Plugin

Usa una chiave API PackyCode (PackyAPI) in DeepSeek Harness attraverso una route modelli multiprotocollo integrata, con rotazione delle chiavi e visualizzazione del saldo.

Notifiche toast Windows nel livello host di DeepSeek Harness: turno agent completato, errore o interruzione, subagent completato, job in background completato, domanda del modello o approvazione strumento in attesa. La logica gira nel processo host DSH, quindi arrivano anche con scheda o browser chiusi; un controllo foreground Win32 le sopprime mentre DSH è in primo piano. Solo Windows.

Adattatore LLM DeepSeek Harness per gli abbonamenti Qoder CN, basato sull’SDK ufficiale `@qodercn-ai/qodercn-agent-sdk`. Riutilizza il login locale `qoderclicn` e offre impostazioni configurabili con finestra di contesto per modello, pool di sessioni e timeout.

Guardiano delle approvazioni DeepSeek Harness: un modello reviewer decide le richieste di permesso prima che ti arrivino. Backend decision API System One (TypeSafe Jev, SiliconFlow o Laya self-hosted), policy configurabile per bassa confidenza e whitelist di regole consentite.

Runner di team multi-agent per DeepSeek Harness ordinato per dipendenze: definisci ruoli con modello, persona e strumenti propri, esegui un grafo di nodi con gate di revisione indipendente e rilavorazione limitata e osserva i progressi nella Web UI.

Legge il flusso degli eventi di sessione senza ulteriori chiamate al modello e trasforma correzioni, errori e soluzioni in proposte di apprendimento in sospeso. Ogni proposta è valutata secondo criteri scritti e spiega il motivo dell’approvazione o del rifiuto. Solo la conferma scrive una skill, esclusivamente tramite l’unico writer convalidato `learn_skill_manage`. Un curator attivo nei tempi di inattività marca obsolete le skill inutilizzate e le archivia spostandole anziché eliminarle, preservando quelle ancora caricate. Registra cinque strumenti (`learn`, `learn_review`, `learn_curator`, `learn_skill_manage`, `learn_skills`), una sezione prompt con i criteri e una guard che rifiuta modifiche dirette ai file skill per impedire di aggirare il writer.

Preset di intensità di ragionamento per modelli di terze parti: 16 profili provider/modello con valori wire personalizzati per modalità, scritti in dsh-llm-pi-ai dopo pre-validazione e rifiuto per regola. Passaggio per modello tra OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses e Anthropic Messages con raggruppamento automatico delle route. Pulsante Optimize nel compositore e sezione impostazioni riscrivono il testo con il modello scelto.

Compagno anime per Windows: mostra saldo DeepSeek e quote Codex, con OAuth multi-account di Codex, gestione quote/modelli per account, modalità compatta e impostazioni salvate automaticamente. Il cambio account nel pannello è facoltativo. Il warm-up giornaliero richiede un’autorizzazione esplicita separata. I trigger startup/5h-full multi-account non sono ancora disponibili.

Consente a un modello DSH di ispezionare e usare applicazioni Windows tramite un runtime Codex Computer Use installato, con approvazione dell’app per sessione.

Ricerca web multi-engine per DeepSeek Harness: provider ctx.web aggregato con instradamento automatico e fallback sequenziale (i motori gratuiti mantengono attiva la ricerca), più lo strumento web_search_pro con scelta per query, fan-out, batch e verticali. Include Brave.

Seleziona testo da una risposta e citilo nel compositore come chip di riferimento indivisibile: un tasto elimina l’intero chip; un clic torna al turno citato e lo evidenzia. All’invio si espande in un blocco di riferimento limitato, così il modello distingue la citazione dal testo scritto dall’utente. Lo snippet può anche essere aperto in una chat laterale o copiato.

Fork di zhu1090093659/dsh-pet (Apache-2.0) con compagni per conversazione: skin whale-girl, MIKU e balena blu business, colori per modello, animazione della velocità token, promemoria di completamento, alimentazione e affinità condivise.

Avvolge la libreria Python Scrapling in fino a 19 strumenti modello, registrati in base alle capacità rilevate: browser reale per pagine solo-JS; estrazione CSS/XPath che restituisce dati, non Markdown; selettori autoriparanti; sessioni riutilizzabili con login; cattura XHR; screenshot; azioni browser controllate; crawler limitato al dominio con modalità content/sitemap/feed/Shopify sul backend ufficiale dei job. Può sostituire web_fetch / web_search e servire la stessa tabella via MCP. Richiede Python 3.14+ e Scrapling installato. Gli strumenti browser richiedono Chromium per patchright; una CLI facoltativa lo installa solo su macOS arm64.

Fork solo in inglese di dsh-model-router. Instrada ogni passaggio dell’agente in un pool di modelli configurabile e regola lo sforzo di ragionamento in base a complessità, errori degli strumenti e costo.

Controlla un’istanza DSH da un altro dispositivo: un plugin host apre una porta TCP autenticata con token e una CLI Python in un solo file permette di elencare e creare sessioni, inviare prompt con immagini, trasmettere le risposte e cambiare modelli, permessi e workspace.

Alibaba Open Code Review per DSH: delega al modello host con strumenti nativi di anteprima/regole e una skill di revisione; le review gestite da OCR sono facoltative.

Composizione musicale nella conversazione: il modello scrive uno spartito seguendo una skill di composizione inclusa e lo strumento `play_score` lo visualizza in una scheda inline con piano roll, riproduzione Web Audio ed esportazione WAV/JSON.

Registra database esterni e corpora documentali come strumenti richiamabili dal modello. Include confine di accesso per fonte, ledger dei riferimenti credenziali senza valori e registro fetch con fingerprint e hash dei contenuti, non i payload.

Mostra nella Web UI gli orari di punta/fuori punta di DeepSeek API, il prezzo output del modello corrente e il saldo account.

Mostra nella Web UI il modello dell’orologio COROS collegato e i giorni di attività cumulativi; al clic espande una breve valutazione e suggerimento.

Workbench a tre finestre per dsh web: chat, costruzione e revisione in sola lettura affiancati per workspace, con hook per finestra. La revisione anonima multi-modello chiede conferma prima di partire, raggruppa i rilievi per problema e produce Markdown.

Server MCP per progetto: dichiarati nei documenti del progetto (`.dsh/mcp.json` per default; elenco file locali/globali in Settings), montati solo nelle sessioni di quel progetto dal primo turno e rilasciati quando inattive. Sidebar/Settings mostrano progetti attivi, stato dei server e sessione di ogni mount; offrono `Sync`/`Retry`/`Release`, `enabled` e modifica di una voce esistente. Policy per progetto (`disclosure`/`direct`/`off`), pin e `mcp_search_tools` decidono cosa vede il modello. `${VAR}` risolte tramite `.env` e file credenziali; contatori server persistenti oltre la sessione.

Rollback delle conversazioni in stile TRAE, ricostruito per DSH 0.1.7-rc.2: checkpoint per turno ripristinano i file modificati e troncano il contesto del modello nella stessa session id. /rollback doctor verifica il framework-contract; il diff dei file coinvolti confronta lo stato attuale su disco, restando corretto dopo il riavvio. Include annullamento dell’ultima azione con Ctrl+Shift+Z, opzione per nascondere i messaggi annullati e UI inglese.

Aggiunge in un’unica installazione controlli dei turni in stile Google AI Studio a DeepSeek Harness: modifica e rilancio del prompt, ripetizione della risposta in-place, eliminazione del turno dal contesto del modello e rendering dei prompt inviati in Markdown. È autonomo; nell’elenco plugin appare una sola riga.