Plugin

Ogni notte genera il programma del personaggio compagno per il giorno seguente usando il modello configurato in DSH, la persona (AGENT.md per impostazione predefinita) e un tipo di giornata ponderato (lavoro, riposo, uscita, casa, straordinario, ozio o personalizzato). Inserisce data, ora, attività attuale e successiva nel prompt di sistema, con una nota sul tono per evitare che il personaggio reciti il calendario. Aggiunge `schedule_view`, `schedule_adjust` e `/life` per attivare o disattivare l’iniezione per sessione. Con `aa1355721445-lgtm/dsh-image-studio`, ogni voce riceve abito, scena e oggetti dalle librerie. Le impostazioni mostrano le timeline di oggi e domani e permettono di modificare i tipi di giornata.

Personaggio che vive sul proprio telefono: il plugin installa e avvia il suo Android e le notifiche possono svegliarla. Installa app da sola, naviga, mette like e commenta su Xiaoheihe/Bilibili; ha QQ personale (NapCat / SnowLuma, risposte divise, sticker). Include schede delle persone, diario alle 23:30 e richiamo prima di ogni risveglio (embedding locali predefiniti; SiliconFlow / DashScope opzionali), vita tra conversazioni (dopo HDS-Interlude) e PC microVM opzionale con approvazione. Schede phone/computer/dot; impostazioni in `~/.dsh/dsh-dot.json`; sei componenti disattivabili singolarmente. Solo il QQ configurato con `/qq owner` è tuo; i messaggi altrui sono notifiche non attendibili.

Revisore agentico delle risposte per DeepSeek Harness: un LLM separato valuta ogni risposta finale da 1 a 100; sotto la soglia rimanda l’agente al lavoro con feedback concreti. Il punteggio appare come badge nella riga delle azioni (verde: superato; rosso: da migliorare), con tentativi e motivo al passaggio del mouse. Configurazione in tempo reale nella scheda Reviewer 配置, tramite server HTTP 127.0.0.1 o scheda laterale opzionale di dsh-better-sidebar.

Workflow in stile Trellis per DeepSeek Harness: breadcrumb di fase per turno tramite agent/pre-step, provider di skill bundle e stato task/fase nativo DSH con guardrail di pulizia git.

Recupera qualsiasi pagina http/https e restituisce titolo, descrizione, testo principale, struttura delle intestazioni e link, con statistiche (conteggio caratteri/parole, tempo di lettura, lingua) e parole chiave principali; può scaricare le immagini del contenuto nello spazio di lavoro della sessione per l'analisi visiva e inviarle agli analizzatori registrati tramite il servizio scrape.imageAnalyzer.

Fork locale di dsh-superagent: ogni workspace nella barra laterale ha una sessione principale che converte la richiesta in ticket; una sessione worker lavora poi nella cartella di quel workspace. Non si può installare insieme a dsh-superagent upstream: condividono il nome pacchetto dsh-superagent e gli stessi ID plugin.

Mostra in diretta lo stream di diffusione (denoising) di Inception Mercury nel fumetto di risposta della Web UI DSH. Sulle route supportate reinvia la richiesta con `diffusing: true` e riproduce i frame reali dal rumore al testo finale; nel registro di sessione entra solo la risposta convergente. Un probe per provider/modello verifica il supporto e viene rifiutato prima della generazione di token. Si attiva per modello; allegati, chiamate ausiliarie e route non supportate ripiegano sull’adapter originale. Quando attivo sostituisce il renderer dei messaggi assistant per tutti i modelli.

Ripiega i turni completati nelle loro conclusioni finali, separa il ragionamento dalla prosa con un divisore e consente di saltare tra i turni da una rail ancorabile a sinistra o a destra con segni a linea o punto, un anello opzionale e riepiloghi al passaggio del mouse; può nascondere il TurnNavigator del bordo destro dell'host, caricare la cronologia precedente e aprire un issue di diagnostica precompilato.

Bridge bidirezionale per WeChat (iLink): push a fine turno e per richieste di approvazione, approvazione/rifiuto e iniezione di messaggi in chat, deduplicazione persistente e suddivisione convergente delle risposte lunghe; livello canale estendibile ad altre IM

Apre i link sorgente dalle conversazioni DeepSeek Harness alla riga citata, mostra i diff Git accanto al chat, ispeziona variabili in pausa e trasforma spiegazioni in schede memoria Markdown ricercabili. Relazioni tra classi Python in beta. Per navigare Go/Java servono language server; per il debug con breakpoint un debug adapter.

Aggiunge modalità di esecuzione per sessione al composer di DSH. OVERDRIVE attiva Turbo solo nella sessione corrente. Fast e Max cambiano le regole di pianificazione e verifica dell’agente e possono ridurre il reasoning effort della richiesta. Host conserva la modalità effettiva, la latenza per turno, il numero di passaggi, le chiamate agli strumenti e l’eventuale esecuzione di un comando di verifica.

Eliminazione per singolo messaggio in DSH: rimuove un messaggio utente, uno step di risposta o un'intera risposta dell'assistente dal contesto derivato del modello tramite il contratto ufficiale di surface-replace, e la nasconde dal transcript visibile senza riscrivere il log append-only.

Compattazione del contesto autonoma del modello per DeepSeek Harness. mind_map esamina il contesto agente (seq ID stabili, ruoli, peso token, confini di pulizia e guida clear-mind); clear_mind sostituisce un intervallo scelto della cronologia con un checkpoint scritto dal modello tramite la transazione nativa. Coppie chiamata/risultato diventano tombstone di una riga; un promemoria interviene con contesti lunghi o troppi passaggi per turno.

Combina lo scheletro di codice di Headroom (Apache-2.0) con lo stimatore di TokenPilot (arXiv:2606.17016). Dati pubblicati: Headroom indica il 20% di token in meno per agent di coding e il 60–95% per JSON, a parità di risposte; TokenPilot fino al 60% di costi in meno nelle sessioni lunghe. Sono dati dei progetti citati, non misure o benchmark di questo plugin. In DSH si impostano profilo, soglia Auto Compact e compressione a scheletro. Misura col tokenizer esatto DeepSeek V4 e verifica la stessa revisione; sui modelli non supportati fail-open conserva i risultati originali degli strumenti. Compressione a scheletro durante il turno e riepilogo finale dell’intento nella compressione JSONL ufficiale.

Esporta il loop dell'agente verso GreptimeDB come tracce, metriche e log OpenTelemetry, con sette dashboard Grafana che coprono utilizzo di token, costo, esiti della sessione e latenza per turno.

Incorpora un vero editor VSCode (code-server o VS Code desktop locale tramite l'estensione bridge inclusa) come scheda GUI: le modifiche ai file dell'agente aprono diff rosso/verdi per turno che persistono dopo la chiusura delle schede e il ricaricamento della pagina, i file si bloccano mentre l'agente scrive e un supervisore watchdog evita processi orfani.

Provider web-fetch Playwright/CDP per lo strumento integrato web_fetch: renderizza le pagine in un browser reale, le ripulisce dal rumore (Readability + DOMPurify) e restituisce Markdown.

Binario compatto dei turni sul bordo destro con riepiloghi al passaggio del mouse e navigazione a salto con clic. Pubblicato su npm come `dsh-turn-scrubber`.

Tracciamento dei costi con prezzi da un catalogo online (models.dev + OpenRouter, oltre 8000 modelli, ogni chiamata prezzata al suo tasso istantaneo): riga di costo per turno, scheda Costo che attribuisce la spesa a output strumento / output modello / prompt di sistema / comandi, budget, previsione mensile, ~166 valute al tasso in tempo reale e strumento agente bill_stats.

Interfaccia Web sostitutiva per la versione ufficiale DSH non modificata. Include gruppi di ragionamento comprimibili, timeline dei turni con larghezza di lettura regolabile, schede delle chiamate agli strumenti, selettore di modello e impegno di ragionamento, vista Agents con subagent ad albero, widget opzionali per grafici e diagrammi nelle risposte, temi chiaro/scuro e layout per telefono. Si installa da npm; la disinstallazione ripristina l’interfaccia ufficiale. Lo strumento facoltativo jev_presentation_advice si attiva solo dopo aver salvato una chiave TypeSafe e invia a api.typesafe.ai fino a quattro messaggi recenti dell’utente e un breve schema della risposta prevista.

Wenyuan Pavilion: ambiente di lavoro per team AI su DSH con attività assegnate, accettazione indipendente, registro append-only e progetti concorrenti. Installalo in un profilo dedicato: dsh plugin --profile ai-team add @suifei/dsh-ai-team, non in web o desktop. La patch imposta il sandbox del profilo su danger-full-access e le approvazioni su never; anche gli agenti membri hanno accesso completo. Il PMO automatico è attivo per impostazione predefinita: ogni 60 s gestisce le decisioni in sospeso e sveglia i responsabili per assegnare le attività. Disattivalo per ricevere le decisioni nella posta in arrivo.

Memoria locale a sei livelli per dsh: acquisisce i turni, li fa passare da un buffer L2 per creare riepiloghi DL3 tramite un modello intermedio, inserisce un blocco di memoria stabile a ogni turno e sostituisce la cronologia chat con segnaposto. Include cinque strumenti di memoria e una pagina di configurazione.

Segnala quali skill ha invocato ciascun turno (caricate dal modello, digitate come /name, o nessuna) e gestisce la directory locale delle skill: installazione da un repository incollato, cartella, SKILL.md o indirizzo zip, impostazione di un nome visualizzato cinese nel meta.yaml della skill e rimozione di una skill mantenendo un backup.

Titoli di sessione intelligenti per DSH: dopo ogni turno di conversazione una chiamata LLM ausiliaria indipendente riassume la trascrizione completa utente+assistente in un titolo che segue il tema reale della sessione invece di ripetere il primo messaggio; il primo messaggio viene intitolato subito, i titoli integrati falliti vengono ritentati nei turni successivi, le rinomine manuali non vengono mai sovrascritte e le sessioni di subagente/fork vengono saltate.