Plugin

Suite di comodità per Web GUI con controlli aspetto, navigazione timeline, cartelle progetto, prompt, esportazione conversazioni, rendering Mermaid, risposta con citazione, e saldo DeepSeek e uso token giornaliero.

Flotta decentralizzata multi-dispositivo: scoperta LAN via mDNS, associazione delle chiavi ed esecuzione diretta via SSH attraverso le reti.

Statistiche di consumo dei token in stile CC Switch per la GUI web dsh: log di utilizzo per richiesta, hero del consumo reale, grafico delle tendenze raggruppato per tempo di richiesta, listini prezzi di picco/fuori picco per modello, statistiche per progetto e per modello e saldo del conto.

Flotta multi-dispositivo decentralizzata: scoperta LAN mDNS, accoppiamento chiavi ed esecuzione diretta SSH attraverso le reti.

Gateway HTTPS + accesso per la superficie web di DeepSeek Harness: accedi in modo sicuro alla tua DSH Web UI da un'altra macchina sulla tua LAN o da internet tramite port forwarding. Impostazioni predefinite fail-closed (solo loopback, nessun account finché non configurato); note di installazione e sicurezza nel README.

Il bundle DeepSeek Harness registra un'abilità che converte la produzione lunga (articoli accademici, analisi di settore, commenti aziendali) in pipeline a 9 ruoli: scout T1 letteratura / T2 dati / T3 casi in parallelo, T4 analista, T5 scrittore, T6 compagno critico, T7 revisore contabile, T8 finalizzatore, T9 revisore paritario eseguiti dal coordinatore. Su 6 fasi con verifica triangolare delle evidenze, M-gate di 23 controlli, audit G0-G14 incluso gate di tracciamento IA cinese, punteggio peer-review con abbinamento riviste, e 4 checkpoint umani. Installazione con `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch più lib/index.js); fornisce schede ruolo T1-T9, modelli e 11 script di verifica senza dipendenze, con README in cinque lingue.

Inietta una sezione fissa di prompt di sistema affinché l'agente pensi e risponda in cinese, indipendentemente dalla lingua dell'utente.

Utilizzo dei token e stima dei costi per modello insieme al saldo dell'account DeepSeek, mostrati in una scheda del pannello Impostazioni.

Rendi il tuo dsh pronto per il coding serio. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, Context as Variables, compattazioni incrociate richiamabili, ripristino completo del contesto. `hash-edit`, `dvc://browser`, subagent come funzione, workflow come funzione.

Decisioni tipizzate di Laya (`noul` sì/no, `choice`, `score`) come servizio Cordis di prima classe (`ctx.laya`) più i tool visibili al modello `laya_ask` e `laya_plan`. Il plugin stesso non installa e non scarica nulla: è un client di un sidecar `laya-mcp serve` che avvii tu stesso, e segnala che il sidecar non è in esecuzione invece di fallire in modo oscuro alla prima chiamata del tool.

Legge i file a cui AGENTS.md fa riferimento con import @path e ne inietta il contenuto nel contesto del modello all'avvio della sessione, con budget in byte, re-seeding dopo la compaction, e la scheda delle impostazioni è disponibile in sei lingue.

Interroga la wiki cinese di Minecraft (API MediaWiki) e converte il testo wiki grezzo in output pulito leggibile dall'IA — ricerca, introduzione della pagina, Markdown completo e voce casuale; template, riferimenti, immagini e collegamenti tra lingue vengono rimossi prima di raggiungere il modello.

Inietta una sezione nel system prompt perché la catena di pensiero dell'agente, la pianificazione e il ragionamento nell'invocazione degli strumenti restino in cinese semplificato. Nessuna dipendenza esterna - clona e installa con link da qualsiasi directory locale, senza build né pubblicazione su npm.

Sciami di IA basati sui ruoli per DeepSeek Harness: un architetto pianifica, costruttori paralleli eseguono, revisori controllano la qualità e un integratore rilascia. Fissaggio dei modelli per ruolo con catene di fallback, loop di revisione, contratti di evidenza, revisioni con approvazione umana, pausa/ripresa consapevole della quota, e un kanban live + diagramma di flusso nella GUI web. 40 test; installazione da GitHub o npm.

model router per passo: preset nominati con regole ordinate di gruppi immagine/parole chiave instradano ogni passo dell'agente attraverso ogni provider e modello montato, aggiungendo flussi di collaborazione per la trascrizione delle immagini, una protezione delle immagini, un pannello quote multi-piano e osservabilità delle decisioni per passo.

Rendi il tuo dsh pronto per la programmazione seria. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, REPL IPython, Context as Variables, cross compactions richiamabili, ripristino completo del contesto. `hash-edit`, `dvc://browser`, subagent come funzione, workflow come funzione.

Indice strutturale del codice per DSH: ricerca di simboli con Tree-sitter su 8 linguaggi (inclusi C/C++), una mappa del repository limitata e ordinata per PageRank del grafo degli import e iniettata nel prompt di sistema, grafo delle chiamate a livello di funzione tramite code_refs, controlli opzionali di dipendenze circolari e moduli orfani tramite code_health, più contesto delle modifiche del working tree e contesto di codice consapevole dell'attività.

Uno swarm governato di sei agent DSH specialisti — orchestrator, planner, bridge alla knowledge base, developer e due reviewer — trasforma un requisito in una pipeline di fasi rigida in cui ogni consegna deve dimostrare il proprio valore con evidenze strutturate prima che possa iniziare la fase successiva; i reviewer sono sola lettura, i merge del codice avvengono solo dopo un passaggio di review e un log eventi append-only offre replay completo e audit su una bacheca kanban live. Il suo design trae ispirazione dal kanban di Hermes Agent.

Mostra l'uso del piano di coding e il saldo per 5 provider AI (MiniMax, DeepSeek, Kimi, OpenRouter, Zhipu) accanto all'input del composer, cambiando con il modello selezionato e riusando le chiavi API configurate nelle impostazioni modello DSH.

Seleziona qualsiasi testo in una conversazione e tocca il pulsante Explain per ottenere una bolla di spiegazione Markdown in streaming, con domande di follow-up ricorsive.

Accesso LAN e tramite reverse proxy all’interfaccia web di DeepSeek Harness: restituisce il servizio delle impostazioni sulle pagine non localhost, completa le API web che un browser non espone su HTTP semplice e può aprire un proprio listener.

Pratica di colloqui con IA per DeepSeek Harness Web: genera domande in quattro modalità (ripasso dei concetti, colloquio simulato, scenari, LeetCode Hot 100), valuta le risposte e fornisce spiegazioni.

Un widget flottante di credito/quota per il Web DeepSeek Harness: mostra saldi e utilizzo DeepSeek / OpenCode Go e traccia l'utilizzo di token delle sessioni DSH e il costo stimato per giorno, mese e modello.

Trasforma l'agente DeepSeek Harness in qualsiasi personaggio: un interruttore globale cosplay, schede ruolo SillyTavern v2 con import/export JSON, un toggle stile di pensiero neutrale/di ruolo, e creazione di schede in linguaggio naturale tramite una skill integrata.