Plugin

Downloader multithread per DeepSeek Harness con aria2 incluso: verifica il supporto Range della destinazione, quindi sceglie aria2 (4 o 8 connessioni in base alla dimensione) oppure curl.

Skill per strutturare le domande prima di cercare: separa premesse, definizioni e unità di analisi; sceglie uno schema (verdetto, spiegazione, causalità, confronto, mappa o scheda metriche), conferma direzione/fattibilità e risponde in cinese o inglese senza imporre vero/falso. Non si affida alla memoria del modello: cerca fonti nazionali e internazionali in parallelo, valuta fonti primarie per ambito (politica, scienza, salute, finanza, disastri, sicurezza alimentare, istruzione, giustizia ecc.), ripete con termini di confutazione e lega ogni affermazione a URL completo e posizione di citazione. Con una key, tre giudizi possono usare TypeSafe Jev (System One); altrimenti valgono regole deterministiche. Il modello può solo ridurre la fiducia.

Pet desktop di Cristiano Ronaldo per DeepSeek Harness (Portogallo n. 7). Le animazioni seguono lo stato dell’agente e celebrano la fine turno con «SIU» e audio dell’host. La finestra nativa Windows senza bordi e sempre in primo piano resta attiva dopo la chiusura del browser. Scala proporzionalmente (`atlas.scaling: smooth | pixelated`). v2.2 converte video (sfondo verde o normale) in animazioni con chroma key e segmentazione del movimento; i PNG già estratti non richiedono decoder video e l’audio si ritaglia per azione. Galleria DPSL-1.0: pubblicazione e installazione con un clic. v2.3 supporta DSH 0.2 desktop clients; se manca il shell service dell’host, PowerShell riproduce il suono finale. Clic singolo: animazione configurabile (`interactions.clickAnim`).

Fallback OCR locale per percorsi solo testo: quando il modello di sessione dichiara di non poter accettare immagini, l'immagine allegata viene memorizzata nella cache locale e il suo percorso viene iniettato così che il modello possa chiamare ocr_image — PP-OCRv5 + ONNX Runtime su CPU, nessuna chiave API, le immagini non lasciano mai la macchina. Silenzioso quando il modello può vedere le immagini.

Plugin di verifica degli obiettivi basata su evidenze per DeepSeek Harness. Blocca gli obiettivi tramite /ultragoal e verifica il completamento in base ai codici di uscita dei comandi e agli artefatti generati, impedendo al modello di segnalare falsamente il completamento delle attività.

Backend selezionabile SearXNG, Brave, Tavily, Gemini Search Grounding o Wikipedia per lo strumento nativo web_search, con impostazioni Web e nessun fallback implicito.

Pronuncia le risposte dell'agente nell'interfaccia web di DeepSeek Harness tramite una catena di fallback dei fornitori (OpenAI, ElevenLabs, Google, Azure, Groq, Deepgram, OpenRouter, Edge, Piper, eSpeak), così un fornitore in errore o con limite di velocità passa al successivo invece di restare in silenzio.

Immunità auto-evolutiva agli errori per agent di coding (Claude Code, Codex, Cursor, ZCode, DSH): registra in SQLite+FTS5 gli episodi degli strumenti falliti e poi corretti come “anticorpi” e li inietta prima che l’agent ripeta l’errore. Nessuna dipendenza runtime.

Badge su una riga nella barra laterale per la quota OpenCode Go (5 ore, settimanale, mensile); passa al saldo ufficiale DeepSeek se si seleziona quella fonte modello. Sola lettura, nessuna telemetria. OpenCode Go richiede OPENCODE_GO_API_KEY in DSH o accesso a OpenCode Console (il file locale delle credenziali è la soluzione di riserva). Il saldo DeepSeek richiede DEEPSEEK_API_KEY in DSH.

Pipeline di produzione di risorse di gioco: genera immagini, video e audio; converte un video in un’animazione coerente di sprite; crea varianti ricolorate; adatta le risorse allo schema del motore; le installa nel progetto e verifica che il codice le referenzi davvero. La conversione video-sprite richiede ffmpeg; la generazione richiede una chiave API immagine/video (Agnes AI / OpenAI / fal).

Failover dei modelli e continuità dei turni per DeepSeek Harness. Se una richiesta fallisce con un errore del modello prima di mostrare output, prova i modelli dei gruppi di provider configurati e poi il provider successivo finché uno trasmette. Gli errori temporanei vengono ritentati con attesa progressiva sotto un controllo di attività; un turno bloccato riparte con messaggi «继续» predefiniti. La modalità facoltativa completamente automatica risponde a permessi, domande e approvazioni dei piani, registrando ogni decisione in AUTO-MODE.md.

Legge e scrive in un vault Bitwarden/Vaultwarden self-hosted da qualsiasi sessione: undici tool bitwarden_*, sync WebSocket in tempo reale con fallback polling e modalità readonly/ask/auto write. Mascheramento locale opzionale: attivo, le password restano placeholder stabili finché ogni campo non viene rivelato singolarmente; i log di sessione su disco vengono ripuliti dai segreti bitwarden. Mascheramento e pulizia log hanno interruttori separati.

Mascotte dell'utilizzo del piano per la web GUI di DSH: un personaggio fluttuante con animazione scheletrica riporta la quota in un fumetto, abbinandosi automaticamente al provider configurato (OpenCode Go, Command Code, DeepSeek) per mostrare una percentuale del piano o il saldo di un conto, con fallback sulle statistiche locali dei token quando l'API del provider non è disponibile; trascinabile, scalabile con la rotella (90-260px), suoni di clic sintetizzati, rotte solo in loopback.

Riconoscimento di immagini grandi per modelli vision-exp: riconoscimento a tile 800×800 senza perdita (smart/pipeline/full), OCR locale con pre-elaborazione e instradamento della grafia, GPU multi-vendor opzionale (DirectML/CUDA/OpenVINO) con fallback automatico a CPU.

Ricerca web gratuita per DSH: Parallel anonimo come predefinito con fallback a Exa, un interruttore nelle Impostazioni e un server MCP compatibile con Claude Code e Codex.

Gestione delle versioni per dsh: confronta la versione installata con ogni canale o linea di versioni npm, installa o esegue il downgrade con un clic, trasmette il log in tempo reale (copia di rollback-snapshot, estrazione npm, tempo trascorso), ripristina da snapshot locali e automatizza il ciclo con policy (auto-aggiornamento silenzioso, finestre di esecuzione, controlli giornalieri). Non ferma mai npm a metà; un blocco si interrompe solo dopo un’ora, e un albero globale parzialmente impegnato viene riparato dallo snapshot pre-installazione. Conferma prima dell’installazione, riavvia l’host dopo e passa a un mirror se il registry principale non è raggiungibile.

Quattro skill di workflow GitHub per triage PR, feedback di revisione, diagnosi di GitHub Actions e pubblicazione sicura di PR in bozza, che riutilizzano le capacità DSH esistenti con fallback gh/git.

Visualizza inline nel chat di DSH Web le immagini incollate o caricate e dà la vista ai modelli solo testuali: lo strumento visual_review, richiamabile dal modello, usa prima una qualsiasi API multimodale compatibile con OpenAI e, se fallisce, passa a un worker locale Qwen3-VL.

Interruttore di circuito a due livelli per i modelli con failover: disattiva un modello o un intero provider dopo ripetuti fallimenti delle richieste e instrada la richiesta successiva verso un fallback configurato

Cerca, elenca e leggi le sessioni passate e correnti tramite il servizio `sessionQuery` proprio dell'harness: usa l'indice SQLite FTS5 dove il deployment lo abilita, e ricade su una scansione limitata a partire dalle più recenti dove non lo fa

Immunità evolutiva agli errori per DeepSeek Harness: registra ogni episodio di uno strumento fallito e poi corretto, lo distilla in un “anticorpo” riutilizzabile archiviato in SQLite+FTS5 e inserisce i casi pertinenti prima che l’agente ripeta l’errore.

Quinta modalità di lavoro per DeepSeek Harness: richiede in ogni piano un disegno di falsificazione (almeno due prove che potrebbero confutarlo) e contrassegna ogni affermazione fattuale con la fonte ([文件]/[检索]/[记忆]) oppure [未知]. La valutazione delle prove segue l’AGENTS.md del progetto.

Su Windows sostituisce lo strumento pwsh predefinito con una shell configurabile multi-client (git bash, WSL, cmd, pwsh o percorsi personalizzati), con blacklist di divieti e fallback automatico.

Controlla Android dalla sidebar via testo, non screenshot. 30 strumenti leggono UI, toccano text/id/ref e misurano movimento; lo schermo specchiato permette di cerchiare una zona e inviarla con una frase, allegando al chat frame annotato e controlli. Verifica: 200–600 token vs >1k screenshot; 100–200 ms a caldo. H.264→WebCodecs senza transcodifica (26 s: p50 2 ms, 1 decoder, 0 frame persi); MSE automatico; ?avc=0 forza il percorso vecchio. Audio off/per serial; socket PCM stereo 48 kHz opzionale (22 s/1047 pacchetti/0 perdite), liberato alla chiusura. Chiudere ferma la cattura; decoder/recorder/server terminano ≤3 s; canale inattivo 90 s; richieste chiuse non si riaprono. adb_proc audit verifica perdite. Helper inclusi; host richiede adb/ffmpeg. adb_ocr e OCR UI vuota solo macOS.