Plugin

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).

Pacchetto completo di abilità di saggezza tradizionale cinese (XuanShu) come plugin Cordis per DeepSeek Harness: calcolo di bazi, ziwei-doushu, liuyao, meihua, qimen, daliuren, taiyi, wuyun-liuqi, costituzione e feng shui, con un motore deterministico locale e una dashboard di visualizzazione.

Toolkit di R&D quantitativa per DeepSeek Harness — 59 strumenti in sei ambiti che coprono dati di mercato, indicatori, valutazione dei fattori, validazione ML walk-forward, rischio (VaR/CVaR/drawdown/Beta con Kupiec POF), opzioni, obbligazioni, FICC e simulazione di fondi, con una pipeline di ricerca end-to-end PDAT→PET.

Controllo della casella di input web di DSH (v0.3.0-beta.4 · pacchetto di capacità per attività complesse: 3D / normali / interazione / dati / concorrenza / dettagli prestazionali verificati punto per punto + accettazione automatizzabile + bilingue cinese-inglese ·applicabile a dsh-0.1.6-alpha.1): prima dell'invio, un'IA indipendente (messaggera) ottimizza il prompt in un comando pronto per l'IA di lavoro (quattro livelli di intensità, lunghezza del flusso in base alla difficoltà, isolamento per sessione, mini-finestra minimalista).

Vault Obsidian locale come archivio di conoscenza dell'agente, con tool DSH in sola lettura che instradano status, preferenze, correzioni, memoria, progetti, ricerca e suggerimenti alla pagina corrispondente.

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.

SkillRoute di JEStats: routing delle skill per gli agenti di DeepSeek Harness.

Un team di agenti persistente per la collaborazione a lungo termine in DeepSeek Harness: identità degli agenti durature, Workspaces per progetto, Channels con responsabilità e Task Threads che collegano gli agenti di sessione.

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.

Workbench di ricerca A-share local-first per DeepSeek Harness: dashboard di mercato, watchlist, valutazione, quattro agenti investitori, report versionati e chat post-report continua.

Vault Obsidian locale come archivio di conoscenza dell'agente, con strumenti DSH in sola lettura che instradano stato, preferenza, correzione, memoria, progetto, ricerca e suggerimento alla pagina corrispondente.

Computer Use multipiattaforma per DeepSeek Harness: azionamento simil-umano tramite mouse virtuale (screen_observe + computer_click + type + key + scroll + drag, 11 strumenti), modalità ad albero AX a costo visivo zero con fallback visivo gratuito GLM-4V-Flash, protezioni di sicurezza (TTL degli snapshot/whitelist delle app/approvazione delle azioni pericolose/protezione dei campi password).

Bundle DeepSeek Harness (dsh) che collega il router delle skill di SkillRoute ai tuoi agenti.

Bundle DeepSeek Harness (dsh) che collega il router di skill di SkillRoute ai tuoi agent.

Flusso di lavoro di reclutamento basato su IA per HR e cacciatori di teste: definizione degli standard di ruolo, sourcing e screening iniziale su due canali (Boss Zhipin e Liepin), mappatura del mercato dei talenti, valutazione dei curriculum, pianificazione dei colloqui, registro dei candidati e report giornalieri. Può essere installato come plugin di Claude Code o plugin DeepSeek Harness (dsh): quest'ultimo include un pannello "Recruiting Browser" pronto all'uso. Funziona anche con qualsiasi assistente di coding IA in grado di leggere AGENTS.md.

Accesso web per agenti DSH: recupero di pagine renderizzate con JS o protette come markdown pulito, ricerca aggregata su 14 motori e sessioni interattive con stato (clic, digitazione, scorrimento, eval, screenshot) verso un motore browser Rust ospitato o self-hosted. Ogni sessione restituisce un URL di vista in tempo reale, così una persona può guardare l'agente navigare e prendere il controllo con il mouse.

Pipeline QA come 10 agent skill: analisi dei requisiti, strategia di test, scrittura e revisione di casi, automazione E2E (Playwright) e API, esplorativa, ambito di regressione e analisi dei bug, supportata da una knowledge base condivisa con regole di formato, modello di rischio e validatori di schema.

La barra laterale di DSH elenca Markdown, immagini e video esistenti ovunque nel workspace della sessione, ordinati per pertinenza alla conversazione corrente: i messaggi recenti si confrontano con titolo, sommario e corpo, con ponderazione IDF, senza chiamate al modello né rete. Scansionata dal workspace, non ricordata, la lista sopravvive a riavvii di DSH e nuove sessioni. Immagini e video si anteprimano sul posto: le prime a percorso relativo risolte, i secondi in streaming su HTTP Range. Una barra di riferimenti sotto l'intestazione dell'anteprima mostra chi cita quello in anteprima e chi esso cita; un clic salta tra loro. L'agente riceve la stessa classificazione come strumento knit_docs, che restituisce i più pertinenti col relativo passaggio, se trovato.

Il sistema operativo di marketing per agenti IA: prima pensa come un marketer, le tattiche sono il risultato.

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

Memoria di progetto solo locale, senza dipendenze runtime incluse né servizi esterni: JSON come fonte di verità più un PROJECT_MEMORY.md generato, Hot Memory limitata da token e congelata per sessione per la stabilità della cache dei prefissi di prompt, richiamo BM25 cross-progetto in cache, provenienza affidabile di sessione/turno, governance spiegabile di duplicati/conflitti prima della scrittura, ciclo di vita modificabile di importanza/pin/tag/sostituzione/archiviazione, distillazione configurabile a fine turno di livello superiore e una GUI web bilingue per ricerca, ispezione, diagnostica e impostazioni in tempo reale.

OpenCues per DeepSeek Harness — alternative di parole generate da LLM e completamenti attivati da "_" nel composer di dsh.

Installa quattro preset di ricerca matematica multi-agente per DSH: v2 (pipeline guidata dalla probabilità con dibattito tra più verificatori), v3 (base di conoscenza Markdown in stile paper con un agente pianificatore e una libreria di metodi riutilizzabile), v4 (residenti persistenti auto-organizzati che si scrivono e si incontrano) e v5 (un istituto di ricerca con un accademico che scompone e assegna il lavoro, ricercatori votanti, lavoratori temporanei, chat di gruppo e una board di attività compare-and-set); tutti e quattro supportano la ripresa da checkpoint, l'intervento umano e un interruttore opzionale di verifica formale Lean (off/encourage/require) la cui prova superata trasforma il voto in un controllo di fedeltà delle affermazioni Lean.