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Per il modello di visione nativo di DeepSeek Harness deepseek-v4-flash-vision-exp, innalza i limiti di ammissione delle immagini a 32 MiB / 8192 px / 600 immagini e aggiunge uno strumento highres_read che suddivide le immagini grandi in riquadri, per poi restituire l'immagine intera più riquadri di 800x800 tramite lo strumento read_image dell'host.

Badge inline +N −M sulle righe degli strumenti edit/write e una scheda riepilogativa pieghevole delle modifiche ai file per turno con diff allineati, revisione e undo — copre edit/write nativi, str_replace_editor e sub-call di Code Dispatch, senza bisogno di git.

Strumenti di scrittura che rimuovono i pattern dall'aspetto AI e si adattano alla tua voce personale. 8 strumenti deterministici scansionano il testo, costruiscono un'impronta di stile dai tuoi campioni e restituiscono brief di riscrittura.

Strumento a basso costo per la comprensione dei video: un tool video_understand trasforma un link Bilibili / BV / un video locale in un layer informativo AVIS (ASR + struttura delle scene + tracking degli oggetti + etichette YOLO) e restituisce summary + Q&A. Routing dinamico tra layer guidato dalle domande (L0 ASR / L1 tracking oggetti / L2 VLM su keyframe), riuso del layer semantico per domande ripetute, tetto di budget per singola domanda. Motore Python: il layer base richiede faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); il layer semantico opzionale aggiunge ~2GB di torch / transformers / ultralytics. Un doctor --fix incluso configura il venv e installa entrambi.

Recupera qualsiasi pagina http/https e restituisce titolo, descrizione, testo principale, struttura delle intestazioni e link, con statistiche (conteggio caratteri/parole, tempo di lettura, lingua) e parole chiave principali; può scaricare le immagini del contenuto nello spazio di lavoro della sessione per l'analisi visiva e inviarle agli analizzatori registrati tramite il servizio scrape.imageAnalyzer.

Trasforma la programmazione in un RPG: turni completati, chiamate agli strumenti e todo completati guadagnano XP, con oltre 27 badge di obiettivi, livelli, titoli e stagioni. Punteggio guidato dagli eventi con un motore a funzioni pure — il lavoro stesso è il gioco.

Righello di navigazione dei turni utente sul bordo sinistro con evidenziazione della posizione di lettura, anteprime al passaggio delle metriche per turno e degli estratti delle risposte del modello, controlli da tastiera e clic-per-saltare, e ricerca locale delle conversazioni.

Compagno desktop a forma di balena in pixel art con 29 stati controllati per frame: bussa sul vetro e lampeggia il titolo della scheda quando un'approvazione è in attesa, pronuncia un rapporto di completamento alla fine di un turno, e aggiunge una tavolozza di comandi slash al client web.

Invia immagini locali o URL di immagini HTTP(S) a un endpoint vision compatibile con OpenAI configurato usando lo strumento inspect_image e restituisce alla conversazione la risposta testuale.

Schema persistente della conversazione: domande e risposte finali per ogni round, filtro per parole chiave, salto con un clic, modalità cronologia leggera/completa e Ctrl/Shift+clic per aprire la stessa posizione nella vista Trajectory.

Workflow in stile Trellis per DeepSeek Harness: breadcrumb di fase per turno tramite agent/pre-step, provider di skill bundle e stato task/fase nativo DSH con guardrail di pulizia git.

Riduzione reversibile del contesto per DeepSeek Harness: ricodifica tabellare lossless in stile TOON delle array JSON uniformi, finestre di tabella campionate a passo con numeri di riga e dedup cross-turn per output di strumenti ripetuti; ogni sostituzione passa un gate byte+token (≤72% byte, rigorosamente meno token stimati) e l'originale viene scaricato su disco dietro un avviso `[save-token #id]` recuperabile in una chiamata tramite lo strumento `save_token_expand`, con conteggio dei token fatturati e risparmiati su una dashboard delle impostazioni.

Incorpora un vero editor VSCode (code-server o VS Code desktop locale tramite l'estensione bridge inclusa) come scheda GUI: le modifiche ai file dell'agente aprono diff rosso/verdi per turno che persistono dopo la chiusura delle schede e il ricaricamento della pagina, i file si bloccano mentre l'agente scrive e un supervisore watchdog evita processi orfani.

Trasforma qualsiasi idea in contenuti promozionali nativi per ogni piattaforma.

Fa squillare il tuo telefono tramite CallKit: strumenti `call_me` e `text_me`, più chiamate opzionali a fine turno e per l'approvazione, la cui risposta vocale viene trascritta di nuovo nella sessione.

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.

Barra dei turni compatta sul bordo destro con riepiloghi al passaggio del mouse e navigazione con salto al clic

Animale da desktop di Cristiano Ronaldo per DeepSeek Harness: un chibi con il numero 7 del Portogallo in un overlay in basso a destra la cui animazione segue lo stato dell'agente (palleggia mentre gli strumenti girano, pensa, attende le approvazioni, si tuffa sugli errori e festeggia SIU con un suono dell'host a fine turno); si trascina, guarda il cursore, si tuffa al triplo clic, e un pannello gestisce più animali e importa spritesheet proprie. Funziona anche come finestra nativa di Windows senza bordi e sempre visibile che sopravvive alla chiusura del browser: al passaggio del mouse mostra workspace e titolo della conversazione, il doppio clic apre Harness in Edge.

Agente di coding da terminale per DeepSeek Harness con UI a schermo intero in alternate-screen, navigazione delle sessioni consapevole dei turni e un flusso di lavoro /ship con gate che porta requisiti di una riga attraverso specifica, TDD e controlli di accettazione rieseguiti.

Trasforma l'uso dei token di DSH in un gioco gacha: nutri un mostro con token, guadagna monete, pesca tra 14 waifu AI (Kimi/GLM/Gemini/Claude e altre), potenzia artefatti e costruisci una squadra di battaglia in stile Balatro con bonus di accesso giornaliero.

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.

Guida un vero Chrome tramite un server MCP locale così che l'agente possa cercare su Google/Bing/Sogou, leggere qualsiasi pagina compresi i contenuti renderizzati con JS e accessibili solo dopo il login, automatizzare clic/scorrimento/digitazione/pressione tasti/selezione in una finestra in background ed eseguire ricerca/dettaglio/commento/download per Zhihu, Xiaohongshu, Douyin, Bilibili, X e Reddit; commenti riprendibili, download verificati con SHA-256, cookie mai restituiti, solo localhost.

Provider web-fetch Playwright/CDP per lo strumento integrato web_fetch: renderizza le pagine in un browser reale, le ripulisce dal rumore (Readability + DOMPurify) e restituisce Markdown.

Accesso LAN e tramite reverse proxy all’interfaccia web di DeepSeek Harness: restituisce il servizio delle impostazioni sulle pagine non localhost, completa le API web che un browser non espone su HTTP semplice e può aprire un proprio listener.