Plugin

Livello di integrazione nativo DSH per il motore di memoria Minta: compone la riga ufficiale dsh-mcp-client, registra la skill minta-memory-governance più un prewarm della memoria all'avvio della sessione, e fornisce un preset agente Minta; richiede il motore Minta distribuito separatamente (Python/Docker) per fornire i 19 strumenti MCP — non utilizzabile senza di esso.

Base di conoscenza secondo il pattern Karpathy LLM Wiki per DSH: competenze wiki-write/wiki-search, pipeline senza dipendenze (lint/indice/sincronizzazione memoria mnemon/feedback di qualità), plugin di ciclo di vita minimale che inietta schema + anteprima della conoscenza, richiamo semantico SiliconFlow via proxy compatibile con Ollama.

Accesso privato tramite Tailscale a DeepSeek Harness Web che autorizza gli utenti in base all'header affidabile Tailscale-User-Login iniettato da Serve, con un gateway solo su loopback e una configurazione Serve protetta.

Bridge WeChat bidirezionale: legge i messaggi in arrivo dal database locale di WeChat e invia risposte tramite automazione dell’interfaccia Windows, così puoi parlare con una sessione DSH locale dal tuo WeChat. Per impostazione predefinita, anche gli esterni che possono scrivere a questo account WeChat possono conversare con la sessione locale (senza eseguire comandi né accedere ai file). Un’allowlist in ingresso limita chi può contattarla.

Ricerca su Zhihu, tool per agenti, basi di conoscenza e tracciamento dell'utilizzo per DeepSeek Harness.

Aggiunge un pannello di impostazioni multiutente al client web DSH: selezione della modalità d'uso, gestione dei membri con stato online e associazione dei dispositivi, e cambio o condivisione delle basi di memoria e conoscenza per ciascun membro.

Knowledge base di team per la condivisione di conoscenza offline (scenario FDE box): punti di accesso per navigazione, ricerca full-text e raffinamento; il materiale grezzo viene accodato automaticamente e distillato in pagine wiki da una sessione bot seriale (modello Karpathy LLM Wiki: materiale grezzo immutabile, raffinamento in due fasi, flusso di log, lint mensile).

Workbench con assistente IA, controlli pausa/arresto, impostazioni separate del modello in background, attività/risposte, Linky, raccolta mirata di conoscenze, ricerca locale e su 云之家, lettura notizie e strumenti per sviluppatori. Gli embedding facoltativi scaricano un modello. 云之家 richiede CLI/account; le chat web richiedono l’app desktop.

Collega DeepSeek Harness a Busabase: cerca nella conoscenza del workspace, lavora con record e app strutturati, invia le scritture come ChangeRequest revisionabili e ispeziona i risultati in schede live.

Plugin nativo di grafo di conoscenza Graphify che fornisce 10 strumenti di intelligence del codice, ricerca topologica, scoperta di nodi dio e triage del raggio di esplosione delle PR.

Bridge di tutoraggio DeepTutor: spiegazioni approfondite, domande di autoverifica, pianificazione del percorso di apprendimento, ricerca nella base di conoscenza personale (RAG) e archiviazione delle note tramite gli strumenti deeptutor_run / deeptutor_kb / deeptutor_note.

Base di conoscenza portatile per agenti in Markdown OKF v0.2 semplice: 13 strumenti wiki_* di lettura/scrittura, divulgazione progressiva, backlink, scritture controllate dalle regole di AGENTS.md, manutenzione automatica di indice e log, linting e commutazione tra più bundle denominati (a livello di sessione o globale).

Adattatore Discord installabile nei profili web o desktop dsh: menzioni e thread si associano alle sessioni, con risposte in streaming e attività degli strumenti in tempo reale. Nove slash command gestiscono associazione workspace, preset dei permessi e scelta del modello. Approvazioni e domande vengono prese da Discord o UI web in base a chi risponde per primo. Allowlist guild con rifiuto predefinito.

Aggiunge un permesso workspace-write++ che mantiene i tool file all'interno del workspace saltando la sandbox dei processi di Windows per gli eseguibili ammessi tramite wildcard, come Git Bash.

Un unico livello di memoria per ogni strumento e agente AI: iniezione di Context Bundle, recupero al momento del prompt, strumenti MCP e cattura del thread DSH a fine turno.

Consulta le basi di conoscenza Tencent ima in un pannello laterale DSH, visualizza in linea file PDF, Office, note e contenuti multimediali e consenti all’agente di cercarli e leggerli tramite cinque strumenti.

Aggiunge backend selezionabili per web_search e web_fetch nativi, configurabili per sessione dal menu composer o con /setup-search e /setup-fetch. Ricerca: DeepSeek, Exa, Firecrawl, Tavily, Tinyfish, OpenAlex, Semantic Scholar e ricerca con modello lato server. Fetch: HTTP locale con allowlist per reti private, DeepSeek Fetch API, Exa, Firecrawl, Tavily e Tinyfish.

Adattatore DeepSeek Harness per Context Mode: strumenti ctx_* in-process per l'esecuzione di codice in sandbox e una base di conoscenza FTS5, più indicazioni di routing della finestra di contesto.

Connettore MySQL per DeepSeek Harness: configura più connessioni nella pagina impostazioni con allowlist delle tabelle e permesso di scrittura per connessione, cambia la connessione attiva dal composer ed esponi gli strumenti mysql_query / mysql_tables / mysql_execute a ogni preset di agent.

Plugin di canale QQ per DeepSeek Harness tramite OneBot v11/SnowLuma, con approvazione dell'accesso tramite pairing, memoria a lungo termine, knowledge base, eventi proattivi e pannello admin.

Trasforma l’applicazione di agenti AI in uno spazio di lavoro interattivo per ideazione e design, con pannelli modificabili, conoscenze strutturate e iterazione guidata.

Personaggio che vive sul proprio telefono: il plugin installa e avvia il suo Android e le notifiche possono svegliarla. Installa app da sola, naviga, mette like e commenta su Xiaoheihe/Bilibili; ha QQ personale (NapCat / SnowLuma, risposte divise, sticker). Include schede delle persone, diario alle 23:30 e richiamo prima di ogni risveglio (embedding locali predefiniti; SiliconFlow / DashScope opzionali), vita tra conversazioni (dopo HDS-Interlude) e PC microVM opzionale con approvazione. Schede phone/computer/dot; impostazioni in `~/.dsh/dsh-dot.json`; sei componenti disattivabili singolarmente. Solo il QQ configurato con `/qq owner` è tuo; i messaggi altrui sono notifiche non attendibili.

Esegue TiddlyWiki 5 come base di conoscenza persistente di DSH: dieci strumenti agente tiddlywiki_* (ricerca filtrata, lettura/scrittura/lotto/rinomina/elimina, recenti, tag, sincronizzazione git con risoluzione dei conflitti), un editor TiddlyWiki completo incorporato nella colonna centrale della GUI tramite un proxy same-origin, una scheda wiki laterale destra, una scheda per sessione che riassume le note lette o scritte da una sessione, una scheda nota rapida con salvataggio automatico delle bozze e un segnalibro di ritaglio opzionale con allegato immagine — il tutto supportato da un repository git con commit automatico.

Uno swarm governato di sei agent DSH specialisti — orchestrator, planner, bridge alla knowledge base, developer e due reviewer — trasforma un requisito in una pipeline di fasi rigida in cui ogni consegna deve dimostrare il proprio valore con evidenze strutturate prima che possa iniziare la fase successiva; i reviewer sono sola lettura, i merge del codice avvengono solo dopo un passaggio di review e un log eventi append-only offre replay completo e audit su una bacheca kanban live. Il suo design trae ispirazione dal kanban di Hermes Agent.