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Framework di lavoro test per DSH: crea l’albero di directory prodotto/modulo/versione, registra sette tool test_framework_* e quattro skill runtime. Prima dei test, un gate nel prompt segnala le parti dei requisiti, versioni, documenti correlati e credenziali ambiente non ancora registrati. Richiede il server Playwright MCP, senza fallback.

Preset Project Development Mode e bacheca di sviluppo in chat per DeepSeek Harness: la conversazione lead chiarisce i requisiti e delega all’Agent Team; una bacheca flottante segue ogni richiesta di modifica nelle fasi di assegnazione, esecuzione, test e accettazione, con 7 strumenti dedicati.

Attività pianificate che eseguono un prompt a intervalli fissi; ogni esecuzione apre una nuova sessione e viene registrata nella cronologia.

Inietta un breve promemoria sulle convenzioni (percorso assoluto INDEX + versione) una volta per sessione e versione; al cambio di versione lo reinietta al turno successivo, inclusi i turni chat. Hard guard facoltativo: nei turni operativi rifiuta gli strumenti write/edit finché la sessione non ha letto l’indice (chat e shell non sono bloccati per impostazione predefinita). Include checklist di esempio o accetta una directory personale; zero dipendenze, percorsi configurabili. Risolve il problema delle convenzioni documentate ma non consultate all’avvio del lavoro.

Mantiene il task ledger del repository come sezione persistente del prompt e registra undici strumenti nativi. Aggiunge anche un pannello laterale e una finestra flottante per consultare la coda e approvare le attività di revisione.

Ledger di ragionamento verificabile: ogni fatto deve rimandare a un file:line reale ed esserne citato alla lettera; ogni ipotesi indica come confutarla e una conclusione non può basarsi su un’ipotesi mai riportata in revisione. Può includere data di revisione, confidenza e condizione di invalidazione. Include checker, famiglia di comandi /fp, gate facoltativo che chiede conferma prima di comandi shell irreversibili e pannello web con i codici errore corretti a ogni ciclo.

Coordina attività PUA e Completion Guard tramite /task-run o CLI. Per completare servono criteri di accettazione congelati e un certificato candidate/Goal aggiornato; massimo 8 cicli e 90 minuti. Verificato su macOS Desktop 0.2.0-rc.2. Da 0.3.7 include PUA 0.3.27, Completion Guard 0.9.0 e SpecWorkflow 0.1.1: va installato solo Task Runner.

Mantiene attiva una sessione DeepSeek Harness non presidiata quando nessuno risponde a ask_user_question: gestisce le opzioni e non modifica le risposte umane. Dopo un intervallo configurabile (120 s predefiniti), invia l’opzione marcata (Recommended)/（推荐） oppure il fallback primo/ultimo configurato. Le revisioni del piano restano a una persona, salvo abilitazione esplicita.

Traccia per dispositivo le installazioni riuscite dei plugin DSH, unisce i registri tra dispositivi tramite un account Baidu Netdisk autorizzato dall’utente e supporta reinstallazioni batch con verifica preliminare.

Solo Windows: aggiunge in Settings → General un interruttore per spegnere il computer al termine di una conversazione completata (ritardo predefinito 60 s, configurabile da 5 a 86400 s). Un dialogo nativo con conto alla rovescia annulla lo spegnimento in attesa con un clic (shutdown /a).

Pannello orchd in sola lettura nella barra laterale destra DSH: bacheca attività e idee, grafo dipendenze, timeline di revisione e voce d’installazione per il progetto della sessione corrente.

Sorveglia una directory e, quando l’albero resta inattivo, invia un diff raggruppato e deduplicato escludendo le scritture della sessione stessa. Ogni watch può avviare un nuovo turno o accodare la consegna al passaggio successivo.

Mostra il costo di contesto di ogni skill e consente di nasconderla dal catalogo senza eliminarla. Elenca tutte le skill su disco con la riga esatta inviata al modello (description normalizzata e troncata al limite), dimensione del corpo e stima dei token. Anteprima byte per byte del messaggio catalogo ricevuto dall’agent, confronto con la copia pubblicata nella sessione corrente e segnalazione di skill assenti dal catalogo per frontmatter non valido o shadowing da una root prioritaria. Nascondere scrive disable-model-invocation nel frontmatter ma conserva il file, quindi `/name` continua a funzionare. Importa anche da ClawHub, Skills.sh e URL GitHub e disinstalla le skill di proprietà dell’utente.

Pagina di gestione skill per dsh: imposta ogni skill su on, manual only, model only o off per modalità agent; conta i caricamenti per modalità dalla cronologia sessioni; cerca su skills.sh e installa da GitHub; importa da Codex, Claude Code o cartella; crea, modifica e versiona skill, con cestino per quelle eliminate. Le modalità restano attive dopo la disinstallazione.

Pacchetto di ricerca sugli investimenti: 10 strumenti (ricerca, recupero pagine, audit fonti, verifica affermazioni, rigore numerico, stato dei canali, workflow loader, chart engine, PDF renderer, PDF gate) e 23 skill adattate da ai-berkshire. Un flusso in sei fasi usa quattro agent paralleli (Duan Yongping, Buffett, Munger, Li Lu) per analizzare un’azienda, confrontarsi e produrre un PDF ricco di grafici con copertina, tabelle, didascalie e numeri di pagina. Richiede Python 3.10+; gli strumenti grafici/PDF richiedono anche python-docx e matplotlib.

Console di creazione skill per Web UI: recupera le skill ufficiali di authoring e passa i requisiti a Huawei Cloud, a un creator generico o a un creator REST API. Valuta la skill generata con una rubrica su 10 e restituisce le detrazioni dettagliate al creator finché raggiunge 8,5/10.

Verifica la geometria prima della pubblicazione: pixel, proporzioni, dpi, dimensione/formato, larghezza di stampa e modalità colore. Non verifica contenuti (QR, testo/immagine, copyright, vietati). Solo libreria standard Python, senza dipendenze terze, input invariati; Python 3.8+. 10 piattaforme/20 slot, confidenza per piattaforma: WeChat MP, Xiaohongshu, Bilibili, Zhihu, Weibo, Douyin, WeChat Channels, riviste, stampa, consegna cliente. Risolve per ID/nome cinese/alias (fuzzy). Su richiesta o dopo salvataggio file se indicata la destinazione; una riga se tutto ok, dettagli solo con errori. Riviste/stampa: larghezza reale pixel/dpi, rileva stampe troppo piccole anche con metadata dpi valido. Più immagini: controlla coerenza e indica l’anomalia.

Skill di riuso basato su evidenze per DeepSeek Harness: prima di implementare, portare, scegliere dipendenze o risolvere problemi di un tool, cerca per livelli soluzioni esistenti nel progetto e nella macchina locali. Decide il riuso con prove verificabili, lo rifiuta se requisiti essenziali o rischi non sono soddisfatti e segnala ciò che non ha potuto verificare. Il bundle DSH registra la skill in ctx.skills.

Esamina i transcript delle sessioni degli agent di coding delle ultime due settimane e segnala quali skills, hooks e regole funzionano, richiedono attenzione o restano inutilizzati. Solo Claude Code e Codex; i transcript di DSH non sono supportati. Richiede Python 3.

Checklist ingegneristiche ricavate da Fundamentals of Vehicle Dynamics di Gillespie: 164 schede sui 10 capitoli, un'unica skill entry con routing a due livelli. Ogni scheda riporta input di calcolo, procedura, condizioni limite oltre cui il metodo non è valido e riferimento alla pagina; la spiegazione resta nel libro. Nessun brano è riprodotto; 44 difetti della fonte (refusi, danni OCR, contraddizioni interne) sono documentati, ciascuno con ID della lista di revisione. È un supporto allo studio, non sostituisce il libro.

OCR di PDF scansiti e composti solo da immagini in Markdown. Poiché un libro richiede circa un’ora, ogni pagina ha un checkpoint per riprendere dopo un’interruzione; un log mostra l’avanzamento e il rapporto qualità segnala pagine vuote e righe a bassa affidabilità. Richiede Python 3.10+ e `pip install -r requirements`; al primo avvio scarica il modello OCR.

Include la skill kb-curator, che mantiene una knowledge base locale a tre livelli e rifiuta di indicizzare contenuti non approvati dall’utente. Il recupero L2 richiede l’installazione separata di @kenz1117/dsh-engram; il motore funziona solo su Windows.

Fornisce agli agent il contratto di authoring dei plugin DSH (Cordis) e il processo di invio al mercato dsh, dal bundle manifest e entry module fino alla pull request.

Organizza tutte le skill caricate in workspace di proprietà dell’utente, in una scheda della barra laterale destra. Ogni workspace ha categorie proprie e la posizione di ogni skill; le categorie si creano, rinominano, riordinano ed eliminano sul posto, mentre le skill si spostano trascinando o selezionando. Al primo avvio, il modello del profilo può creare la classificazione iniziale o inserire le skill nelle categorie già create dall’utente. Un clic copia `/skill-name`; al passaggio del mouse si espande la descrizione fornita dalla skill.