Plugin

Installa suite da qualsiasi repository git del marketplace di Claude Code, Codex, Cursor, Kimi o agent-plugins.org — skill, server MCP, hook e comandi slash vengono iniettati nelle sessioni DSH a runtime, con una pagina del mercato nella GUI Web.

Modifica il codice dei plugin DSH a runtime, con patch ordinate, ispezione e hot reload.

Dona la vista ai modelli solo testuali: inoltra le immagini dell'utente a un modello di visione compatibile con OpenAI e mostra le descrizioni in un pannello destro dell'interfaccia web.

Individua potenziali problemi UX nel tuo progetto: revisiona automaticamente il codice React/TypeScript, localizza ogni problema e fornisce suggerimenti concreti.

Trascrizione locale di riunioni in DeepSeek Harness su macOS Apple Silicon: registra microfono e audio di sistema, etichetta i parlanti ed esporta la trascrizione.

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.

Tre strumenti Zhihu per DSH: ricerca sul sito, indice Web globale Zhihu con filtri per dominio e data, e risposte Zhida. Include una scheda impostazioni nativa e risultati con fonti.

Gateway di accesso multiutente per la UI Web di DSH: la prima visita crea l’account amministratore; gli amministratori aggiungono e gestiscono gli utenti nel pannello delle impostazioni della GUI; gli utenti normali vedono solo le proprie conversazioni e i visitatori non autenticati vengono reindirizzati a /login.

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.

Una sessione può leggere, scrivere ed eseguire bash in più cartelle, non solo nella root primaria. Registra altre root dal pannello Folders laterale o col comando /workspace-folders (inherit/read-only/read-write). Condividono la barriera file e l’autorizzazione OS sandbox della root primaria; non aggiunge strumenti.

Fuzzing diretto da un agente LLM. Da repository e bug (descrizione CVE, patch, traccia di crash o file:line), esegue il ciclo PLAN, IMPLEMENT, EXECUTE, REFLECT; il modello scrive generatori di input Python finché scatta l’oracolo di pattern stderr della campagna o la campagna si ferma.

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.

Crawler intelligente nativo IA e piattaforma di ingegneria inversa JavaScript, basata su DSH, Patchright/CDP e un runtime semantico indipendente, che ricostruisce la logica di generazione dei parametri dalle evidenze del browser e fornisce un solver verificabile.

Generatore di galgame: fornisci un documento di sceneggiatura più risorse di personaggio/sfondo/BGM/animazione nell'area di lavoro (img_human/, img_bg/, audio/, img_cg/) e genera una pagina web di visual novel giocabile con slot di salvataggio configurabili ([存档 N], 9 predefiniti), sprite che seguono il parlante con cambio variante multi-pose ([表情]), animazioni di apertura/finale/CG ([op]/[ed]/[cg]), controllo riproduzione/stop/volume BGM e ramificazione per righe if.

Cronologia di input in stile terminale per il compositore web: richiamo con le frecce che privilegia i margini, con ripristino esatto di bozza/cursore, cronologia persistente locale nel browser, ricerca inversa con Ctrl+R e consapevolezza del contesto scorrevole; la versione 0.5.0 aggiunge un livello di input intelligente — snippet tra sessioni (/save, /load), modelli di prompt con variabili, insight sul riutilizzo ed evidenziazione dei riepiloghi di compattazione.

Aggiunge `image_generate` e `image_library` per scegliere riferimenti da quattro librerie locali (personaggi, abiti, scene, oggetti), espandere nel prompt preset di situazione, espressione, posa, inquadratura e luce e chiamare l'API di attività asincrone 65535 o un'API immagini compatibile OpenAI; il risultato appare nella conversazione. La pagina impostazioni gestisce le librerie e crea una scheda di riferimento a tre viste da immagine caricata o descrizione testuale. Con dsh-daily-schedule installato, se l'abito non è specificato usa quello del personaggio nella voce attuale del programma.

Renderizza i fence di codice Mermaid come diagrammi SVG con supporto streaming, commutazione diagramma/codice, zoom e pan a schermo intero, esportazione SVG e un runtime bundled same-origin.

Modifica il codice dei plugin DSH a runtime, con patch ordinate, ispezione e hot reload.

Cervello DeepSeek + trascrizione automatica delle immagini: allega immagini nella GUI e ognuna viene trascritta tramite il deepseek-v4-flash-vision-exp ufficiale per impostazione predefinita (un cervello V4-Pro puramente testuale può vedere le immagini), con qualsiasi VLM compatibile con OpenAI o Ollama locale come alternative.

Canale WeChat (account personale, iLink Bot API) per chattare con l'agente DSH da WeChat, con immagini, file e trascrizione delle note vocali. Una conversazione WeChat può contenere più sessioni DSH (/new, /list, /use); tutte le opzioni si modificano nelle impostazioni. Pubblicato su npm come dsh-plugin-weixin.