Plugin

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.

Consente di esplorare, attivare/disattivare e modificare le skill dell’agent nella pagina di gestione e di lasciare che l’agent ne scriva di nuove.

Pannello skill per DSH Web GUI: elenca tutte le skill installate con annotazioni in cinese, otto filtri per categoria, ricerca pinyin e fuzzy, ordinamento per fissaggio e uso recente. Gestisce ogni skill sul posto: fissa, disattiva, mostra, disinstalla con annullamento. Include la propria skill di manutenzione.

Fork delle skills ufficiali Microsoft per agent di coding IA .NET/C#, distribuito anche come plugin DeepSeek Harness. Copre sviluppo, test, diagnostica, migrazione e integrazione IA.

Mostra quali skill sono state invocate in ogni turno e installa, aggiorna o rimuove skill nell’app.

Estrae sottotitoli di piattaforma/AI da Bilibili oppure usa come fallback sottotitoli esterni/incorporati, ASR o OCR e genera Markdown, Word, PDF, TXT, SRT o JSON con timestamp, allineamento bilingue e rapporto qualità. Richiede Python 3.10+. I sottotitoli piattaforma/AI richiedono il cookie SESSDATA di Bilibili; OCR/ASR/PDF richiedono ffmpeg, faster-whisper e LibreOffice o reportlab.

Skill per riprodurre articoli e generare codice sulla balistica interna ed esterna. Richiede LibreOffice Kit per il rendering PDF e una chiave API vision (ad es. Qwen-VL) per l’OCR delle formule.

Filtra le skill per tag: assegna tag e passa a ogni workspace o conversazione solo il sottoinsieme selezionato da un’espressione booleana (per esempio `pdf + docx` o `aegis * plugin`). Le skill escluse vengono negate nel catalogo del modello con deny-shadow, non solo nascoste nelle impostazioni; quelle fuori espressione possono comunque essere aggiunte a mano o disattivate forzatamente. `tagging-skills`, incluso, insegna all’agent a derivare un set di tag dalla macchina usata.

Mostra in anteprima un OpenWiki del workspace nella barra laterale destra di DSH Web: rileva la directory wiki, la serve con il reader ufficiale `openwiki visualize` su una porta loopback e la incorpora nella propria scheda. Confronta le versioni installate di openwiki e DSH con minimi configurabili e controlla nel registry gli aggiornamenti del plugin.

Legge e scrive documenti cloud WPS 365 (smart documents e .docx/.xlsx/.pptx) tramite wps365-cli installato localmente, verificando i conflitti prima della scrittura. Richiede un account aziendale WPS 365.

Salva le conversazioni esplicitamente accettate come note di studio Markdown strutturate, con cartelle per argomento e indice aggiornato.