Plugin

Rivede documenti Word, PowerPoint, PDF e HTML generati dall’IA nell’anteprima ufficiale: evidenzia i problemi con riquadri, modifica il testo sul posto e passa le note all’agente. PDF e immagini consentono solo annotazioni. Per modificare servono il kit LibreOffice incluso in Harness e Python.

Lettura web efficiente in token per DeepSeek Harness: una chiamata recupera più pagine tramite Chrome/Edge reale via CDP, le filtra per pertinenza e restituisce un unico riepilogo, riducendo i token di contesto dell’80-98%. URL di ricerca reali, accesso, screenshot e tre modalità proxy.

Gestisce i server MCP di un profilo DeepSeek Harness: mostra stato di connessione e strumenti registrati e verifica la configurazione prima del salvataggio (eseguibile mancante, nome di pacchetto npm usato come comando, variabile non espansa passata letteralmente al processo figlio, URL senza percorso). Si possono aggiungere incollando un frammento patch dsh o un blocco mcpServers di Claude Code, convertito nel formato dsh.

Sostituzione di caratteri sensibili per DeepSeek Harness. Confronta messaggi e risultati degli strumenti con una lista YAML gestita da te (globale, per ID provider o modello) prima che il modello li legga e ripulisce di nuovo la richiesta in uscita prima dell’invio. Evita che tali caratteri causino l’errore 400 Content Exists Risk dell’API ufficiale.

Lo strumento x_archive trasforma un link X (Twitter) in uno snapshot Markdown permanente tramite 2100laike: ri-ospita le immagini e conserva lo snapshot dopo la cancellazione. I duplicati restituiscono l’ultima versione senza consumare quota; refresh con PAT forza un nuovo recupero. Richiede il servizio di terze parti 2100laike. Anonimo: 8 archivi/giorno per istanza; PAT registrato: 100/giorno.

Lo strumento wb_archive trasforma un link Weibo (m.weibo.cn/status/...) in uno snapshot Markdown permanente tramite il servizio 2100laike: recupera per intero i post lunghi, ri-ospita le immagini e conserva lo snapshot dopo la cancellazione del post. I duplicati restituiscono l’ultima versione senza consumare quota. Richiede il servizio di terze parti 2100laike. Anonimo: 8 archivi/giorno per istanza; PAT registrato: 100/giorno.

Anteprima in sola lettura nella barra laterale destra per file SQLite e connessioni MySQL / MariaDB / PostgreSQL / SQL Server. Mostra tabelle, righe paginate, colonne e indici; larghezze regolabili trascinando. Non scrive mai nel database.

Memoria tra sessioni per DeepSeek Harness: archivio a tre livelli (note comportamentali, dettagli, archivio delle sessioni), scheda principale di 600 caratteri inserita a ogni passaggio, stati di lavoro/compagno/apprendimento, dati multi-persona e gruppi con partizioni di visibilità, soppressione o eliminazione di frammenti per sessione, riepiloghi e candidati di fatto inviabili a un modello separato, strumenti di backup e autocontrollo. Dati in testo semplice nella home; immagini e audio sono salvati tramite hash del contenuto.

Memoria persistente tra sessioni e una sequenza di recupero resistente ai blocchi basati sul nome host. Quattro strumenti: memory_recall, memory_save e memory_stats sul JSON semplice in $DSH_HOME/memory/facts.json, più resilient_fetch, che prova fetch normale, un host alias dello stesso servizio (per ora solo Wikipedia), poi curl su IPv6 e IPv4 (curl deve essere in PATH). Nessun daemon, dipendenza npm o rete all’import. memory_prune, quinto strumento in 1.3.0, è stato ritirato in 1.4.0 perché aggiungere strumenti a un plugin attivo danneggia le sessioni già aperte.

Gestore delle sessioni nella barra laterale di DeepSeek Harness: alberi di categorie per workspace riordinabili, sessioni fissate sopra o dentro le categorie (opzione selezionabile), archivio e cestino che conserva i log e consente ripristino o eliminazione in blocco. L’host gestisce categorie e cestino, il Web li mostra; un solo plugin. Fork aggiornato di ht719/dsh-session-categories con fissaggio, archivio e cestino; non installabile insieme all’originale.

Aggiunge un blocco a ogni sessione nella barra laterale. Rifiuta con avviso l’archiviazione tramite workspaces.archiveSession lato client (menu ⋮ o altro plugin che chiama lo stesso metodo). L’elenco è salvato sull’host e la sua archiviazione in blocco delle sessioni inattive salta sempre quelle bloccate. Le chiamate dirette al registro host non sono intercettate.

All’avvio dell’host legge le sessioni salvate e riprende quella interrotta da un riavvio con un breve messaggio di seguito.

Il riavvio è avviato dall’agente, non da un pulsante. Dopo aver chiamato un tool, il plugin attende che tutti gli agenti e i processi in background dell’host siano inattivi. Poi mostra un conto alla rovescia visibile di 10 secondi, annullabile con clic, scorrimento o tasto; quindi riavvia DSH e riattiva la sessione originale perché l’agente riprenda dall’ultima frase. Nessun accesso manuale: il tool è l’unico modo. Funziona con l’app desktop ufficiale e il client web ufficiale; le shell di terze parti non sono supportate per impostazione predefinita. Solo Windows.

Aggiunge l’eliminazione permanente di Session con un clic nella barra laterale Workspace di DeepSeek Harness: cestino al passaggio sulla riga, voce di menu, finestra di conferma, protezione delle Session attive, eliminazione a cascata delle Session derivate e pulizia della directory dei log, cache delle proiezioni e registri Workspace.

Modifica e rigenera: aggiunge un’azione di modifica alle bolle dei messaggi utente e rigenera da quel messaggio, mantenendo immagini e file e ereditando il modello originale.

Inserisce un file di regole di scrittura per canale solo nel system prompt del preset QQ, così quel canale risponde in una o due righe senza modificare gli altri. Non agisce finché `home` non punta a una cartella che contiene il file (nome predefinito: `QQ线口径.md`). È pensato per il preset QQ, non per l’elenco globale dei plugin.

Provider decisionale TypeSafe AI Jev per scelte probabilistiche tipizzate e punteggi in DSH. Richiede l’installazione e l’attivazione di `Firefox2100/dsh-ai-providers#runtime`.

Provider Ollama per modelli linguistici ed embedding, con rilevamento, caricamento e scaricamento dei modelli in DSH. Richiede l’installazione e l’attivazione di `Firefox2100/dsh-ai-providers#runtime`.

Provider per usare le API native di Alibaba Cloud DashScope in DSH per modelli Qwen, embedding, reranking, voce e generazione di immagini. Richiede l’installazione e l’attivazione di `Firefox2100/dsh-ai-providers#runtime`.

Trasforma la finestra DeepSeek Harness in vetro acrilico satinato che lascia vedere il desktop e si sovrappone al tema attivo senza sostituirlo. Su Windows 11, la trasparenza del desktop richiede anche l’installer incluso (`npx github:InkStain258/dsh-glass-skin`), che modifica `app.asar` di DSH Desktop dopo averne creato una copia di backup.

Un widget laterale mostra il saldo dell’account API DeepSeek e la latenza di andata e ritorno in tempo reale verso il provider di inferenza configurato, con soglia regolabile per l’avviso di saldo basso. `DEEPSEEK_API_KEY` deve essere nelle credenziali DSH; altrimenti il widget segnala la chiave mancante.

Plugin di utilizzo dei token DSH, forse utile: statistiche tra sessioni sulla destinazione dei token, quattro dati principali, distribuzione della lunghezza del contesto, heatmap di 12 settimane e tendenza settimanale, classifiche per area di lavoro e modello, previsione dei token del turno successivo e ottimizzazione delle bozze.

Gatto contabile bianco sul davanzale: mostra token e costi per risposta e sessione, il risparmio della cache dei prompt, il contesto rispetto alla finestra del modello, il prossimo cambio di tariffa di punta/fuori punta e il saldo DeepSeek in tempo reale. Fa le fusa se accarezzato, reagisce mentre lavora l’agente e sintetizza tutti i suoi suoni.

Registro del contesto per passaggio per dsh con gate opt-in: nasconde i gruppi di strumenti pesanti dalla tabella, esternalizza su disco i risultati lunghi e risponde alle letture duplicate con un puntatore invece di reinviarli. Nel test A/B dell’autore, il gate della tabella ha ridotto di 16.110 i token del prompt del primo passaggio (-49,7%) e di circa il 23% il contesto per passaggio nelle sessioni lunghe.