Plugin

Plugin DSH per configurare il tipo di input (input) e le modalità di ragionamento (reasoningEfforts) dei modelli personalizzati.

Provider di subagent Grok CLI a esecuzione singola per DeepSeek Harness.

Libreria riutilizzabile di profili di configurazione LLM esposta ai client browser come Remote.

Mostra gli orari al passaggio del mouse sui nodi della chat Web DSH: inizio–fine e durata per Think, Bash e ogni riga di strumenti/passaggi.

Modelli OpenCode Zen gratuiti e anonimi in DeepSeek Harness (DSH): LlmAdapter nativo, senza chiave API né processo figlio; sidecar Go opzionale.

Memoria persistente isolata per workspace per DSH: memorie del workspace ricercabili, verificabili, correggibili e rimovibili, più memoria globale controllata.

Coach IA per sport e salute Garmin Connect per DeepSeek Harness: sincronizza dati di attività, salute e HRV e offre consigli IA, piani di allenamento e diario degli allenamenti.

Provider di ricerca Web basato su Tavily per DeepSeek Harness (dsh).

Plugin provider di ricerca Web AnySearch per DeepSeek Harness (dsh).

Pet Live2D per la Web UI DeepSeek Harness: Vivi (芊芊), con carezze e pappa, legame tramite premi giornalieri ed espressioni legate all’umore.

Gateway HTTP/SSE/WebSocket con filtro delle origini per usare DSH Web UI dietro un reverse proxy autenticato; adatta la fiducia loopback, consente di scegliere la directory Host nell’app e offre un health endpoint con allowlist.

Proxy forward HTTP/HTTPS per provider per DeepSeek Harness: URL e interruttori indipendenti per ogni provider LLM. Le credenziali proxy si indicano tramite riferimenti a variabili d’ambiente; supporta anche il routing della scoperta modelli.

Generatore di skill DSH in un passaggio (SKILL.md): acquisisce l’intento, prepara, valida, impacchetta e distribuisce skill da una sessione DeepSeek Harness (skill_new / skill_validate / skill_package / skill_improve_description).

Workflow di modernizzazione del codice legacy (preflight → assess → map → transform), con plugin di mount Cordis, script Python offline e smoke test.

Demone MediaPlayer doppio ($think in loop + suoni singoli $fx) con ducking del volume. Suoni smooth/struggle/deep_think in base a serie di successi/insuccessi e durata prolungata dell’agent. Include 15 WAV PCM sintetizzati con onde sinusoidali/quadre, mappatura sonora per 51 strumenti categorizzati, import WAV/MP3 con conversione automatica e UI impostazioni con correzione dark mode.

Passa automaticamente la route DeepSeek al modello vision quando serve: la sessione principale Flash cambia modello (A); Pro mantiene il ragionamento profondo e delega la lettura delle immagini a un subagent vision (B). I subagent passano sempre; fallback in caso di errore fatale. Nessun cambio manuale.

Controllo del computer Linux X11 per DeepSeek Harness: 9 strumenti (screenshot, movimento/clic/trascinamento/scroll del mouse, digitazione e combinazioni di tasti) tramite helper Python XTest senza dipendenze; coordinate in pixel nativi, verifica per azione e screenshot di osservazione automatico facoltativo.

Analizza il diff del branch corrente e genera titolo PR Conventional Commits, descrizione di motivazione/metodo/test/rischi e checklist di autor revisione; scrive `PR_DESCRIPTION.md` e può aprire il PR tramite gh.

Espone un server MCP locale agli agenti remoti tramite un tunnel che avvia solo connessioni in uscita (mcp-proxy + cloudflared Quick Tunnel) e registra l’URL pubblico nella configurazione streamable-http di dsh-mcp-client.

Analizza i lockfile del progetto (npm/pnpm/yarn/pip/go/cargo/maven/gradle/...) tramite l’API OSV gratuita e segnala vulnerabilità confermate nelle dipendenze, versioni correttive e comandi di rimedio.

Plugin di memoria permanente per DSH con ricerca vettoriale, riflessione LLM e pagine di conoscenza.

Aggiunge riavvii DSH con conferma e continuazione automatica durevole delle sessioni di primo livello idonee tramite un provider Host dsh-restart compatibile già presente.

Sostituisce la pagina ufficiale Models con gestione del ciclo di vita dei provider, livelli di ragionamento per modello, override dei retry, riordino drag-and-drop e sincronizzazione dei modelli upstream.

Pannello di controllo dei server locali di inferenza LLM nella vista Web DSH: registro dei servizi con controlli di stato e arresto, profili nominati per llama.cpp/SGLang/vLLM con verifica KV/VRAM prima del salvataggio, rilevamento GPU e benchmark tok/s.