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Instradamento deterministico per parole chiave, cambio modello con allowlist e un canale image_gen isolato per DeepSeek Harness

Ponte del canale Feishu (Lark) fail-closed: chatta con un bot e ricevi le risposte dell'agente dsh — con approvazione opzionale degli strumenti human-in-the-loop (schede Allow/Deny prima di ogni chiamata bash, timeout fail-closed). Integrazione esclusivamente con l'SDK Python ufficiale (versione fissata); whitelist con negazione predefinita, verifica di firma/timestamp/replay dei webhook, sessioni persistenti per chat; verifica giornaliera di compatibilità con l'SDK più recente; documentazione bilingue.

Uno strumento read_graph basato su un grafo di conoscenza del codebase (relazioni CONTAINS / EXPORTS / IMPORTS / IMPORTS_SYMBOL)

Gate per il caricamento differito degli strumenti: inietta per intero quelli consentiti, affida gli altri alla catena di caricamento differito dell’host e li espone come segnaposto ricercabili con una scheda impostazioni.

Hub QQ per DeepSeek Harness: chat privati e di gruppo tramite OneBot v11 (SnowLuma/NapCat), memoria e instradamento persona per chat, supporto visivo che descrive immagini ai modelli solo testuali, parsing di link multipiattaforma (video grandi come file di gruppo, gallerie di immagini in linea o in messaggi inoltrati uniti) e pannello web per modelli, personaggi e impostazioni. Deriva da aureth-labs/dsh-aurabot-qq; non installarli entrambi.

Libreria local-first per DeepSeek Harness: raccoglie, classifica e cerca materiali e crea note di conoscenza tracciabili.

Recupera i token API MadModel di Tsinghua e li rinnova ogni 20 minuti dalla sessione SSO salvata in un browser senza finestra. Scrive il token nella credenziale DSH MADMODEL_API_KEY e crea o riutilizza il provider madmodel. Una singola azione manuale Get acquisisce la sessione tramite la finestra di accesso del campus.

Canale QQ personale per DSH: gestisce NapCat con accesso QR; risposte IA private/di gruppo con batching e comprensione immagini; archivio locale con recupero tramite polling; @ nei gruppi e richiamo dei propri messaggi; strumenti per il guestbook QQ Zone e pannello laterale. Per impostazione predefinita risponde a qualsiasi utente QQ che scrive in DM o menziona l’account nel gruppo. Per limitare, imposta access.privateMode / groupMode su allowlist. I comandi riservati al proprietario restano tali.

Bridge IM multicanale per DeepSeek Harness: ogni gruppo e chat privata di QQ (SnowLuma / OneBot v11, QQ Bot ufficiale) o Discord diventa una sessione Agent dedicata, associata a una scheda di ruolo. Il relativo dominio include basi di conoscenza con approvazione delle bozze, memoria condivisa, lettore GitHub in sola lettura e regole di attivazione nei gruppi. Include due profili (assistenza clienti e chat di gruppo), invio unificato con broadcast e passaggio a una persona.

Collega un DSH Agent ai server Minecraft Java con Mineflayer: vista live del gioco con reasoning e tools nativi, persona configurabili, notebook per server e recupero locale opzionale di conoscenze survival. Riutilizza il model host; l’installazione non si connette a un gioco né avvia inference.

Grafico a bolle trascinabili di aree di lavoro e sessioni DeepSeek Harness nella Web UI: bolle grandi per le aree, piccole per le sessioni e linee per le appartenenze reali. Supporta spostamento, zoom e adattamento; filtri per area, stato, tipo e archivio; ricerca di nomi, percorsi e titoli; azioni native per aprire/creare sessioni, rinominare aree e archiviare/ripristinare. I layout sono salvati nel browser.

Tutor di studio per DeepSeek Harness: trasforma un corso in una mappa di materia, modulo e unità, registra la padronanza di ciascuna unità in sei livelli, pianifica attività giornaliere da un indice dei materiali, gestisce quaderno degli errori e schede di ripetizione dilazionata e offre un pannello web proprio.

Bridge MCP Codebase Memory per DeepSeek Harness: sei strumenti di codice per il grafo della conoscenza, daemon in background ad avvio automatico con Web UI di visualizzazione e skill agente inclusa.

Gateway Feishu/Lark per DeepSeek Harness con conversazioni persistenti per argomento, schede di esecuzione in diretta, input di immagini e file, approvazioni e domande in chat, liste di autorizzazioni delle origini e attività dell'agente durature una tantum o ricorrenti create in linguaggio naturale.

Plugin per basi di conoscenza: crea pacchetti KB verificabili (riferimenti + SQL).

Memoria autogestita in un solo file SQLite locale: un processo notturno deduplica, unisce, attenua e collega le voci. Ricerca ibrida RRF a sette segnali (FTS5 + jieba con priorità al cinese, KNN vettoriale opzionale, PPR su grafo), grafo della conoscenza tipizzato, rilevamento dei conflitti invece della sovrascrittura e pannelli di telemetria Web.

Aggiunge strumenti di delega subagent_route e subagent_fork_route in cui il modello sceglie autonomamente la rotta provider/model per ciascun figlio; la distribuzione imposta solo il backend spawn/fork, la policy in background e la allowlist allowedProviders, mentre i figli ripristinabili e i job in background riutilizzano gli strumenti ufficiali send_message / job_output.

Memoria locale a tre livelli per DeepSeek Harness: L1 memoria istantanea (MEMORY.md/USER.md) letta su richiesta tramite gli strumenti memory_* + L2 base di conoscenza ricercabile (fatti + SQLite FTS5, ricerca in cinese con tokenizzazione a finestra scorrevole) + L3 import da Hermes/Claude Code/Codex/WorkBuddy e da documenti approvati di Agent Hub (memory/global, memory/projects, decisioni accettate) con dedup per hash del contenuto. La v0.2.0 ha rimosso ogni iniezione automatica: la memoria entra nel contesto solo quando il modello chiama uno dei 12 strumenti memory_*, e i dati restano sul disco locale.

Workspace conversazionale per mappe mentali Markdown: consente di modificare documenti completi passo dopo passo, mantenere sincronizzata la visualizzazione live a destra e aprire, gestire ed esportare le mappe mentali dalla directory di lavoro.

Grafo di conoscenza del codice locale per agenti: analizza un codebase (Python/JS/TS/Go/Java/Rust) in un indice SQLite e risponde a domande su chiamanti, chiamati, dipendenze, dipendenti, impatto e full-text.

Strumenti di comandi CLI Lanting + guardia L0: 9 strumenti di memoria + 6 strumenti di qualità (registrazione defineTool, spawn venv _cli.py) + guardia di scrittura/chiamata diretta

Folio (兰亭) @nyantused/folio-dsh-tools: 15 strumenti convalidati dallo schema (memoria + gate di qualità) più una protezione L0 del motore di generazione di documenti di consulenza; abbinalo a @nyantused/folio-dsh-events per il protocollo di sessione completo.

Folio (兰亭) @nyantused/folio-dsh-events: eventi del protocollo di sessione — promemoria automatico all'avvio della sessione e salvataggio automatico alla chiusura; abbinalo a @nyantused/folio-dsh-tools.

Registro di conoscenza negativa vincolato alle evidenze: persiste i percorsi confutati (command_failed, file_missing) con il loro esito e le evidenze delle pre-condizioni, poi avvisa o blocca i tentativi ripetuti finché le evidenze non cambiano.