Plugin

Dota DeepSeek Harness di un vero ambiente d'ufficio. Il plugin Univer Office riunisce fogli di calcolo, documenti, diapositive, canvas, tabelle relazionali e altro in un unico runtime, con dati connessi, validazione, modifiche versionate e worktree isolati per la collaborazione multi-agente.

Spazio di lavoro conversazionale visivo e non lineare per DeepSeek Harness: sessioni, follow-up e rami diventano una mappa delle conversazioni navigabile.

Provider di ricerca web e verticale in tempo reale basato su AnySearch per DeepSeek Harness.

Plugin di memoria persistente cross-agent e local-first per DeepSeek Harness (DSH), basato su Mnemon. Condivide la memoria a lungo termine tra gli agenti compatibili con Mnemon e aggiunge memoria di runtime, documenti di progetto ricercabili, richiamo semantico, grafo di conoscenza e un'interfaccia a barra laterale.

Registra il server MCP locale flowix-cli così che l'agente possa cercare, leggere, creare e modificare memo di Flowix e artefatti di mappe mentali.

Memoria persistente supervisionata da LLM per agenti AI — recupero basato su grafo, conoscenza cross-sessione, binario singolo. Funziona con DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw e qualsiasi runtime agente.

Usa gli abbonamenti ChatGPT (Codex), Claude e Grok come provider LLM per DeepSeek Harness, con login nelle Impostazioni, cataloghi di modelli, utilizzo, più strumenti image_generate, video_generate e x_search.

Skin oceano in tempo reale con WebGPU, con controlli rapidi per onde, luce diurna, opacità del vetro e un ciclo giorno/notte automatico.

Il plugin ufficiale billion-context: un plugin di compressione del contesto per finestre di contesto ridotte (basta un contesto di 100K), risparmio di token (5× meno token) e sessioni singole di un mese (miliardi di token).

Livello mnemonico.

Registra il server MCP locale flowix-cli in modo che l'agente possa cercare, leggere, creare e modificare i memo di Flowix e gli artefatti delle mappe mentali.

Plugin di memoria del ciclo di vita MemOS Cloud per DeepSeek Harness

ThoughtDAG per DeepSeek Harness: trasforma la sessione DSH corrente in un grafo di pensiero modificabile su una tela infinita.

Costo API per sessione e giornaliero, budget con percentuale di utilizzo, saldo ufficiale, dashboard cronologica e sincronizzazione dei prezzi ufficiali con un clic, comprese le tariffe di punta/fuori punta.

Provider LLM Command Code non ufficiale: registra una route `commandcode` con un catalogo di modelli aggiornato in tempo reale e supporto per reasoning-effort.

Pacchetto di skill HarmonyOS NEXT per DeepSeek Harness con riferimenti API offline e indicazioni per l'automazione di DevEco, HDC ed emulatore.

Accedi a DeepSeek Harness dall'app Android o da un browser mobile con connessioni LAN e remote sicure, accoppiamento persistente dei dispositivi e interfaccia mobile personalizzabile.

Pet da desktop (stile QQ-pet): fluttua nell'angolo, trascinabile, nutribile, con cui si può giocare.

Bacheca attività SQLite locale come pagina overlay nativa: progetti, attività, commenti, relazioni, allegati e automazione del flusso di lavoro, con stati backlog → todo → in_progress → in_review → done; gli strumenti Agent `taskboard_*` possono inviare il lavoro solo a in_review, più una CLI JSON headless e una skill pacchettizzata.

Distribuzione della community: TUI, desktop e Web UI in un unico bundle con installazione a livelli.

Server MCP di dati di mercato senza chiave (bundle dsh): 5 tool MCP per quotazioni A-share/HK/US, classifiche di settore, futures, flussi di denaro e notizie 7x24, con fallback upstream a tre livelli.

Memoria a lungo termine tra sessioni + auto-evoluzione in background (5 binari: memoria/consapevolezza dei rami git/evoluzione delle skill).

Un simulatore iOS live o un iPhone collegato via USB dentro la conversazione: 22 tool per avviare, compilare e guidare l'interfaccia tramite identità di accessibilità o testo OCR, azioni sulle righe di lista e hot reload delle preview SwiftUI, più un pannello laterale in streaming che puoi toccare e trascinare.

Esplorazione dell'architettura AGI white-box: metacognizione (ciclo di auto-cognizione), apprendimento continuo (volano della conoscenza), modello del mondo (spazio delle condizioni, grafo di memoria spazio-temporale), auto-miglioramento (disciplina bootstrap), pipeline white-box zero-LLM e guardrail di fiducia verificabili.