Plugin

Modalità finestra compatta per DSH NEXT su Windows: finestra sempre in primo piano larga 425 px, barra laterale a cassetto e transizioni animate. Richiede DSH NEXT; l’altro client desktop (dsh desktop) non è supportato.

Quando un’attività è in corso e la bozza è vuota, trasforma il pulsante di invio in un pomodoro. Uno o due tocchi inviano una nota nascosta: al passo successivo il modello riflette sull’approccio e conclude chiedendo all’utente come proseguire. Tre tocchi in un secondo interrompono prima l’esecuzione e inviano la stessa nota. Nelle impostazioni si disattivano animazione e suono e si conta ogni pomodoro lanciato.

Invia trascinando invece di cliccare: premi il composer e tira verso l’alto per attivare il gesto; rilascia per inviare. Tornare nel composer annulla; uscire dall’area della conversazione annulla subito. Solo mouse e penna.

Rielabora la bozza del composer tramite l’LLM Harness, mostra l’anteprima e permette di applicarla o inviarla. Include stili predefiniti, intensità di ragionamento in base al modello, stima dei costi e pagina impostazioni.

Mostra in due righe concise il saldo DeepSeek e la fascia oraria corrente di punta o fuori punta in fondo alla barra laterale DSH.

Usa l’abbonamento ChatGPT in DeepSeek Harness: accedi, scegli GPT e lavora con immagini e strumenti integrati.

Sfondi locali con immagini/video e interfaccia effetto vetro satinato basata su token per il client Web DeepSeek Harness.

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.

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.

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.

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.

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`.

CLI Muse Code di Meta in DSH: un interruttore nel composer avvia `muse serve`; un pannello nella barra laterale destra e cinque strumenti chat (`muse_open`, `muse_prompt`, `muse_read`, `muse_status`, `muse_interrupt`) condividono una sessione Muse. Le approvazioni si decidono solo nel pannello. Il limite locale di spesa blocca per impostazione predefinita a 10 $. Solo Windows; servono il CLI Muse Code installato e l’accesso effettuato. Il limite di 10 $ è una stima locale del `muse serve` avviato dal plugin.

Genera immagini e demo HTML frontend tramite una vera sessione web di ChatGPT Pro e le salva localmente, con un pannello di galleria di design in DeepSeek Harness.

Pet balena animato desktop in SVG+CSS scritto a mano (senza asset immagini/audio né dipendenze runtime): nuota durante il turno, bubble etichettate ai tool call, pulse ambra in attesa di approval, salta con durata/numero tool al successo e si affloscia in caso di errore; dorme di notte/in idle. Clic per poke, doppio clic per accarezzare (cuori affinità), drag con posizione ricordata, menu destro (feed/mute/reset/hide), card hover level/title/XP/statistiche. Con whale_say l’agente fa parlare/agire il pet come avviso visibile leggero. Sessioni/workspace read-only; scrive solo ~/.dsh/whale-girl/state.json.

Co-op LAN per pet desktop dsh-pet: vedi i pet dei colleghi in rete, salutali e trascina le finestre desktop. Patch incluso opzionale aggiunge sync di animazioni, fumetti e meme. Richiede dsh-pet 0.3.7.

Pet balena animata pixel art blu e bianca sul composer di una nuova sessione.

Roleplay agentic per DSH con mondi strutturati, personaggi autonomi, sessioni persistenti, creazione mondi, voce e generazione immagini. Richiede Firefox2100/dsh-agentic-roleplay#state installato e attivo.

Integra un bot QQ ufficiale nel processo host DSH: un messaggio avvia/riprende una vera sessione, visibile nella sidebar se la working directory è un workspace registrato. Risposta restituita a QQ come testo/immagine/file. Serve app bot QQ ufficiale con AppID e AppSecret.

Bridge IM DSH: 15 adapter/12 piattaforme. Adatta settings host 0.1.2-rc.1–0.2.1-rc.2 solo via capability probing (enum 12 tag, nessun ramo per versione); ffmpeg di sistema serve solo al tier vocale Feishu. Pannello 25 comandi. Approval/domande si rispondono nella chat d’origine: deny-by-default, solo initiator, scadenza 5 min. Input immagine/file secondo metadata del modello host; file restituiti, retry limitato (invio incerto mai ripetuto). Tasks/Channels cedono lo slot già occupato da un altro plugin. Preset im-concise, rimuove GenUI fence/raw HTML dalle chat solo testo, svg→PNG. Allowlist modelli. /relay invia risposta finale al notify channel via account ID/alias, senza indovinare ambiguità. Secrets solo in uscita verso vault, mai restituiti nelle risposte. npm: dsh-im-union.

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.

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.

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.