Plugin

Port di ponytail: una persona di codifica di sviluppatore senior pigro sempre attiva, con livelli di intensità, persistenza del livello predefinito e skill review, audit, debt, gain e help per DeepSeek Harness.

Skill Smart Charts: trasforma file CSV/TSV/TXT/XLSX/XLS/JSON in HTML ECharts interattivo autonomo - 32 tipi di grafico, incluse mappe offline, 3 temi, senza CDN. Un profilo dati --profile (dtype per colonna, cardinalità, valori mancanti, campioni, statistiche, granularità delle entità, segnali di insight) consente all'agente di leggere i dati e scegliere da sé il grafico; ogni grafico incorpora una scheda informativa (plot_stats + data_preview) i cui numeri sono gli unici valori citabili. Il codice di trasformazione LLM gira in una sandbox limitata (blacklist + whitelist AST + builtin sicuri); --doctor verifica l'ambiente Python. Del tutto offline, ECharts incluso.

Portato dal plugin ARS Claude Code (44k+ stelle su GitHub): skill di ricerca accademica per DeepSeek Harness — un team di agenti di ricerca approfondita, una pipeline di scrittura articoli, un pannello di peer-review multi-prospettiva e un orchestratore end-to-end, più sedici comandi /ars-*.

Regno di governance degli agenti per DeepSeek Harness: territori, associazioni di ruolo (bind/unbind/session con identità di modello/agente), e un ciclo di attività pianifica→assegna→esegui→rivedi in cui le dichiarazioni del Worker non si completano mai automaticamente (Claim ≠ Fact), con una console operativa GUI locale.

Set completo di skill promosse di Matt Pocock (25 SKILL.md: grilling, writing-for-agents, wait-what, TDD, code review, wayfinder, ask-matt router) portato su DSH.

Pannello laterale con esplora file, terminale e revisione Git per anteprime rapide dei file.

Esperienza di editing in stile VSCode per DeepSeek Harness: un editor di file centrale basato su Monaco (schede, apertura rapida Ctrl+P, barra di stato) e revisione interattiva dei diff dei risultati di modifica/scrittura dell'agente con Keep/Undo per ogni modifica, rollback e archiviazione, persistenti tra i riavvii.

Importa la configurazione di Claude Code in DeepSeek Harness da una schermata di impostazioni nativa o dalla CLI, con anteprime di simulazione per competenze, comandi, agenti, hook, regole di autorizzazione e configurazione MCP. Codex e OpenCode restano supportati come origini secondarie, con applicazione sicura dalle collisioni e verifiche post-spostamento.

Esploratore dei file di progetto nella colonna dei dettagli (selezione multipla, spostamento tramite trascinamento, caricamento, scaricamento, rinomina, cestino, apertura nel sistema) con una scheda di anteprima in sola lettura nella sessione per Markdown/HTML/JSON/CSV/notebook/PDF + evidenziazione del codice, un badge del throughput del modello in tempo reale e una GoalBar multilinea.

Gestione del ciclo di vita degli obiettivi per dsh con una kanban board interattiva: obiettivi, criteri, tentativi e revisioni vivono nel workspace, guidati dagli strumenti graph_*, con una board a due corsie renderizzata nella vista conversazione.

Port di DietrichGebert/ponytail v4.9.0: modalità senior pigra sempre attiva con una scala a 7 gradini (da YAGNI al codice minimo), 6 skill per review, audit, debito, guadagno e aiuto, senza strumenti vuoti.

Plugin di revisione delle modifiche di sessione per DeepSeek Harness: traccia le chiamate agli strumenti di scrittura/modifica per sessione e visualizza diff a livello di riga con colori personalizzabili, con isolamento delle sessioni, aggregazione dei sottoagenti e aggiornamenti live via SSE.

Preset modalità esperto DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): coordinatore + 17 subagenti esperti con delega automatica. Funzioni: taskboard (stati pending/ready/running/done/failed, DAG dipendenze, rivendicazione atomica, retry, ripristino), gate qualità (pipeline 5 fasi: requisiti, implementazione, verifica, revisione, integrazione; 2 rilavorazioni), Five-Anchor (revisione/convergenza/anti-deriva/cooperazione/risorse), Near-distance (modello identità/compito/output), divulgazione progressiva (~28% risparmio token), persistenza, bus P2P, revisione incrociata, pool esperienza, via rapida, auto-retry. 17 esperti: dati, copywriting, legale, PM, frontend, UI/UX, architetto, social, growth, fin. quant., backend, DevOps, DB, QA, sicurezza.

Studio AI per immagini e video come pannello flottante DSH, così la creazione procede accanto alla conversazione invece di sostituirla: da testo a immagine, da immagine a immagine e composizione multi-immagine da 1K a 4K su otto rapporti d'aspetto; da testo a video e da immagine a video con controllo del primo fotogramma da 4 a 12 secondi; modalità cortometraggio che importa una sceneggiatura (.txt/.md/.json) e la suddivide in inquadrature storyboard per anteprima e generazione in blocco; e uno spazio di lavoro per prompt expert. Zero dipendenze a runtime.

Approvazione automatica basata su regole per le escalation della sandbox di DeepSeek Harness, con revisore LLM opzionale e fallback umano nativo.

Rotte di modello dedicate, strumenti e guida di sistema per visione, compattazione, revisioni, subagent, titoli e generazione di immagini.

Plugin esplora file per DeepSeek Harness: albero dei file, anteprima, markdown, evidenziazione della sintassi, modifica nel pannello, integrazione con VS Code.

Revisione dei piani con annotazioni ancorate e feedback strutturato restituito all'agente.

Barra laterale destra della GUI web di DSH: esploratore di file in stile VS Code più controllo del codice sorgente (git status, stage/unstage/discard, commit, diff, grafo dei commit, fetch/pull/push, branch e remote, git init, cambio tra più repository, stato dei file con colori, icone per tipo di file), una vista editor che apre ogni file raggiunto dal chat, dall'albero dei file o dal controllo del codice sorgente (anteprime Markdown/HTML/PDF/immagine, evidenziazione della sintassi per 15 linguaggi, modifica del diff per hunk, salvataggio con Ctrl+S), operazioni sui file (nuovo/sposta/copia/elimina, mostra nell'esploratore), un rail di icone comprimibile, un terminale inferiore multi-scheda (ConPTY) e messaggi di commit generati dal diff in stage da un modello configurato sull'host.

Skill di flusso di lavoro di ricerca AI-for-Science per DeepSeek Harness, rivolto a ricercatori e studenti post-laurea che usano IA agentica: revisione della letteratura multi-angolo con file per angolo, progettazione di esperimenti con elenco di caveat, lettura di figure e articoli; ogni lavoro restituisce file più un briefing di verifica incrociata per un secondo modello. Zero dipendenze, MIT.

Un workspace browser nativo AI per DeepSeek Harness (DSH), che combina navigazione a schede multiple, annotazioni delle pagine in tempo reale, editing leggero del codice, anteprime del workspace e iterazione assistita dall'agente su Web e Desktop.

Pet da scrivania disegnato dal profilo ufficiale della balena, sia per l'app desktop sia per la UI web: animazioni SVG ed espressioni del volto seguono lo stato dell'agente (sta pensando, sta lavorando, finito, errore, in attesa di conferma) e può seguire le altre sessioni in esecuzione con un badge di conteggio; toccalo, trascinalo, scuotilo fino a fargli girare la testa, schiacciato contro il bordo dello schermo o passa il cursore sulla sua testa per una carezza; 7 palette, 4 dimensioni, suoni sintetizzati, sincronizzazione del tema chiaro/scuro e un'anteprima web giocabile.

Skill di code review basata su template: flusso di revisione in cinque fasi, classificazione per gravità (critica/media/minore), punteggio quadridimensionale (qualità, sicurezza, prestazioni, manutenibilità), output doppio in testo e HTML e knowledge base di riferimento on-demand.