Plugin

Canale bot Lark/Feishu per DeepSeek Harness: ogni chat guida un proprio agent, e le approvazioni degli strumenti, le domande sul modello e le revisioni del piano tornano come schede a cui si risponde con un pulsante o una risposta. Cambia workspace e modello direttamente dalla chat (`/cd`, `/model`, `/new`) ed esegui più bot che mantengono sessioni separate e possono passarsi il turno a vicenda all'interno dello stesso gruppo.

Motore di memoria tra sessioni per DeepSeek Harness: archivio SQLite + specchio Markdown modificabile dall'utente, consolidamento autoDream, ricerca semantica offline (vettorizzazione/riordino/clustering locali), timeline entità-attributo, Sleep Mode, autoSummarize con modello personalizzato e 7 strumenti di memoria.

Animale domestico desktop DSH fluttuante con 12 animazioni di stato autoprodotte per richieste, strumenti, compaction, archivio e miglioramento dei prompt; occupazione del contesto in tempo reale; un Registro a Vita persistente tra sessioni; totali per fornitore/modello, tendenze orarie e viste a 7/30 giorni; commutazione tema scuro/chiaro; stime dei costi opzionali (disattivate per impostazione predefinita) con editor visivo dei prezzi e avviso di budget mensile; importazione ZIP skin lato client; esportazione dell'utilizzo JSON/CSV; letture del pannello solo snapshot con indicizzazione incrementale in background; e miglioramento dei prompt opt-in con anteprima modificabile e invio al composer DSH.

Configura i livelli di sforzo di ragionamento e i default dei sub-agent per i modelli DSH personalizzati.

Sviluppo in stile VSCode Remote-SSH per DSH — connetti HPC e server via SSH, leggi e modifica file remoti nella scheda Files integrata, terminale con SSH automatico, workspace remoti con letture a singolo roundtrip e caching dei risultati, e 12 strumenti modello remote_ssh_* sensibili alla sessione.

Legge ad alta voce le risposte dell'assistente tramite Edge TTS gratuito o i tuoi modelli vocali RVC: pulsanti di lettura ad alta voce + lettura automatica, riproduzione progressiva a blocchi adattivi (letture lunghe senza interruzioni), installazione con un clic di pacchetti vocali da un registro e un runtime RVC portatile.

Usa le chat Web di Qwen, DeepSeek, Kimi e Z.ai come provider di modelli per DeepSeek Harness, con accesso tramite il proprio account browser.

Barra informativa inferiore per la Web UI di DSH: provider/modello, saldo in tempo reale, tariffe di punta/fuori punta con conto alla rovescia e spesa reale persistente per sessione in una singola riga.

Espone al modello gli strumenti di analisi documenti di MineRU.

Collega le chat private WeChat a DSH con messaggi bidirezionali di testo, immagini, file, audio e video, più comandi slash per sessioni, workspace, modelli, permessi e altro. Mira a offrire l'esperienza nativa DSH dentro WeChat.

Billing cache per round nel popover del context-meter del composer: quanto spende la chiamata corrente in cache hit, miss e output in CNY, con prezzi ufficiali automatici picco/fuori-picco e per modello; nascosto su route DeepSeek non ufficiali.

Fissa la lingua di ragionamento del modello sul livello scelto in Settings - General - Thinking language (cinese semplificato o un livello predefinito che limita solo le risposte e lascia il ragionamento al modello). Inserisce una sezione del system prompt all’ordine -1000000 e la riporta in prima posizione alla fine dell’assemblaggio; una copia facoltativa può precedere ogni messaggio utente per i modelli che seguono debolmente le sezioni statiche.

Provider di modelli Tencent CodeBuddy per DeepSeek Harness che effettua l'accesso con OAuth del browser invece di una chiave API: elenca il catalogo dei modelli CodeBuddy con le capacità di contesto, output, chiamata di strumenti, reasoning e immagine di ciascun modello, gestisce più account con failover automatico al successivo utilizzabile, mostra la quota residua nel compositore con un pannello d'uso di token e crediti e completa per account le attività di crescita CodeBuddy automatizzabili, con un log di esecuzione. Installazione da npm con `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-codebuddy`.

Accesso con account ChatGPT per DeepSeek Harness tramite un flusso OAuth del browser Codex, senza chiave API e senza selezione del workspace: sottoscrive il login al provider Codex di pi-ai, consente di impostare il modello Codex e il reasoning effort predefiniti globali per le nuove sessioni, aggiorna l'elenco dei modelli dall'endpoint di catalogo dell'account connesso e mostra nel compositore le finestre di utilizzo di cinque ore e settimanali.

Collaborazione di team multi-agente per DeepSeek Harness con modelli, abilità e server MCP per assistente, contesti indipendenti, spazi di lavoro condivisi, coordinamento dei task e gestione delle conversazioni.

DSH Knit ordina Markdown/codice/immagini/video del workspace nella sidebar e offre Context Pack via knit_docs. BM25/IDF locale predefinito confronta messaggi recenti con titolo/sommario/contenuto: niente modelli/rete, nulla esce; indice persistente dopo riavvii/sessioni. Prove/anteprima; attribuzione fissata alla lettura, pin/esclusione pre-recupero reversibile. v0.23 ibrido opzionale OFF, richiede embedding Ollama/OpenAI-compatible configurati dall’utente. Invia query+titolo/sommario (Markdown: inizio ≤60 caratteri; codice: cartella relativa; media: nome), mai corpo completo/percorso assoluto; loopback locale. v0.24 associa modifiche non committate via git status read-only (argv fisso, senza shell, env allowlist), OFF. Nessun test con provider reale; nessun miglioramento dichiarato.

Skin Blue Glass ocean-fantasy per DeepSeek Harness Web: sfondo oceano nitido, bolle di vetro, una sidebar oceano con marchio HARNESS a gradiente dorato e un personaggio cartoon in basso, un pulsante impostazioni a balena e testo del modello a gradiente.

Parte DSH di Fish Buddy: inoltra alla sessione associata un widget balena per Windows scaricato separatamente (.exe dalla pagina Releases del progetto). Il widget ascolta, parla, mostra sottotitoli live, frame campionati e chat di gioco; al primo uso scarica uno dei modelli di riconoscimento vocale (228 MB predefiniti).

Configura visivamente il prompt, gli strumenti, le skill visibili, i subagenti e i modelli di fallback di un agente, e ne assembla diversi in un team. Non scrive né modifica mai alcun file preset dell'host.

Marketplace e gestore di competenze: gestisci in una pagina le competenze di tutti gli agenti di coding locali (oltre 10 esecutori, incl. Claude Code e Codex) e importale nella libreria di competenze DSH; marketplace integrato con oltre 6600 competenze, statistiche di overhead in token per competenza e controllo di visibilità per modello.

Controlla Chrome/Edge autenticato, HTML locale autorizzato e app Windows attive da barra nativa ricercabile o @. Supporta snapshot mirati, batch, screenshot, WebMCP, upload autorizzati e trascinamento; metadati di rete opt-in. Conserva prove di errore; un ambito esplicito di osservazione successiva verifica una condizione finale visibile/testo/valore/URL senza ripetere effetti. Annotazioni in coda di sessione (modifica/elimina/ripristina), solo aggiunte alle bozze, non inviate. App: MCP compatibile installato o approvato, poi Cua Driver (testo, tasti rapidi, controlli paginati). Input in background dipende dall’app. Richiede Chrome/Edge 125+ ed estensione MV3 caricata manualmente e collegata; il plugin non la installa.

QA di fedeltà al design per modelli solo testuali: uno strumento `deepseek_vision` prende in prestito un occhio da qualsiasi percorso vision compatibile con OpenAI, così il modello può giudicare se un'implementazione corrisponde al mock — fornito con il benchmark alla base di quel giudizio (quattro fixture, 23 difetti iniettati, trascrizioni grezze) e la disciplina di interrogazione da cui dipende.

Pannello flottante per gestire server MCP e skill nella UI Web DSH: il caricamento differito degli strumenti per server (ToolSearch, disattivato per impostazione predefinita) esclude i suoi strumenti dal contesto di ogni turno. Il prompt elenca solo i nomi; lo schema completo entra quando il modello trova lo strumento tramite tool_search integrato, evitando il costo di schemi inutilizzati. Server MCP globali o nel .dsh/mcp.json del progetto, attivazione per server, catalogo di 47 servizi e importazione da altri dieci client. Le skill vengono scoperte automaticamente nei loro ambiti reali con gestione delle sovrapposizioni; invocazione automatica del modello o solo manuale configurabile per skill.

Plugin Windows che sostituisce l'esecutore shell dell'host con bash di Git for Windows in ogni modalità agente, materializza varianti Git Bash dei preset standard, minimal, PTC e Cordis (marcate per-file con sha256, modifiche utente preservate), ed espone una capacità gitBash così i preset companion scelgono automaticamente Git Bash; quando dsh-better-sidebar è installato adotta anche la shell del terminale di quella sidebar (tab UI e strumenti terminal_* rivolti al modello) tramite la sua seam di impostazioni ufficiale.