Plugin

Rotta del provider di visione che trascrive le immagini allegate in testo tramite un modello configurabile (oltre 15 fornitori compatibili con OpenAI e Anthropic) mentre DeepSeek continua a rispondere.

Riutilizza la modalità visione integrata di DeepSeek web per i modelli solo testo: lo strumento deepseek_vision pilota l'automazione browser locale deepseek-vision-cli (aiuto all'accesso manuale, deep-think attivo, chiusura automatica del browser) e restituisce descrizioni delle immagini come testo.

Toolkit vision per DeepSeek solo testo: strumento `vision` invocabile dal modello, adapter wrapper per deepseek/opencode-go (v4 flash/pro), quota Antigravity IDE (default, flash/pro) / qualsiasi VLM compatibile OpenAI / Gemini / canali locali Ollama, memoria delle evidenze con reidratazione da compattazione, cache dell’hash dei contenuti e un pannello client bilingue.

Strumento `vision` invocabile dal modello per DeepSeek Harness: descrive e fa OCR dei file immagine chiamando direttamente la free Zhipu GLM vision API (catena di fallback glm-4v-flash), senza CLI esterno.

Selezione dell'output dei tool al momento dell'ingestione: mantiene le righe di errore e avviso più testa e coda, riversa il testo completo su disco con un puntatore che il modello può rileggere; copre ogni tool testuale, i risultati piccoli passano intatti.

Memoria bi-temporale sostenuta da un daemon SodaMem: il richiamo contribuisce al prompt mentre ogni turno viene assemblato e ogni turno chiuso viene acquisito, senza chiamate a tool né al modello sul percorso di lettura; ogni fatto richiamato cita il turno da cui proviene e porta date di validità, così i fatti superati non vengono più recuperati.

Utilizzo dell'API DeepSeek in tempo reale: saldo dell'account con avvisi di saldo basso (browser notification al superamento della soglia), statistiche di token e richieste (finestre total/today/last-60s, per-model e per-session), costo stimato — composer dock più un usage panel nella settings-page.

Dashboard delle statistiche di utilizzo per DSH Web UI: schede informative, activity heatmap in stile GitHub di 280-day, daily token trend e model-usage donut chart.

Dock della quota del piano token MiniMax per la GUI web: un chip a goccia con la % di utilizzo su 5 h nell'area di input; cliccando si apre un pannello di dettaglio con l'utilizzo 5 h e settimanale di ogni modello e il conto alla rovescia del reset, nascosto automaticamente quando il modello predefinito attivo non è MiniMax.

Dashboard di utilizzo della DeepSeek API per DSH Web: statistiche giornaliere di cache hit/miss e token di output dai log di sessione, stime dei costi per modello, account balance, tendenze su 7 giorni e un riepilogo d'uso del composer.

Riordina la navigazione delle impostazioni di DSH: raggruppa le voci dei plugin di terze parti sotto righe di gruppo comprimibili, con gruppi personalizzati in stile segnalibro, un interruttore di compressione e classificazione automatica (tag del marketplace → regole del nome → il tuo modello IA).

Applicazione web browser di file per DSH: frontend React e API REST serviti dal server web host, un comando /dsh-agfs che si apre nell'area di lavoro della sessione corrente e uno strumento modello browse_files.

Login OAuth per abbonamento: usa gli account in abbonamento ChatGPT/Claude/Grok/Kimi (non chiavi API) con rilevamento automatico dei modelli

Montaggio incrementale dei file con deduplicazione delle letture: gli intervalli di righe montati non vengono mai reinviati al modello, le modifiche su disco invalidano e rimontano, con una scheda File montati e il conteggio del risparmio di token

Plugin per DeepSeek Harness (DSH): un selettore "Lingua di pensiero" in Impostazioni → Generale che indica al modello in quale lingua ragionare (chain of thought) tramite una sezione del system prompt. Zero chiamate extra, zero latenza, 12 lingue

Espone le capacità dell'agente DeepSeek Harness come server MCP, così un client MCP esterno (ad es. Hermes) può guidare Harness nell'esecuzione di task di programmazione. Hermes = cervello, Harness = braccia

Adattatore provider Command Code Go per dsh: analizza dinamicamente il catalogo dei modelli del piano Go e serve /alpha/generate tramite l'interfaccia LLM dell'harness

Analisi leggera dell'utilizzo per DeepSeek Harness — trend dei token, heatmap delle attività, ripartizione per modello ed esportazioni

Utilizzo del modello per turno e costo di sessione, con consapevolezza del replay, per DeepSeek Harness

Un plugin meta-agente nativo del modello per DeepSeek Harness: il modello sintetizza a runtime flussi di lavoro specifici per il task a partire da cinque pattern di workflow agentici (concatenazione di prompt, worker paralleli, router, supervisore, ciclo di valutazione) e coordina strumenti e subagent

Monitoraggio dei costi dei token per modello con prezzi configurabili per cache-hit/miss, output e finestra di picco, una barra dei costi di sessione in tempo reale e segnalazioni per modelli non configurati

Instradamento adattivo dei modelli: classificazione della complessità per richiesta con instradamento automatico del provider

Hook del ciclo di vita in stile Claude Code: comandi shell configurati vengono eseguiti prima/dopo le chiamate agli strumenti del modello con un payload JSON su stdin; un codice di uscita diverso da zero nel pre-tool blocca la chiamata

Strumenti Git di prima classe per il modello: status / diff / log / commit / branch con messaggi e percorsi validati - nessuna chiamata git da shell nuda