Plugin

Esegue un passaggio deterministico di instradamento delle skill per ogni istruzione dell’utente, consultando il catalogo prima della risposta del modello. Sull’host valuta il catalogo attivo con parole chiave dell’istruzione e metadati, senza chiamate a LLM o embedding. Aggiunge un solo messaggio con tag producer allo step: elenco ordinato per impostazione predefinita, corpo del SKILL.md vincente oltre soglia oppure istruzione di chiamare esattamente una volta un router skill nominato. Il plugin non interviene sulle istruzioni non pertinenti.

Compatta il menu laterale DSH Web (plugins, extensions, attività pianificate, IM) da elenco verticale etichettato a fila orizzontale di icone 36×36 con tooltip al passaggio. Settings → General ripristina l’elenco; la scelta si ricorda per browser.

Selezione dei frantoi a cono idraulici monocilindrici MACKORN NH/NS e progettazione dell’impianto: raccolta requisiti, scelta attrezzatura, configurazione, proposta, simulazione granulometrica e calibrazione con dati sul campo. 21 strumenti, 6 skill, server MCP, nessuna dipendenza runtime.

Knowledge base integrata in stile Obsidian per DSH: gli agenti distillano conversazioni, documenti e fonti web in un grafo .wiki strutturato, con recupero, esportazione del grafo, modifica note, build incrementali e gestione di più vault.

Visualizzatore a schermo intero: apre l’originale con zoom, trascinamento, precedente/successiva, nome e download; supporta anche frecce e swipe. Il controllo accanto all’input raccoglie le immagini in miniature con 1-12 colonne configurabili e memorizzate, oppure le nasconde per ripristinarle in seguito. Applica stili in loco senza spostare nodi. display_image sull’host accetta percorso/cartella locale (converte TIFF/HEIC e conserva l’originale al download), URL o ricerca Bing, Huaban e Sogou; verifica il caricamento, salva di nuovo immagini bloccate dall’hotlink e scarta link non validi tramite magic bytes. Restituisce Markdown. Una regola system prompt richiede Markdown `` per ogni immagine nel testo, perché le righe degli strumenti raccolte non sono visibili.

Scoperta di plugin dsh basata sui requisiti e recipe ambienti: plugin_guide abbina esigenze in linguaggio naturale a una directory di plugin curata con motivi e comandi di installazione; recipe installa interi setup (famiglia di notifiche, set di audit di sicurezza...) da bundle della community inclusi con piani ordinati.

Un interrupt button verde accanto alla casella di invio: interrompe silenziosamente un agente in esecuzione, che poi riassume il proprio progresso e chiede nuovi requisiti, con un interrupt prompt personalizzabile.

Montaggio incrementale dei file con deduplicazione delle letture: gli intervalli di righe montati non vengono mai reinviati al modello, le modifiche su disco invalidano e rimontano, con una scheda File montati e il conteggio del risparmio di token

Memoria cross-sessione con ambito di progetto: snapshot di PROJECT.md iniettato nel primo messaggio utente, uno strumento memory_remember e auto-riflessione dopo i task ReAct; ogni progetto mantiene il proprio file di memoria

Requirement-to-delivery workbench: paste or upload a requirement, and a plan-dispatch-verify loop delivers it with child agents and test evidence.

Turns one journal paper PDF into a Chinese group-meeting literature report deck (.pptx) in the Nanyang Normal University physics template, plus a matching Word speaker script. Requires Python 3 with python-pptx, python-docx, Pillow and pymupdf (pypdf fallback); install them with pip install -r requirements.txt.

Optimize prompts in the DeepSeek Harness composer: identify missing requirements, insert a sentence from 90 method cards, or compare and edit a full rewrite before you send.

Memoria auto-narrativa in cinque segmenti limitati (800 caratteri, non il contesto completo): nota in prima persona del modello, profilo utente da fatti approvati, dati ambientali separati dall’identità, conclusioni prioritarie e abitudini. Ogni fatto inserito è rintracciabile e revocabile per ID; profilo modificabile a mano, note in righe semplici cancellabili. I fatti sfumano con uso e tempo senza perdere credibilità. Le preferenze sono rilevate come candidate, mai approvate automaticamente; i conflitti restano affiancati. Include ricordi con citazioni, indice incrementale che decodifica solo nuovi frame, livello caldo con puntatore obbligatorio, doctor per i guasti, heartbeat dell’iniezione ed export/import tra computer.

Memoria a lungo termine per dsh con difesa a più livelli. Due livelli: `.dsh-memory/` del progetto e `$DSH_HOME/memory/` dell’utente, ciascuno in JSON modificabile a mano con limiti per voci e tag. Scrittura atomica (temporaneo univoco e rename), storico `history/` limitato e blocchi per livello tra processi con recupero dei blocchi obsoleti. Rifiuta una revisione su disco diversa per evitare aggiornamenti persi. Delimita il testo come dato non attendibile, rimuove delimitatori falsificati in scrittura, verifica i limiti al caricamento e impedisce fughe tramite symlink con MEMORY_STORE_ESCAPE. Senza filtri euristici sui contenuti né conferma, mantiene l’auto-consolidamento senza interfaccia. Installazione: `dsh plugin --profile web add github:RocoFish/deepseek-memory`.

Aggiunge una riga con chevron sotto New Session per comprimere in loco l’elenco dei pannelli della barra laterale e restituire lo spazio al workspace e alle sessioni. Usa un attributo sulla radice della pagina e CSS: non modifica il bundle host né annulla la registrazione delle righe. Comprime anche voci iniettate fuori dallo slot dei pannelli, abbinate tramite i propri attributi data. Stato ricordato per browser; controllo nascosto nel rail da 56px.

Potenziamento dei prompt in 4 livelli per la GUI Web dsh: base / standard / professional / system. Il livello system genera sempre un prompt Markdown strutturato con LangGPT; il workbench iterate riscrive una base modificabile in base a un requisito facoltativo.

Decorazione Web3D a forma di sfera energetica per la GUI Web DSH: un nucleo di particelle avvolto da 3 anelli meccanici si restringe e tace quando la sessione è inattiva, mentre pulsa a doppio battito durante un turno. Bagliore UnrealBloom, trascinabile da un angolo, posizione e dimensioni memorizzate. three.js è servito localmente dal plugin, non da CDN.

Skill Pixiv con CLI Python: cerca illustrazioni, manga e romanzi; consulta classifiche giornaliere/settimanali/mensili, rookie, originali, IA e R-18; cerca opere, serie di romanzi e artisti e scarica gli originali. Le opere multipagina diventano PDF, ugoira GIF e le serie TXT. Richiede Python 3.9+, requests, img2pdf e Pillow (pip install -r requirements.txt); per R-18 servono i tuoi cookie Pixiv.

Crea figure scientifiche tramite codice: gli agenti generano un IR versionato e lo modificano un nodo alla volta senza spostare gli oggetti intatti. Esporta SVG/PDF/PPTX vettoriali reali pronti per la pubblicazione. Include sette strumenti papercanvas_* (create/get/patch/layout/lint/render/inspect), motore deterministico, lint FC001–FC008 e risoluzione dei font CJK. Verificato con DSH 0.1.5-rc.3–0.2.2-alpha.2; dell’autore di dsh-sessionflow. Richiede il motore PaperCanvas installato a parte: Python 3.11+ e CLI papercanvas (non ancora su PyPI); installalo da questo repository e aggiungilo a PATH o imposta papercanvasBin. Il plugin è un adattatore leggero e non include il motore.

Il clic centrale chiude una Session o una scheda laterale nella UI Web DeepSeek Harness. La Session usa l’azione di archiviazione della propria riga, mantenendo la conferma per lavoro in corso e l’avviso annullamento nativi; la scheda usa il proprio controllo e conserva la regola che impedisce di chiudere una guida isolata. Agisce solo con pressione/rilascio sullo stesso elemento; trascinare col clic centrale non chiude. Due switch nei Settings del plugin disattivano separatamente le funzioni e sono ricordati per browser.

Solo Windows: un pulsante flottante in basso a destra con luna e balena DeepSeek-chan addormentata arma lo spegnimento del PC quando tutte le sessioni root Agent sono inattive; un altro clic disarma. Trascinabile, ricorda la posizione in localStorage, evita i popup negli angoli e resiste al rerender frontend. A fine batch avvia un countdown annullabile di 60 s (configurabile 10–600) visibile su pulsante e banner. Cancel esegue shutdown /a e disarma; una nuova sessione durante il conto alla rovescia lo annulla. Clic destro alterna “solo in caso di successo” o sempre. Impostazione persistente in $DSH_HOME/deepseek-chan-sleep-shutdown.json. Zero dipendenze runtime.

Ricorda il reasoning effort scelto esplicitamente per ogni provider e modello e lo ripristina tornando a esso, senza sostituire il selettore modelli DSH.

Dimostrazioni matematiche verificabili per DeepSeek Harness: server MCP locale stdio con 23 strumenti di controllo automatico, skill di workflow inclusa e comandi /prove e /audit-proof. proven, refuted e inconclusive restano distinti; i passaggi non dimostrati vengono segnalati. Al primo avvio servono Python 3.10+ e pip install -r requirements.txt; prima dell’installazione i 23 strumenti non sono disponibili.

Backup per conversazione DSH: mirror incrementale delle sessioni, ripristino con anteprima e conferma e pulizia basata su regole con cestino di 7 giorni.