Plugin

Strategia di retry/fallback LLM basata sui ruoli.

Port completo di obra/superpowers per DeepSeek Harness: 14 competenze metodologiche tramite uno SkillProvider nativo (rank 550), che coprono brainstorming, pianificazione, TDD, debug, agenti paralleli e altro, con documentazione localizzata in cinese e installazione senza build.

Fornisce agli agenti di DeepSeek Harness identità native basate sul protocollo aperto Agent Network Protocol (ANP), oltre a comunicazione diretta, di gruppo, via email e Agente-ad-Agente basata sull'identità.

Legge qualsiasi pagina come contenuto principale pulito: rilevamento automatico della codifica dei caratteri (GBK/GB2312/UTF-8/Big5), rimozione del rumore, testo/Markdown compatto, continuazione tramite offset, rendering SPA opzionale, letture in batch e crawling del sito.

StrataGate fornisce a DeepSeek Harness una memoria a lungo termine evolutiva, local-first per preferenze utente, decisioni di progetto, conversazioni e risultati degli strumenti tra le sessioni; sovrappone la cronologia con decadimento temporale regolabile dall'utente, rafforza i ricordi tramite l'uso nelle risposte reali, mostra conteggi d'uso consapevoli dell'area di lavoro e mantiene le evidenze richiamate tracciabili fino ai messaggi originali.

Agenti figli persistenti in background basati sul meccanismo ufficiale dei subagenti: avviabili da qualsiasi sessione, con avanzamento monitorabile nella barra laterale della Web UI, messaggi e interruzioni possibili in qualsiasi momento, con ambito degli strumenti per figlio, persona e limiti di profondità di delega.

Auto-evoluzione continua: stato dell'harness (prompt, memoria, skill, specifiche dei subagent) versionato, verificabile e sicuro per il rollback, raffinato dalle traiettorie di sessione, con gate di revisione e skill ricaricate a caldo.

Skill e strumenti di sviluppo Minecraft per DeepSeek Harness: 8 skill che coprono plugin Paper/Spigot, mod Fabric, Forge e NeoForge, sviluppo di addon per i principali mod, e configurazione di build Gradle/JDK da Minecraft 1.7.10 a 26.x; il generatore di progetti mc_scaffold e il runner Gradle mc_gradle; una skill di intake che chiede i dettagli mancanti su versione/piattaforma prima di iniziare; quattro subagenti integrati; e un secondo preset Minecraft Architect il cui strumento mc_codex esegue il Codex CLI dell'utente tramite il protocollo codex app-server per abbozzare lo scheletro, dopodiché DSH riempie i corpi dei metodi contrassegnati e verifica la build.

Connetti DeepSeek Harness a Multisim MCP per generazione di circuiti, simulazione, diagnostica, ottimizzazione del design, ed esportazione di report sperimentali.

Provider di subagenti Codex / Claude Code / ACP basati sui ruoli per DeepSeek Harness — figli riprendibili, ripristino duraturo della sessione, permessi di prodotto per ruolo e delega con un tetto massimo di permessi.

ClearAI: The Epistemic Loop, nativo per DSH.

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.

Recupero semantico, gestione delle risorse, richiamo automatico (spazi doppi utente + agente) e memoria di sessione per DeepSeek Harness: memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob su URI viking://, gestione delle risorse memadd/memremove, stato osservatore memqueue, cattura della sessione memcommit e generazione di playbook di competenze memlearn.

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.

Set completo di skill promosse di Matt Pocock (25 SKILL.md: grilling, writing-for-agents, wait-what, TDD, code review, wayfinder, ask-matt router) portato su DSH.

Abilità di meme a barrage ricavata da 22.771 messaggi reali nella live room 6657: battute in stile wanjiqi, meme incrociati di CS e DOTA, prese in giro ai giocatori e commenti da telecronaca.

Abbina i tuoi modelli e i budget di token a ciascun ruolo, poi lascia che DSH deleghi subagent specializzati in base al tipo di attività. Copre analisi dell'architettura, UI/UX, implementazione del codice, esplorazione della codebase e ricerca della documentazione, con configurazione automatica più sforzo di ragionamento e permessi degli strumenti per ruolo.

Grafo di conoscenza del codice local-first per agenti di coding: 10 strumenti MCP per compressione contestuale a livelli, pianificazione DAG, indicizzazione AST incrementale, flywheel di competenze cross-session, diagnostica e import/export di artefatti del grafo.

Importa la configurazione di Claude Code in DeepSeek Harness da una schermata di impostazioni nativa o dalla CLI, con anteprime di simulazione per competenze, comandi, agenti, hook, regole di autorizzazione e configurazione MCP. Codex e OpenCode restano supportati come origini secondarie, con applicazione sicura dalle collisioni e verifiche post-spostamento.

Sfoglia tutti i messaggi inviati nella sessione corrente: elenco completo della cronologia ordinato dal più recente al più vecchio, filtro di testo, copia con un clic e salto a un messaggio (carica automaticamente la cronologia precedente quando la destinazione non è ancora stata caricata).

UI da terminale in stile Claude Code per gli agenti DeepSeek Harness, come bundle di plugin dsh out-of-tree.