Plugin

Selezione del provider/modello LLM per subagente con template di ruoli.

Salva ogni prompt modello ripetitivo e noioso: un clic del mouse lo inserisce nel composer e ti risparmia la fatica. 🌹

Pipeline per il costo in token di DeepSeek Harness: compattazione a livelli sensibile alla pressione (proiezione senza perdite sotto il 40% di pressione del contesto, riassunto con LLM sopra), allowlist dei tool per agente, conversione di testi lunghi in immagini con riassunto visivo e un comando /token-status che traccia pressione, livelli e token risparmiati.

OMK — Osserva. Misura. Conosci. Modifiche della knowledge supportate da evidenze per applicazioni AI.

Provider Ollama per DeepSeek Harness con gestione dei modelli, controlli di salute, routing locale basato su regole, e fallback cloud.

Riutilizza il login ChatGPT della Codex CLI come route LLM `openai-codex` e aggiunge controlli GPT Auth alle impostazioni di DSH Web

Infrastruttura di affidabilità neutra rispetto all'harness per agenti di coding IA: azioni distruttive reversibili, redazione prima dell'emissione, prove di ripristino e un Decision Protocol condiviso con adattatori nativi opzionali.

Compila ciò che l'adattatore ufficiale pi-ai tralascia nella pagina Models: sondaggio di raggiungibilità del gateway con latenza, estrazione con un clic del catalogo modelli del gateway con riscrittura tramite caselle di controllo nelle impostazioni, saldo DeepSeek e quota del fornitore mostrati sul posto, il protocollo e l'endpoint a cui ciascun fornitore è effettivamente collegato, e un menu a discesa dei modelli che elenca solo ciò che funziona adesso — una chiave scaduta, un saldo vuoto o una quota esaurita vengono nascosti finché non li correggi, e ricompaiono da soli.

Plugin assistente per la scrittura di romanzi (v4.1.1): analisi di frasi/emozioni/immagini, gestione di impostazioni e indizi narrativi, ricerca semantica locale, spettro dell'atmosfera, rapporto sul profilo stilistico, fascia di baseline a sei dimensioni della scrittura, modalità originale e materiali creativi, sentinella di scrittura (continuità/OOC/scaletta); include server MCP stdio (utilizzabile con Claude Desktop / Cursor).

Aggiunge un route LLM non ufficiale basato su OAuth Antigravity, ricerca web, generazione e modifica di immagini, comprensione video, stato quota e controlli delle impostazioni Web DSH.

Pannello impostazioni statistiche di utilizzo: heatmap attività 26 settimane, trend token giornaliero con curva cache hit-rate, ciambella e suddivisione per modello, filtri per intervallo temporale, schede di riepilogo, backfill storico una tantum e ricostruzione lossless.

Dona la vista ai modelli solo testuali: inoltra le immagini dell'utente a un modello di visione compatibile con OpenAI e mostra le descrizioni in un pannello destro dell'interfaccia web.

Pannello di anatomia per gli organi di Agent-Body: fornisce una dashboard dei parametri vitali in tempo reale su /anatomy all'interno dell'harness stesso — organi, battito, registro di guarigione, contatori di auto-addestramento e il flusso di impulso reale — letti direttamente dai file di runtime anziché ridigitati. Solo host, senza bundle client e senza fase di build.

Motore di contesto Zero-residence: i payload di grandi dimensioni degli strumenti vengono espulsi dal contesto attivo verso un archivio interrogabile e rimangono solo puntatori deterministici, così i token di prompt per turno smettono di crescere con la trascrizione. Qualsiasi contenuto mascherato viene ricostruito alla lettera dal log della sessione su richiesta, tramite id di chiamata dello strumento o seq della sessione.

Kernel di organi di Agent-Body: plugin organizzati come un unico corpo. Ogni comando diventa un impulso nervoso che innerva deterministicamente l'organo competente e nomina la capacità; i riflessi scattano senza chiamata al modello; un battito a intervallo variabile pompa direttive dell'operatore, propriocezione e avvisi di omeostasi ovunque; i guasti seguono un'attribuzione deterministica (strumento, argomenti, permesso, timeout, rete), una prescrizione e un ciclo di ricontrollo, e gli errori di argomento non vengono mai ritentati. Un organo mancante è compensato da quello con maggiore sovrapposizione di capacità, e gli schemi degli strumenti sono filtrati dall'intento corrente (riduzione misurata dell'84,7%, riproducibile nel repository). Pacchetto kernel del repository agent-body.

L'organo di memoria di Agent-Body: dopo 2 minuti di silenzio entra in sonno leggero e dopo 5 in sonno profondo, dove regole deterministiche distillano l'esperienza reale in carte di memoria (trappole, playbook, hotspot, problemi irrisolti, fatti). I comandi in arrivo richiamano le carte correlate per parola chiave e le iniettano nel contesto; le carte inutilizzate a lungo decadono con un tempo di dimezzamento e vengono archiviate invece che eliminate. Inoltre elimina il rumore degli avvisi di omeostasi di tutto il corpo: le ripetizioni entro una finestra vengono contate invece di essere ristampate, e un avviso che ricorre senza mai guarire converge in uno scostamento di stato stazionario noto e tace. Consolidamento e richiamo non fanno chiamate al modello.

Skill Smart Charts: trasforma file CSV/TSV/TXT/XLSX/XLS/JSON in HTML ECharts interattivo autonomo - 32 tipi di grafico, incluse mappe offline, 3 temi, senza CDN. Un profilo dati --profile (dtype per colonna, cardinalità, valori mancanti, campioni, statistiche, granularità delle entità, segnali di insight) consente all'agente di leggere i dati e scegliere da sé il grafico; ogni grafico incorpora una scheda informativa (plot_stats + data_preview) i cui numeri sono gli unici valori citabili. Il codice di trasformazione LLM gira in una sandbox limitata (blacklist + whitelist AST + builtin sicuri); --doctor verifica l'ambiente Python. Del tutto offline, ECharts incluso.

Plugin web di DeepSeek Harness che renderizza il Markdown dell'assistente in streaming con markstream-react.

Modifica un messaggio inviato per riavvolgere e diramare la conversazione da quel turno, cambia versione con un contatore sotto il fumetto, e sfoglia ogni branch in un albero di versioni a livello di turno.

Budget di pensiero per richiesta, un backend di compattazione e una scheda impostazioni per la linea locale Qwen3.8 (llama.cpp o NInfer).

Motore cron residente sull'host con una bacheca web dei lavori e uno strumento timer_agent: attiva vere sessioni dell'agente secondo la pianificazione, continuando una sessione appuntata per il contesto o avviandone di nuove in uno spazio di lavoro del progetto scelto.

Port di DietrichGebert/ponytail v4.9.0: modalità senior pigra sempre attiva con una scala a 7 gradini (da YAGNI al codice minimo), 6 skill per review, audit, debito, guadagno e aiuto, senza strumenti vuoti.

Preset unificato e ancorato per l'agente per DeepSeek V4 Pro/Flash sull'API ufficiale e su opencode-go: bootstrap a due tool minimale-esatto alla prima richiesta, percorsi Pro/Flash consapevoli del modello e gestione del catalogo consapevole delle epoche per la stabilità delle sessioni lunghe.

Plugin per DeepSeek Harness che trasforma i giudizi Jev in tre azioni automatiche — potatura dell'output dei tool troppo grande ai segmenti rilevanti per la richiesta, filtraggio delle pagine recuperate in cerca di istruzioni rivolte al modello e scelta della skill adatta al passo successivo — più i tool jev_ask e jev_gate, un registro dei giudizi che sopravvive ai riavvii e un report /jev-status. Richiede una chiave API TypeSafe; senza, resta inerte e non invia nulla.