Plugin

Plugin DeepSeek Harness che mantiene oneste le affermazioni verdi dell'agente: le esecuzioni di verifica diventano ricevute, le modifiche vengono tracciate e un «tutti i test passano» obsoleto, fallito o mascherato viene trasformato in una nuova esecuzione invece che in una conclusione.

Stile di output Conciso con un clic per DeepSeek Harness: risultati prima, niente riempitivo, stessa profondità di lavoro. Ogni risposta finale si apre con una scheda di sintesi in linguaggio semplice (seleziona il testo da copiare), con ambito per sessione, funziona anche in headless/CLI, con comando /concise, override style.md e API locale. Link e percorsi file dentro la scheda di sintesi sono resi come chip cliccabili: gli URL aprono il link, i file locali si aprono con l'app predefinita del sistema operativo (v0.9+). Un promemoria del contratto di pre-generazione per passo (v0.11.2+) corregge in modo misurabile le mancanze nella sintesi nelle risposte a forma di report di audit/tabella.

Base generica di workspace per l'harness dsh (provider di workspace locali + remoti con routing per workspace), con SSH come provider concreto: collega una directory del server come workspace SSH in modo che l'I/O dei file e i comandi della sessione vengano eseguiti su quell'host, gestisci l'host

Bundle di rotazione della finestra di contesto guidato dal modello per DeepSeek Harness: contesto di lavoro nuovo, note durevoli gestite dal modello, una breve coda recente in forma letterale e recupero mirato della cronologia — senza riassunti.

Compila ciò che l'adattatore ufficiale pi-ai tralascia nella pagina Models: sondaggio di raggiungibilità del gateway con latenza, estrazione con un clic del catalogo modelli del gateway con riscrittura tramite caselle di controllo nelle impostazioni, saldo DeepSeek e quota del fornitore mostrati sul posto, il protocollo e l'endpoint a cui ciascun fornitore è effettivamente collegato, e un menu a discesa dei modelli che elenca solo ciò che funziona adesso — una chiave scaduta, un saldo vuoto o una quota esaurita vengono nascosti finché non li correggi, e ricompaiono da soli.

Integra siti di chat AI esterni nel pannello laterale DSH tramite reverse proxy same-origin e adattatori DOM per sito. Un pulsante del composer può riscrivere la bozza con il modello host oppure avviare due passaggi: comprimere e ottimizzare la conversazione, inviarla al sito incorporato, acquisire la risposta e finalizzarla nel composer.

dsh-lint-loop v0.7.0 aggiunge verifiche delle prove limitate e in sola lettura per modifiche osservabili a shell/bash/pwsh e agli strumenti file. Le prove incerte restano incomplete. [Release](https://github.com/lemonxiny55/dsh-lint-loop/releases/tag/v0.7.0)

Segue l’avanzamento delle sessioni DeepSeek Harness senza consultare i log: l’agente mantiene una checklist annidata e ponderata, dalle fasi ai singoli passaggi, così anello e percentuale riflettono il progresso reale. Al passaggio mostra l’attività; la scheda Session Progress presenta obiettivo, checklist con pesi, prossimi passi e note. A fine sessione resta il resoconto del lavoro.

Toolbox di conversione di unità che copre 20 categorie — lunghezza, massa, temperatura, area, volume (incl. unità di cucina USA), velocità, tempo, dimensioni dei dati (MB decimale vs MiB binario), velocità di trasferimento (Mbps vs MB/s), accelerazione incl. forza g, illuminamento (lux / foot-candle), pressione, energia, angolo, frequenza, potenza incl. tre definizioni di cavallo vapore, forza, coppia, tipografia (px/pt/em/rem) e consumo di carburante (mpg ↔ L/100km). Due strumenti — convert_unit e list_units — zero dipendenze a runtime, pura aritmetica; ogni risultato include la formula applicata.

Note adesive per l'intero workspace su una canvas infinita: le note sono semplici file Markdown, create manualmente, catturate dalle conversazioni o distillate dall'IA, e possono essere restituite come contesto; include 12 strumenti per il modello e 5 skill in bundle per creare, taggare, disporre, confrontare e unire le note.

Tema per l’interfaccia web di dsh ispirato alla homepage DeepSeek: sfondo di particelle in movimento, barra laterale e campo di testo traslucidi, avanzamento dei subagent attivi e colori DSTT per le ore di punta.

Slider a scatti per lo sforzo di ragionamento, raggruppato con il selettore del modello nel composer, con variabili di tema ed etichette in inglese, francese e cinese.

Incolla stile Cherry Studio: testo o codice multi-riga/indentato/recintato incollato nel compositore DSH Web si riduce in una scheda bordata, richiudibile e con etichetta della lingua, e viene ripristinato come blocco di codice recintato all'invio.

Indicatore di pensiero in attesa di ragionamento per il compositore web di DeepSeek Harness

Comprime il contesto temporale di DSH da ~280 caratteri a 46, iniettando una riga di data compatta nello snapshot del contesto di esecuzione; zero dipendenze a runtime.

Archivio di lettura per dsh: dopo aver letto codice open source, cattura note rapide o scrivi note approfondite che si raggruppano in una scheda per repo / file / simbolo, memorizzate come log in sola aggiunta di note Markdown apribili in Obsidian; interroga la cronologia, sfoglia le letture recenti o cerca nel tuo vault Obsidian e collega note correlate a una scheda di lettura. Nove strumenti, un comando /codevault e una skill di lettura del codice.

Scheda Review per le sessioni DeepSeek Harness: modifiche del workspace rispetto a HEAD o a due ref qualsiasi come albero di file filtrabile con diff affiancati, grafo dei commit a corsie con blame e cronologia dei file, ricerca su tre ambiti, commenti riga per riga verso il composer e operazioni protette di stage/commit/branch/tag/stash/conflitti.

Due diligence pre-visita e ricerca aziendale in DeepSeek Harness per controlli sui clienti e brief di rischio, con approvazione del budget di chiamate agli strumenti MCP di Qichacha e conferma dell'entità.

Adobe Lightroom Classic come strumenti dsh nativi tramite il server MCP lightroom-py: legge il catalogo, applica impostazioni e preset di sviluppo, esporta JPEG/TIFF/PSD/DNG e scrive valutazioni, etichette, parole chiave e IPTC — 15 strumenti che pilotano Lightroom Classic installato sulla macchina locale, senza round-trip cloud; il pacchetto Python è su PyPI e il plugin Lightroom si installa con un comando.

Orchestratore multi-modello: il cervello principale scompone le attività complesse e distribuisce i sottocompiti a subagenti GLM / Kimi / Qwen in base ai punti di forza di ciascun modello, con utilizzo di token per modello.

Pet da scrivania xianxia collegati alle sessioni agente dal vivo: compagni in pixel art stile Minecraft appaiono quando nascono i subagenti (fino a 3 sullo schermo), con collezione in borsa di raccolta, menu artefatti con clic destro, selettore della galleria e esportazione nel formato pet da scrivania di Codex.

Patch tutto-in-uno per i 18 plugin DSH di STARDUSTLC. Un comando inserisce configurazioni predefinite condivise nei preset Office, media, DevOps e notifiche. Ogni componente si installa direttamente con un comando add su una riga; struttura piatta senza sottodipendenze Git.

Una dashboard di orchestrazione in stile RTS in cui i comandi sostituiscono le chat: un agente comandante residente scompone ogni ordine in brief di attività con criteri di accettazione, truppe di subagente tipizzate (recon/engineer/medic/scribe) li eseguono in workspace isolati, e ogni sessione è indicizzata dall'ordine che l'ha avviata.

Generazione di UI a livello di pagina per DeepSeek Harness: token di design (theme.json) e standard di codice (code-style.json) guidano una recinzione dsh-fuse che rende intere pagine, con pre-validazione delle specifiche, una guardia del contrasto del tema, un ispettore di stile a livello di pixel (getComputedStyle), cronologia degli annullamenti e una UI delle impostazioni.