Plugin

Batch di strumenti fail-fast per DeepSeek Harness: all’interno di un passaggio le chiamate compatibili con la concorrenza continuano a sovrapporsi; dopo il primo errore, ogni chiamata non ancora avviata viene rifiutata prima dell’invio e restituita al modello come risultato sintetico `is_error` “not executed”.

Plugin DeepSeek Harness con i modelli Cursor come provider LLM `cursor` e un Cursor agent per sessione DSH.

SolidWorks per DeepSeek Harness: modella parti, crea assiemi e disegni, ispeziona, esporta e fotografa documenti SOLIDWORKS dalla chat.

Hogwarts-loop per DeepSeek Harness: delega di subagenti per ruolo a modelli configurabili, con pagina impostazioni client.

Finestra modelli stile Codex per DeepSeek Harness: sette livelli UI associati ai quattro nativi, con polvere di stelle interattiva. Menu modello/effort DSH in stile Codex.

Mostra cosa invia la conversazione al model, cosa escludono le regole e cosa cambierebbe con un clic.

Due pet desktop chibi di Genshin Impact (Columbina e Nahida), ciascuno con 22 animazioni trasparenti, passeggio sul desktop, fisica di trascinamento/lancio, reazioni al clic, chiacchiere in idle e chat tramite modelli DSH. Fan pack derivato da PC2005-cloud/dsh-pet (MIT): riusa /dsh-pet-7340 e ~/.dsh/dsh-pet. Installalo al posto di dsh-pet, non insieme; l’arte dei personaggi non è sotto licenza MIT.

Plugin DSH (fork MIT di sj244/dsh-qq-bridge) che collega le sessioni a QQ tramite OneBot/NapCat. La whitelist resta chiusa finché non viene compilata; menzioni @, soprannomi e poke attivano sempre il modello, gli altri messaggi secondo una probabilità configurabile. Mantiene Cordis id qq-bridge: disinstalla sj244/dsh-qq-bridge prima dell’installazione; non possono coesistere. Con whitelist vuota non si attiva nulla.

Configura Feishu/Lark in quattro passaggi: trova chat senza chiedere un ID di 32 caratteri, crea l’app tramite scansione ed esegue nove autotest live. Se falliscono, indica lo scope esatto. Server MCP separato con 25 strumenti, inclusi invio di file locali in chat e download di allegati. Installa a parte: dsh-feishu-mcp-<version>.mjs dai Releases o npx github:yinsang0910-star/dsh-feishu-mcp. Prima dell’installazione MCP non è montato e mcp__feishu__* non esiste.

Team di subagenti IA per DSH: gestione dipendenti, offerte del CEO, orchestrazione n8n e canvas drag-and-drop. Sette ruoli, ciascuno con persona, modello e whitelist di strumenti. Annunciata una missione, fanno offerte; la prima riga deve essere 【accept】 o 【decline】. Il lavoro accettato procede in parallelo. Il canvas collega i dipendenti al nodo iniziale e usa {{input}} per i risultati precedenti. Il grafo procede per livelli topologici, in parallelo tra dipendenti e in serie per ciascuno; se fallisce un precedente, salta i nodi a valle. Include pannelli web dipendenti/missioni/trascrizioni, /dsh-company, specchio live in agent-team, missioni eliminabili e memoria privata per dipendente.

Pubblicazione su QQ Zone per DeepSeek Harness: accedi a QQ una volta, poi il model pubblica post con sticker adatti all’umore. C’è un limite giornaliero e usa una sessione Chrome headless silenziosa.

Memoria per conversazioni lunghe in DeepSeek Harness (DSH): conserva decisioni consolidate, correzioni dell’utente e numeri esatti con condizioni e fonti, anche dopo compattazione e riavvii, in sessioni da 100 a oltre 1.000 turni. Ogni passaggio del modello riceve un solo blocco di evidenze piccolo e con budget; le regole skills attive vengono riapplicate nello stesso blocco.

Rigenera il titolo di una sessione dagli ultimi 10 prompt utente usando il modello usato più di recente dalla sessione stessa. Mostra un’anteprima modificabile prima di salvare il nuovo titolo.

Gestisce la compaction manuale e automatica: con un modello di compaction (fallback a un secondo modello o uso diretto) oppure tramite fold meccanico che crea localmente la scheda riepilogo senza chiamare il modello. Il fold usa la transazione ufficiale, quindi gli eventi sostituiti restano nel session log append-only con i rispettivi sequence ID. Adatta codice di `dsh-compact-saviour` e il fold meccanico di `dsh-ledger-compact` (entrambi MIT); installalo al posto di `dsh-compact-saviour`, non insieme.

Genera il titolo di una sessione dalla conversazione usando il modello della sessione stessa, con /ai-title o un pulsante nella finestra di rinomina. Quattro formati (argomento, azione, argomento + esito, prompt personalizzato) e prefisso MM-DD facoltativo; tutto è modificabile nelle impostazioni del plugin.

Suggerisce nomi per sessioni e workspace. Con un clic, il modello del profilo genera opzioni brevi dal contenuto dell’elemento e lo rinomina sul posto.

Aggiunge a DeepSeek Harness un sistema dell’umore: valuta 33 stati nominati ogni 3–6 ore, con piccoli aggiustamenti per messaggio; include memoria tra sessioni, libreria di gusti estetici e diario cifrato. Il modello può chiamare tutti gli strumenti di umore, memoria, gusti e diario; ciascuno dei cinque moduli ha un interruttore. Il diario è scritto solo dal modello e non viene generato alcun modello di riepilogo. Fork ridotto di JMX-4869/dsh-mood; installa questo oppure l’upstream dsh-mood, non entrambi: registrano gli stessi nomi degli strumenti.

Collega i modelli Huawei CodeArts e OfficeAce a DeepSeek Harness riutilizzando gli accessi esistenti: client desktop CodeArts autenticato o dsh-codearts; per OfficeAce, app desktop aperta e autenticata su Windows. Mostra i crediti residui per account, consente di attivare i modelli per piattaforma e formatta le richieste come i client ufficiali.

Trasforma l’abbonamento MiniMax Code (Mavis) già autenticato su questo computer in un provider DSH. Rinnova autonomamente il token OAuth, quindi il client desktop può restare chiuso; include pannelli per punti, check-in e quota dell’abbonamento.

Catene fallback dichiarative provider/model per il picker: catena root ordinata e pool nominati, cambio per codice errore, cooldown per model, preset per fascia oraria e routing per ruolo subagent. Fork di omdsh-dev/dsh-llm-fallbacks 0.6.5; non installarli insieme perché condividono il profile row id “llm-fallbacks”.

Dashboard di utilizzo OpenCode nel pannello laterale DeepSeek Harness: quote e consumi, periodi di abbonamento Go, spesa Console, tendenze, previsioni, ripartizione per modello, più account, filtro degli account di servizio e UI inglese/cinese.

Riduce i token nelle sessioni DeepSeek Harness leggendo file per intervallo di righe o simbolo invece che interi e limitando risultati tool troppo grandi con possibilità di recupero. Il pruning avviene alla fonte, prima che il contenuto raggiunga il contesto. Riduzione misurata: 43,9% di prompt token in una sessione simulata di 30 passaggi.

Profilo personale di utilizzo nella barra laterale DSH. Cinque metriche: token cumulativi con sparkline recente, token di oggi, attività più lunga, serie attiva più lunga e corrente. Heatmap di 12 mesi (giorno/settimana/cumulativo); grafico impilato per famiglia di modelli con finestra giorno/settimana/mese propria (version e tier separati, ID del vendor raggruppati correttamente). Cache Lens mostra il tasso di hit e divide ogni token in hit, input non in cache e output, con zoom sulla parte non in cache. Ripartizione per provider: oggi o sempre. Tutto calcolato dai log di sessione di questo computer via `ctx.sessionQuery`. Unica richiesta in uscita: leggere ogni 6 h dal npm registry la versione del pacchetto per il pulsante di aggiornamento. Nessuna telemetria, credenziale o upload.

Centro fatturazione Tokenrhythm per DeepSeek Harness: saldo e quota in scadenza, schede prezzi modelli, calendario utilizzo di 30 giorni, test di connettività e gestione API key piattaforma; credenziali conservate sull’host locale. Fork mono-canale di 162568316/dsh-tokenrhythm-bill; package name, Cordis id e route prefix differiscono, quindi possono coesistere.