Plugin

Cerca in quattro biblioteche gratuite da un’unica finestra: Project Gutenberg tramite catalogo OPDS, Shuge tramite ricerca WordPress e link brevi s.shuge.org nelle pagine dei libri, NCPSSD tramite endpoint basato su Solr. Chinese Text Project è solo collegato perché i termini vietano l’accesso automatizzato. Due strumenti: readbook_search e readbook_open; il secondo restituisce URL di download reali per Gutenberg e Shuge e solo il link alla pagina per NCPSSD.

Rifiuta le attese in primo piano degli agenti DSH: comandi di attesa (sleep, wait, tail -f, watch, ping senza -c, cicli infiniti), strumenti bloccanti (wait_agent, job_output con wait: true), ripetizione dello stesso comando di controllo entro una finestra e comandi che richiedono input/conferma umana (sudo senza -n, ssh senza BatchMode, login, editor interattivi, docker -it). Suggerisce un’alternativa concreta: eseguire in background o terminare il turno. Budget e finestra di polling configurabili; lingua secondo system (zh/en). Nessuna dipendenza runtime.

Care engine per DeepSeek Harness che aiuta l’assistente a prendersi cura di una persona. Parte dal meteo: temperatura percepita e umidità per consigli su vestiti/ombrello, avviso quotidiano attivabile che segue la routine, allerte meteo estreme e promemoria. Valuta gli avvisi quando l’agente si attiva; un host come qq-bridge può svegliarlo a orario. Preferenze locali.

Registra `dispatch_task` per affidare attività circoscritte o di routine a un subagent isolato; attende la fine, controlla i file attesi ed esegue una verifica facoltativa prima di restituire un breve rapporto alla conversazione principale.

Esegue l’agente CLI nanobot locale come subagent DSH tramite `nanobot_run`: ogni chiamata riceve un compito autonomo e restituisce solo la risposta finale dell’agente, in un nuovo processo o tramite un server persistente compatibile con OpenAI.

Trasforma le sessioni archiviate in memoria durevole, non in file inutilizzati. Distilla ogni archivio in skills riutilizzabili e fact ledger con decisioni ADD/UPDATE/NOOP, `validUntil` e `supersededBy`, ritirando i fatti obsoleti. Raggruppa gli argomenti con similarità single-linkage. Elabora anche sessioni in corso con seq watermark in sola lettura, lasciando il session log identico byte per byte. L’autoverifica misura fusione dei fatti duplicati, ritiro degli obsoleti e consolidamento delle skills; agisce solo con opt-in e non cancella mai definitivamente, usa solo supersede.

Strumenti per ridurre chat lunghe: `trim_context` / `estimate_context_tokens` mantengono la system persona e l’ultimo messaggio, eliminano le coppie user/assistant più vecchie per rispettare il budget di turni o token e riportano stime prima/dopo. La conversazione non viene ridotta se gli strumenti non sono chiamati.

Memoria a lungo termine tra sessioni per DeepSeek Harness: inserisce le regole fissate a ogni turno e recupera le altre tramite evidenza di keyword pesata per IDF. Deduplica per fact-key, usa JSON semplice e consente modifica/eliminazione nelle impostazioni.

Plugin di memoria a sei livelli che cattura ogni turno, inserisce un blocco stabile come user snapshot e compatta la cronologia del host in un solo placeholder senza chiamare un modello.

Monitora il budget di contesto di una sessione DeepSeek Harness: punto colorato in ogni footer di turno basato sulla projection ufficiale `contextPressure` (verde <50%, giallo 50–65%, arancione 65–80%, rosso >=80%), pannello di promemoria con handoff in un clic a una nuova sessione per arancione/rosso, comandi `/context-watch`, `/handoff` e sezione prompt statica per regole di reasoning. Budget e handoff leggono solo file di sessione locali; indicatore e avviso non consumano token finché non si preme il pulsante.

Aggiunge quattro strumenti a Session. `create_session` apre una Session in un workspace nominato o cartella esistente e vi invia un prompt; `session_message` invia un altro messaggio a una Session in esecuzione o conclusa, accodandolo dopo il turno corrente; `read_session_transcript` legge cosa ha detto e se il turno corrente è finito; `list_dispatched_sessions` elenca le Session avviate dal plugin e il loro stato. Plugin lato Host senza UI, usa le primitive di sessione dell’host. Riavvia DSH dopo l’installazione.

Posta tra agenti di sessioni DSH sullo stesso host. `send_session_message` consegna dopo il turno del destinatario o inserisce nel turno in corso; assegna da sé l’ID mittente e rifiuta intestazioni From contraffatte. Ogni messaggio ha un ID, le risposte lo citano con `replyTo`, un thread evita di accodare due volte lo stesso compito e `supersedes` ritira i messaggi ancora in attesa. `read_session_info` è in sola lettura: titolo, ultima risposta, file dell’ultima chiamata present e stato busy/queue del peer.

Divide le risposte QQ lunghe in messaggi separati inviati a un secondo di distanza, invece che in un unico blocco. Funziona solo con l’output streaming del canale QQ disattivato (`im-qqbot streaming: false`); se attivo, le risposte bypassano il plugin.

Riprova automaticamente le richieste modello fallite: intercetta ogni errore e ripete lo stesso passaggio dopo attese di 2/5/10/20 s, evitando che brevi guasti gateway e limiti di frequenza terminino il turno.

Imposta un tetto di spesa CNY per ogni turno DeepSeek Harness (¥5 predefiniti) e arresta il run prima della prossima richiesta al modello quando viene raggiunto. Interruttore e importo sono a destra del dock composer.

Anello della quota GLM Coding Plan nel dock composer: finestre credito di 5 ore e settimanale, livello, aggiornamento automatico e nuovo tentativo con un clic. Richiede abbonamento e chiave GLM Coding Plan, oltre agli ID organizzazione e progetto BigModel (senza, l’API quota team restituisce vuoto).

Renderizza in un Canvas sandbox il file ui-blocks indicato da una riga `::dsh-ui <name> [res=WxH]::` e converte un token elemento in un chip del composer che serializza il token alla lettera.

Aggiunge un pulsante scintillante a sinistra del selettore del modello nella barra del composer. Un clic riscrive la bozza sul posto tramite l’host e offre per poco l’annullamento che ripristina l’originale. Nelle impostazioni si sceglie il modello di conversazione (provider/model del prossimo messaggio, con fallback al valore predefinito configurato) oppure il canale keyless Pollinations, senza accesso né budget di token ma con una risposta ogni 30 secondi. Durante l’attesa il clic viene completato dal modello di conversazione invece di essere rifiutato; allo scadere, il primo clic torna automaticamente al canale keyless. Mantiene la lingua della bozza e rifiuta risultati in un’altra lingua.

Scheda di stato permanente nell’angolo in alto a destra dell’area contenuti di DSH. Mostra in una riga come è stato impiegato il tempo del turno (modello, strumenti, attesa), attività comprimibili con barra di avanzamento, obiettivo della sessione (modifica, pausa, ripresa, cancellazione), piani inviati apribili nell’anteprima, file modificati nella sessione, token e durata dei subagenti e processi in background. I processi attivi hanno un pulsante di arresto in due passaggi; quelli terminati restano compressi in un conteggio finché non vengono aperti. Lascia spazio ai contenuti quando l’area si restringe e al limite diventa un pulsante rotondo.

Conversazioni laterali temporanee iniziate dal contesto principale, con domande citate, aggiornamenti stato del task principale e risposte restituite alla bozza principale.

Recupera un turno DeepSeek Harness terminato solo con ragionamento, senza testo o tool call, guidando lo stesso turno per un altro step. Rilevamento strutturale, nessuna chiamata modello aggiuntiva.

Plugin DSH: rileva turni assistant che finiscono senza testo visibile (placeholder zero-width) e invita di nuovo il modello a scrivere la risposta; inietta anche una regola system prompt per una chiusura visibile.

Dispatch automatico deterministico per Agent Teams nativi DeepSeek Harness: sveglia membri inattivi quando un task è pronto e rende gli scope di scrittura consultivi un soft lock effettivo.

Memoria a lungo termine su SQLite locale: auto-iniezione per progetto con filtro del rumore, estrazione da turni recenti basata su regole o assistita dal modello, deduplica in scrittura e ranking pesato dal feedback. Il bridge Python usa $NEXUS_PYTHON o l’interprete DSH in `<DSH home>/dsh-runtimes/dsh-primary-runtime/dependencies/python/` (Python 3.8+).