagente dell'area di lavoro, con streaming delle attività in tempo reale e pannello mobile dell'agente attivo.

Modalità comandante per la GUI web di dsh: un pulsante con un clic nell'intestazione della sessione inietta un brief di protocollo nella sessione, poi analizza ed esegue automaticamente i blocchi di attività nella risposta del modello — separando il ciclo dello stratega dai cicli dei lavoratori con un badge visibile.

Richiama, modifica e reinvia e rigenera, più versioning in conversazione: una timeline di ogni riavvolgimento, rollback degli artefatti (git-first, fallback su snapshot), una mappa di biforcazione dei percorsi esplorati, la genealogia della sessione e un watchdog in tempo reale che salva uno snapshot del log al primo segno di scritture concorrenti. Le modifiche arrestano automaticamente l'agente in esecuzione (official cancel/whenIdle) così i riavvolgimenti non corrompono mai il log durevole né rompono /compact.