Plugin

Badge di utilizzo del piano Command Code nella toolbar composer DSH accanto al selettore modello: consumo nelle finestre di 5 ore e settimanale, crediti residui; clic per aprire un popover dettagliato con countdown al reset. Riutilizza il remote commandcode/report di @mars-sea/dsh-commandcode-provider.

Protezione deterministica dai loop: il codice fuori dal modello rifiuta chiamate allo strumento ripetute con argomenti identici e limita le chiamate per agent. Il log incidenti consente al parent di interrompere un subagent bloccato.

Installa una skill router che cerca semanticamente in un corpus locale di skill su richiesta, senza inserire il corpus nel catalogo dei modelli di ogni turno.

Provider di ricerca web GLM (Zhipu bigmodel): instrada la ricerca `ctx.web` all’endpoint Zhipu compatibile con Anthropic e dotato dello strumento server nativo `web_search`, usando la quota GLM o il Coding Plan esistente invece della piattaforma DeepSeek. Include un livello di traduzione per il formato di risposta `tool_result` non standard di Zhipu.

Esamina da WSL Ollama, LM Studio, vLLM e llama-server sull’host Windows, confronta `ctx` e riporta `apiReady` di `/v1/models` rispetto a TCP.

Riporta Docker CLI, contesto e raggiungibilità del daemon in WSL, oltre allo stato di `:8000 /v1/models` di vLLM e a indicazioni sul runtime GPU.

Generazione testo-immagine e immagine-immagine tramite Image API unificata di OpenRouter, con alias modello configurabili e parametri vincolati alle capacità attuali del modello, immagini di riferimento, scheda impostazioni e risultati mostrati in chat.

Installa e richiama CLI di agent esterni (Codex, Claude Code) da DSH senza toccare l’installazione di sistema. Ogni CLI ha Provider, modello, reasoning effort e preset di permessi propri; può essere chiamata direttamente o come subagent nativo.

Strumenti di coding e preset agent in stile Codex per modelli GPT su DeepSeek Harness: exec_command, write_stdin, apply_patch e view_image; route OpenAI Chat Completions e Responses API collegate a plan, ask, approval e compaction nativi DSH. I comandi lunghi diventano job in background DSH con output head/tail limitato leggibile tramite job_output. Ogni tipo di subagent può fissare preset, provider, modello e reasoning effort.

Generatore immagini DSH: ark9_generate_image genera testo-immagine e immagine-immagine tramite qualsiasi API compatibile OpenAI. Canali dell’utente, senza endpoint: fornire baseURL/key/model. Le generazioni agent richiedono approvazione per default: coda nel pannello flottante, nessun addebito prima dell’ok; risposta immediata “awaiting your approval”, esito/rifiuto/timeout al turno successivo. Cinque schede; rapporti e dimensioni con budget qualità/allineamento 16 px, sfondo trasparente, batch fino a 10 come sotto-attività, sorgenti JSON personalizzate via host proxy, log persistenti con retry, aggregazione canali e modelli recuperati per canale, UI zh/en, import/export config. Scheda Better Sidebar con dsh-better-sidebar e sopra FAB dsh-cua se entrambi installati.

Neutralizza gli argomenti JSON non validi delle chiamate agli strumenti sul wire, così una generazione malformata del modello non blocca la sessione con server rigorosi compatibili con OpenAI.

Gestisce accesso multi-modello, crediti mensili, routing manuale/per qualità/crediti/automatico, instradamento alternativo in caso di errore e audit dell’uso per DSH.

Provider LLM Command Code per DSH Desktop: registra la route commandcode con catalogo modelli live, timeout configurabili per richieste e inattività stream, rotazione account su 429/401, filtro modelli in base al piano, login OAuth e pannello bilingue di utilizzo e fatturazione.

Aggiunge dalle impostazioni DSH le dichiarazioni di reasoning effort mancanti ai modelli pi-ai personalizzati, attivando il selettore nativo e gestendo anche i modelli aggiunti in seguito.

Registra Kimi, Grok, Codex e MiniMax come route di modello per DeepSeek Harness, con ricette di subagent per i provider e gli strumenti kernel_status / kernel_run / kernel_switch.

Tre canali linguistici indipendenti per l’output: descrizioni delle chiamate agli strumenti (titoli di tutte le schede, incluso run_code nei preset PTC), thinking e risposte. Ognuno segue la lingua della Web GUI, forza una lingua specifica oppure si disattiva; per impostazione predefinita solo le descrizioni seguono la GUI. Direttiva runtime-context globale sull’host; il client comunica la lingua. Modalità nella scheda Plugin di Settings.

Routing multi-provider dei modelli basato su regole per DeepSeek Harness, con failover prima del primo token, circuit breaker con cooldown, conteggio dell’uso e API di stato.

Plugin leggero che mostra le statistiche dei token di ragionamento del modello nel Dock inferiore e alla fine di ogni conversazione.

Libreria skill in un pannello flottante: schede skills/call ledger/quick start. L’utente sceglie la radice dal selettore nativo (predefinita ~/.dsh/skills; nessun percorso fisso). Categorie a due livelli, raggruppamento manuale/keyword/IA e vista albero/elenco solo visivi (nessun file spostato). Legge il frontmatter SKILL.md, cerca nome/descrizione/testo originale e apre il file. Attivazione per skill/categoria/libreria modifica disable-model-invocation, salva prima SKILL.md.bak-toggle-<timestamp> e ripristina in caso di errore. Ledger separa auto/manuale, registra esiti da tools/result, mostra conteggio/tasso/trend/classifica e riusa un file esistente. Hot reload. Impostazioni: mostrare/nascondere tre sfere, recuperare quella fuori schermo, scegliere tra 130 skin comuni.

Barra laterale estesa incentrata sui workspace: sostituisce a bassa priorità il browser integrato e consente di tornare a quello ufficiale con un clic. Aggiunge archiviazione/ripristino soft, icone SVG e colori di accento per workspace, riordino tramite trascinamento e ricerca per titolo/percorso/contenuto delle sessioni. La palette Spotlight con ⌘K cerca workspace e sessioni in modo approssimativo. Include gli strumenti modello in sola lettura `workspace_find` / `workspace_list` e i comandi `/workspace-find` / `/workspace-list`. Bilingue zh/en.

Cambia motore di ricerca con un clic accanto al selettore di modelli di DeepSeek Harness; modifica il provider `dsh-free-search` ed è utile nelle reti universitarie estere che bloccano l’endpoint di ricerca DeepSeek Official.

Comprimi le citazioni di codice nel composer della DSH Web UI: incollando un’intestazione `path:line` seguita dal codice, il testo diventa un chip di citazione compatto. All’invio, l’hook `agent/pre-step` inietta al modello lo snapshot completo incollato come messaggio di contesto separato. La versione 0.5.x comprime anche le grandi selezioni dalla sidebar che inseriscono solo `path:lines`, recupera il codice dal cwd della sessione e precede l’intercettazione di Ctrl+V.

Estende a 30 min per impostazione predefinita, tenendo conto dei proxy, i timeout HTTP di Node per intestazioni e corpo nell’intero processo DSH. Evita che i modelli Ollama e LM Studio vengano interrotti dopo 5 min quando tacciono mentre ragionano o generano una chiamata ampia a uno strumento; sostituisce la patch undici in `node_modules`.

Limita la concorrenza per provider nel flusso `llm/stream`: le richieste eccedenti attendono in una coda FIFO di DSH, così agente principale, subagenti e compattazione si alternano su un server locale a slot singolo (`llama.cpp --parallel 1`) evitando timeout. Parametri: `maxConcurrent` / `maxQueued` / `queueTimeoutMs`.