Plugin

Workbench Git stile IDEA per la Web UI: grafo commit con corsie e label ref, filtri log, dettagli commit, diff diviso/unificato con staging per hunk, modalità precisa senza contesto, modifiche locali con amend e sign-off, cronologia file che segue i rinomini, annotazione per riga, stash, operazioni branch, confronto, tag, pianificatore rebase interattivo e risoluzione conflitti. Registra il modello della sessione attiva in un trailer Assisted-by e mostra i trailer esistenti come chip, rendendo tracciabile la cronologia generata dall’IA.

Controlla un registro delle qualifiche di sicurezza di cantiere: ore di formazione, quattro elementi di registrazione richiesti e validità dei certificati per operazioni speciali in base ai giorni lavorati.

Memoria a tre livelli per DeepSeek Harness: un piccolo blocco centrale sempre attivo e file tematici su richiesta (profile, preferences, decisions, lessons). Le scritture annotano le fonti e conservano la cronologia sostituendo anziché sovrascrivere, così preferenze e vincoli di progetto restano stabili tra sessioni. Priorità locale: nessun database vettoriale, server o chiamata in uscita.

Valuta la difficoltà del messaggio corrente e mostra sopra il composer, prima dell’invio, il modello più economico e l’intensità di ragionamento sufficienti.

Albero delle origini dati e console SQL/Redis in stile JetBrains Database per DeepSeek Harness, con 15 strumenti agent. SQL richiede Java 8 o successivo; Redis no.

Visualizzatore di grafi relazionali a forma di cervello per DeepSeek Harness e pipeline di knowledge base Markdown che importa documenti e crea il grafo. Il visualizzatore include dati demo e non richiede Python; ricostruire il grafo dalle proprie note richiede Node.js 20+ e Python 3.8+ e si esegue da riga di comando.

Simulatore di dibattito multi-agente cinese: 8 debater, discussione live a due colonne e note bozza, giudici/scoreboard, timer per un lato, ZIP per round. Il training termina per soglia win-rate o round fissi. Include pacchetto Word di preparazione.

Dashboard chiara per dsh trust: riunisce nove canali (intercettazione injection, rifiuti scrittura, blocchi egress, verifica custody-chain, drift tool-surface/prompt, scansione residui, vincoli dimenticati compaction, composizione profilo) in spia stato e card attuabili. Motori read/egress usano deps npm proprie e funzionano senza plugin fratelli; gli assenti risultano not installed.

Integrità compaction: confronta col summary le direttive estratte dall’intervallo compattato (marcatori never/must/必须), alla lettera o per copertura parole chiave. Segnala vincoli dimenticati nel ledger JSONL; quelli fissati in config si verificano a ogni compaction.

Dashboard locale di scalari TensorBoard con metriche selezionabili, direzione di miglioramento esplicita, smoothing EMA opzionale e UI cinese/inglese. Richiede Python e TensorBoard già presenti.

Output vocale GPT-SoVITS per DSH: tool speak e comando /voice, pulsante di lettura sotto ogni risposta e scheda impostazioni per cambiare voce, regolare sintesi, gestire il servizio locale e installare un pacchetto vocale con un clic. Solo Windows; richiede checkout locale GPT-SoVITS con pesi addestrati e ambiente Python.

Riconoscimento strutturato delle immagini: misure locali con sharp e un modello vision cloud restituiscono in una chiamata descrizione, OCR con coordinate, posizioni degli oggetti e attributi dettagliati. Una cache fingerprint restituisce immagini ripetute in millisecondi senza consumare quota modello.

Fissa nel system prompt il vincolo di pensare e rispondere in cinese (zh-CN) e registra un promemoria runtime per ogni passaggio, evitando il ritorno all’inglese dopo l’output degli strumenti. Un solo file, nessuna dipendenza runtime. Se cambia l’API host, usa un secondo metodo di registrazione e registra solo un avviso.

Trasforma un salvataggio Minecraft Java in una copertina o animazione Blender. Cerca terreno pianeggiante nei file regione .mca, esporta il terreno in OBJ e avvia Blender headless con materiali MCprep, rig personaggio BPS e illuminazione a tre punti. Dopo ogni render, OpenCV controlla orientamento, contatto col suolo, esposizione, illuminazione e composizione; se un controllo fallisce, ripete il render con parametri corretti. Richiede Blender 4.2 LTS o successivo e Python 3.10+ con opencv-python e numpy; al primo avvio il comando incluso prepara gli asset Minecraft.

Rende eseguibile un modo filosofico di pensare: dialettica e verifica pratica controllano allucinazioni e deriva delle sessioni lunghe, così il completamento è un fatto verificabile e non una dichiarazione.

Controllo della toolchain FPGA Gowin (高云) 1.9 per dsh con 15 strumenti: ambiente/licenza, audit .gprj/.cst sulla piedinatura reale GW1N, sintesi e place-and-route batch gw_sh, report PnR, scansione/flash JTAG con programmer_cli, Tcl gw_sh arbitrario e acquisizione GAO. Include skill gowin-fpga e tre note di campo. JS puro, zero dipendenze runtime.

Pannello fluttuante che illumina i primitivi semantici HowNet toccati dalla risposta corrente, con grafo nodale a forma di cervello, tracce di canali stile EEG e scheda di composizione.

Due giochi in DeepSeek Harness: il modello fornisce l’intento e un motore locale gestisce le regole. Un serpente a due cervelli pesca periodicamente una carta strategica; negli scacchi cinesi il modello commenta soltanto una mossa scelta tra candidati legali generati localmente. Entrambi continuano se il modello è lento, offline o senza quota.

Installa una libreria autoevolutiva di vincoli di sviluppo, esposta all’agente tramite uno strumento constraints e un promemoria per sessione, e verifica costi dei token AI e uso del contesto.

Loop di auto-miglioramento a tre ruoli: Data-RSI pulizia cross-sectional giornaliera (winsorize→standardizzazione→median fill) ed estrazione esperienza; Harness-RSI evolve prompt/memory/skill; Model-RSI evolve ricette alpha con walk-forward nativo, gap 2 giorni e multi-seed. Offline, un comando, GPU auto, uno skill.

Colora le righe sessione della barra laterale DSH in base allo stato ufficiale, con palette ispirata a Evangelion: barra blu per attesa di interazione, rosso per la sessione aperta nella vista principale, viola per completata ma non vista e titolo arcobaleno statico per le righe fissate. I colori dipendono dal tema: vividi in scuro, variante più scura in chiaro per contrasto 4,5:1 sullo sfondo chiaro. Legge il marker dark di DSH e usa solo i servizi ufficiali Client: non possiede stato, non esegue polling e non include componente host.

Governa informazioni persistenti e vincoli di progetto dell’agente: orientamento/perimetro, ciclo di vita di informazioni/documenti e modifiche persistenti al workspace, tramite sezione aggiuntiva del system prompt e controlli runtime deterministici.

Mostra la quota OpenCode Go in fondo alla barra laterale, sotto l’elenco workspace. Una cella indica la finestra più limitante; al passaggio compaiono percentuali mobili 5 ore, settimanali e mensili, barre di utilizzo, indicatore del tempo trascorso, quota residua e conto alla rovescia del reset. Aggiorna ogni 60 s dall’API ufficiale OpenCode usando la chiave già presente nelle credenziali DSH.

Migliora la leggibilità della GUI Web DSH in base allo sfondo: aumenta tre token di testo secondario a basso contrasto con `color-mix` e un alone regolabile. Applica solo al Markdown della conversazione regole per grassetto, link sempre sottolineati o ricolorati e titoli/testo colorati; aggiunge effetti regolabili di bordo arcobaleno e riempimento sfumato, carica font dalla cartella plugin o da DSH home e include anteprima WYSIWYG trascinabile con badge di contrasto WCAG.