Plugin

Preimpostazione agente di flusso di lavoro ingegneristico per dsh: cinque fasi con gate (chiarimento requisiti, approvazione piano, TDD, subagent paralleli, finalizzazione verificata) con sei competenze di flusso di lavoro adattate da obra/superpowers.

12 skill di ingegneria testate (git commit, code review, test-first, plugin dev, debugging, changelog, PR review, task breakdown e altro): ogni SKILL.md supera un validatore di formato allineato con le regole ufficiali delle skill più uno smoke test di caricamento isolato.

Suggerimenti del messaggio successivo consapevoli del contesto nel compositore DSH, con ciclicità di attivazione ripetuta e revisione esplicita dell'utente prima dell'invio.

Sei skill di ingegneria per Claude Code e DSH: ricerca, esplorazione dell’architettura, orchestrazione dell’implementazione, revisione diff su tre assi, audit di complessità e mutation testing. Delegano tramite gli strumenti generici per subagenti dell’host quando disponibili.

Mostra quale indice di graft sta servendo una sessione dsh e se corrisponde ancora al codice, e fornisce al modello graft_ask, graft_grep, graft_callers, graft_skeleton e graft_map come tool nativi.

Memoria a lungo termine governata per DeepSeek Harness: registro delle evidenze di sola aggiunta con protezioni di scrittura, affermazioni su 7 livelli di autorevolezza, catene di sostituzione e iniezione pre-passaggio con budget e quote per dominio.

La CLI self di Superself come strumenti rivolti al modello (contesto progetto, unità di lavoro, report, decisioni) più un comando /self — stato di progetto cross-sessione e cross-progetto tenuto fuori dal repo di codice.

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).

Config-only DeepSeek Harness bundle that mounts the in-box MCP client bridge against morluto/rea over stdio, for reverse engineering anything with agents, from app behavior down to native binaries.

Full upstream REA 6.4.0 integration over the official DSH MCP bridge: all 170 tools, the version-matched reverse-engineering skill, and the six original MCP prompts with argument completions reachable from the composer / menu, all sharing one REA process and complete structured Evidence. External analysis engines are bring-your-own.

Engineering intelligence for coding agents — persistent, evidence-aware, project-isolated engineering memory with unified hybrid search (memory + RAG documentation) for DeepSeek Harness.

Ottimizzatore di prompt con struttura ad agente per DeepSeek Harness: riscrive le bozze del compositore in role/task/context/constraint/format con modalità normal, slim ed expand, un modale di conferma con punteggio, continue-optimize e motori local, ibrido, DSH o API cloud.

Revisioni dell'advisor che convergono tra i round, una modalità ingegneria le cui scritture richiedono un design token, l'escalation di un'attività a un modello più forte e la consultazione parallela multi-modello; una pagina impostazioni modifica le route dei modelli, i timeout e i budget.

Registra la skill fight-scene-director per progettare scene di combattimento AI-video, portata dalla skill Codex omonima. Emette prompt strutturati in cinese per Seedance 2.0/2.5 e MiniMax H3, oltre a prompt immagine per trajectory-map e posizione iniziale.

Ottimizzatore di prompt nella barra di input: riscrive le bozze con 6 strategie × 3 lingue più istruzioni personalizzate, con obiettivo/todo/riepilogo di compattazione/risultato di strumento e contesto chat opzionali, una finestra di conferma, lo storico degli ultimi 5 e la persistenza delle impostazioni a tre livelli.

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.

Aggiunge contratti di esecuzione persistenti, grafi di lavoro ricorsivi, chiarificazione critica e gate di evidenza per attività Harness lunghe o poco specificate.

Prompt optimization, next-sentence prediction, inline completion, and per-session draft stashing for the DSH input box.

Multilingual writing, chunked long-form collaboration and continuity review, with on-demand DSH delegation discovery. Requires Python 3.9+ on PATH.

Settings page for the REA reverse-engineering tool gateway (rea-mcp-lite) that lives in the same repository: tick which tool bundles load into context, see the tool count and token cost of each bundle, hot-swap them without restarting DSH, and check this repository and REA for updates, including classifying the tools a new REA release added. Requires REA (rea-agents) and the gateway registered as the rea MCP server (see repo README).

Context governance for DSH: folds oversized tool results, collapses the tool surface and keeps the prompt cache warm, so long sessions stop getting more expensive.

Locks the model's reasoning, replies and tool-call descriptions to a chosen target language (Simplified Chinese by default) with system-prompt sections at the head, middle and tail of the prompt, offering three strength levels, an auto mode that follows the DSH interface language, a settings panel that shows the language currently in effect, and a sidebar quick switch.

Rewrites drafts with one model call or predicts the next reply when empty; independent tasks, safe draft replacement, result previews, and original-text recovery.

Selezione di frantoi conici idraulici MACKORN NH/NS e linee di frantumazione e vagliatura: 21 strumenti per requisiti cliente, modello/camera/CSS, configurazione linea, simulazione granulometrica Whiten 1972, calibrazione misure, costi energetici, usura rivestimenti, valutazione rivenditori e proposta in 14 capitoli. Plugin DeepSeek Harness e server MCP via stdio o HTTP remoto, senza dipendenze.