Plugin

AlphaRSI: ciclo di auto-miglioramento a tre ruoli che evolve la ricetta di addestramento dei modelli di sequenze alpha. Operator esegue walk-forward, Evaluator valuta con OOS RankIC e Refiner propone iperparametri tramite ricerca bayesiana TPE; conserva solo ricette strettamente migliori. Esecuzione offline con un comando, bundle dati riconciliato con sha1 e rilevamento GPU automatico. Include una skill.

Ricerca e recupero web per DeepSeek Harness tramite 9router. Attivando il bundle, gli strumenti nativi web_search/web_fetch vengono instradati automaticamente a 9router; disattivandolo, si ripristina la configurazione restante dei provider.

Consente scritture senza approvazione nelle directory autorizzate. Avvolge il vincolo del filesystem per write/edit e risponde automaticamente alle richieste di elevazione sandbox di bash che riguardano percorsi consentiti. Include una GUI delle impostazioni.

Evoluzione di simon300000/dsh-auto: il preset di autorizzazione Auto Approve per DSH Web UI esamina ogni richiesta con una singola chiamata al modello, senza subagente revisore. Approva automaticamente solo le azioni che superano il controllo e sottopone le altre a una persona. Memorizza le decisioni confermate in elenchi di consentiti/bloccati a livello di progetto e globale, con cronologia nella barra laterale destra.

Watchdog di autodiagnosi e riparazione dei plugin DSH: controlla lo stato ogni 15 s, ripara cambiando versione con un periodo di osservazione e ripristina automaticamente in caso di problemi. I sintomi sconosciuti vengono inoltrati a una persona.

Esegue git init in ogni nuovo workspace registrato in DSH e crea un commit iniziale vuoto per impostazione predefinita, così i plugin Git hanno un repository a cui collegarsi. Salta le directory già dentro un work tree.

Orchestra automaticamente richieste complesse di DeepSeek Harness. Rileva quando delegare, crea un piano consapevole delle dipendenze e assegna ruoli circoscritti per ricerca, architettura, backend, frontend, test e documentazione. Raccoglie prove strutturate per la revisione finale. Il bundle abilita insieme il motore workflow e gli strumenti per subagenti del modello; disabilitandolo si disattiva l’intero gruppo di strumenti.

Router di skill per DeepSeek Harness: usa un modello locale per creare gli embedding delle skill e di ogni attività utente, mantiene quelle chiaramente pertinenti con una regola basata sul divario e ne inserisce automaticamente il testo completo nel prompt.

Automazione browser controllata per DeepSeek Harness: agent_browser e BrowserAutomationService pilotano una pagina Chromium/Chrome reale (o endpoint CDP esplicito) tramite agent-browser CLI, con contenimento allowedDomains e limiti di output per chiamata.

Computer Use per app macOS: legge l’albero di accessibilità con indici e consente clic, digitazione, incolla, scorrimento, trascinamento, selezione e impostazione dei valori; restituisce screenshot come immagini. REPL JavaScript persistente con `js`, `js_reset` e API `sky`: conserva lo stato e mantiene fisso lo schema degli strumenti. Dopo la prima lettura invia differenze e rifiuta indici obsoleti. Attende il focus, rilegge il campo e ripristina gli appunti dopo incolla. Richiede macOS 14.4+, permesso Accessibility (Screen Recording solo per gli screenshot) e Node 20+; modulo nativo precompilato incluso, senza compilazione durante l’installazione.

Aggiunge i controlli di riavvio e arresto DSH, riconnessione consapevole dei Token e recupero basato su policy per sessioni Web interrotte.

Personalizza l’icona del collegamento desktop di DeepSeek Harness: scegli un preset o carica un’immagine, rimuovi automaticamente lo sfondo bianco, crea un ICO multi-dimensione e aggiorna il collegamento con un clic.

Riconoscimento di immagini grandi per modelli vision-exp: elaborazione senza perdita in riquadri 800×800 (smart/pipeline/full), OCR locale con pre-elaborazione e instradamento della scrittura a mano. GPU di più fornitori (DirectML/CUDA/OpenVINO) facoltativa, con fallback automatico alla CPU.

Browser ospitato sull’host DSH: ogni sessione ha una scheda dedicata, controllata dall’IA; l’utente può osservarla o assumerne il controllo nella DSH Web UI, inclusi login, 2FA, codici QR e CAPTCHA.

Trasforma ticket approvati del tracker in pull request pronte per la revisione con DeepSeek Harness.

Plugin DeepSeek Harness per workflow verificati di definizione di problemi di programmazione competitiva.

Installer locale in DSH Web Settings: seleziona più pacchetti .tgz o un percorso completo della macchina; installa nel profilo rilevato automaticamente con il comando ufficiale `dsh plugin add` e mostra l’output CLI in tempo reale, senza terminale.

Aggiunge la modalità di accesso «approva per me»: un modello revisore indipendente risponde alle richieste e può leggere l’area di lavoro senza modificarla. Se il modello revisore non può funzionare, la restituisce a una persona; ogni decisione con motivazione è registrata in Approvals.

Instradamento automatico per livello per DeepSeek Harness: il modello virtuale `smart` classifica ogni richiesta per difficoltà (hard/normal/easy) e necessità di visione, quindi la affida ai modelli già configurati. Nessuna configurazione aggiuntiva.

Plugin della community per DeepSeek Harness: orchestrazione ingegneristica deterministica con Commander, Executor e Smart Watchdog (CxService + strumento cx_controller).

Riavvia DeepSeek Harness con un clic. Un pulsante Web o lo strumento agente dsh_restart affida il rilancio a un helper separato: attende che la porta sia libera, esegue lo stesso comando, trasmette l’output del nuovo host e riconnette automaticamente la pagina.

Gestisce GME Test Agent da Harness. Tre strumenti elencano i cataloghi delle interfacce, avviano o correggono la generazione autonoma dei test in un backend Python locale e seguono l’attività fino alla revisione. PR, salto e pulizia richiedono consenso esplicito.

Orchestrazione ingegneristica deterministica per DeepSeek Harness con Commander, Executor, Smart Watchdog, recupero limitato e stato di esecuzione persistente.

Bundle DSH che include l’intero albero mattpocock/skills e conserva le policy di invocazione upstream; applica un overlay semantico DSH con corrispondenza esatta, verificato durante la sincronizzazione automatica.