Plugin

Session Fleet: strumenti per il modello che permettono a un agente DeepSeek Harness di scoprire, leggere, creare e contattare altre sessioni DSH.

Mantiene attivo il backend QQ NapCat accanto a DSH. All’avvio controlla la porta HTTP OneBot 11, avvia NapCat se non risponde e ricontrolla ogni 45 secondi. Termina catene di processi duplicate e nasconde la console. Può creare un’attività pianificata all’accesso se è impostato un nome. Aggiunge impostazioni e i tool `napcat_status`, `napcat_restart`, `napcat_dedupe`. Dopo conferma del rischio può ricordare la password QQ per rinnovare un token fast-login scaduto senza scansione QR. Solo Windows; senza attività pianificata, QQ si chiude insieme a DSH.

Classifica i plugin DSH in base ai download mensili reali di npm anziché alle stelle GitHub e indica quelli sottovalutati dalla classifica per stelle. Riporta il disaccordo fra gli ordini, senza un giudizio unico di qualità. Ogni dato è letto in tempo reale dall’endpoint pubblico npm, non da uno snapshot. Una seconda dimensione confronta la versione tools in peerDependencies con quella in esecuzione, segnalando invece di raccomandare i plugin popolari non installabili su questo Host. Solo GET in lettura, nessuna route HTTP propria.

Registro delle evidenze di ricerca per sessione: fonti, affermazioni collegate, domande aperte e revisione esplicita dell’utente. Offre tool, slash command e pannello; esporta in Markdown le affermazioni selezionate, omettendo per impostazione predefinita estratti, note di revisione e percorsi locali. Non recupera fonti né ne verifica la veridicità.

Ricevute di consegna per sessione per artefatti locali: confronta gli hash file correnti con una base registrata, separa le affermazioni dell’agente dall’accettazione esplicita dell’utente e segnala file modificati o non disponibili. Esporta una ricevuta Markdown tramite tool, slash command o pannello conversazione.

Collega Synthesizer V Studio 2 Pro locale all’agente tramite la propria API di script Lua. Cinque tool per rilevamento, bridge persistente, composizione vocale, modifica delle note e integrazione DAW (VST3/ARA + MIDI). Solo Windows 10/11; richiede Synthesizer V Studio 2 Pro 2.1.2+ con un progetto aperto.

Dettatura archiviata nel repository, non nel log della chat. Tieni premuto il pulsante o importa WAV: `voice-memos/<id>/` contiene `audio.wav`, `waveform.png`, `memo.md` (frontmatter, timestamp per segmento, blocchi citazione pronti da incollare) e `meta.json`. Il browser ricampiona in 16 kHz mono prima dell’invio. Trascrizione locale tramite `speechToText` Harness con finestre divise dal silenzio oppure worker come `faster-whisper`. Senza motore, archivia comunque la nota con stato e motivo espliciti, senza trascrizione inventata. Scheda conversazione “口述” con click per cercare e copia citazione per segmento, 3 tool (voice_memo_save / voice_memo_list / voice_memo_read) e route HTTP. Zero dipendenze runtime, 52 test `node:test`, screenshot reali in docs.

Strumenti browser per DSH che inviano POST al daemon OpenCLI locale invece di avviare il CLI opencli a ogni comando, evitando il cold start. Include `oc_status`, `oc_exec`, `oc_navigate`, `oc_snapshot`, `oc_tabs` e mantiene una scheda di automazione per sessione.

Archivia l’output delle conversazioni DSH in note SiYuan: una chiamata `siyuan_archive` salva in `<archive path>/<year-month>/<type>/<date>_<time>_<topic>_<content>` con tabella metadati e mantiene un indice nella radice del quaderno. Include 6 tool Host `siyuan_*` (elenco quaderni, ricerca full-text, lettura, archiviazione, rimozione blocco/documento) e impostazioni Web per URL base/test, API token nell’archivio credenziali Host, destinazione e modello titolo. Permessi di lettura/scrittura/eliminazione per quaderno e documento negati per impostazione predefinita; i livelli figli possono solo restringerli.

Cerca su BOOTH vestiti, shader, modelli base, accessori, texture, animazioni e oggetti per avatar VRChat tramite una scheda dedicata accanto alla conversazione o due tool di sola lettura. Prima della richiesta traduce le parole chiave cinesi in giapponese.

Controllo desktop Windows per agenti DeepSeek Harness: automazione finestre/UI Automation, OCR Windows locale, lettura diretta del browser tramite Chrome DevTools Protocol (testo DOM, JavaScript, click via selettore), input mouse/tastiera naturale, gestione schede e pannello live. Al primo avvio esamina la macchina e crea la propria configurazione; gestisce in modo degradato le capacità mancanti. Solo Windows 10/11.

Compagno di studio per i tuoi materiali: esercizi guidati, feedback fondato su prove, ripasso dilazionato Leitner, 18 strumenti per insegnanti e pannello studenti cinese/inglese con il modello della sessione DSH corrente. Richiede DSH >=0.2.1-rc.2 <0.3.0-0, Python 3.11+ e dipendenze runtime Python.

Collega DeepSeek Harness alle opportunità federali pubbliche USA di MCP Bids e agli avvisi TED collegati, con strumenti documentali che rimandano alle fonti e autenticazione tramite API key personale.

Integra il server MCP dell’app desktop pen.dev in una sessione DSH, così il modello può leggere e modificare il documento `.pen` aperto in Pen tramite get_app_state, read_skill, execute, get_style e strumenti browser. Cerca il binario del server nei percorsi d’installazione usuali e aggiunge uno skill pen-dev e un listener che trasforma gli errori di limite del piano pen.dev in un breve avviso bilingue. Non ufficiale, non include binari pen.dev.

Port inglese di Windows Computer Use per DeepSeek Harness: 10 strumenti Desktop (computer, computer_batch, open_application, windows, ui_elements, clipboard, switch_display, app_skill, request_access, list_granted_applications) con UI Automation, accesso controllato per app, impostazioni in inglese, mini scheda di avanzamento, pausa/ripresa con Esc e rilevamento automatico di `koffi.node` estratto su DSH 0.2.1. Fork di copylee711/dsh-computer-use; riusa lo stesso plugin id e gli stessi nomi degli strumenti, quindi non si possono installare insieme.

Barra di ricerca nella conversazione, ancorata sopra il composer (Ctrl/⌘+F o lente). Elenca risultati e conteggio mentre scrivi; Invio va al successivo. Passando su un risultato appare una scheda scorrevole col testo completo e copia dell’intero messaggio. Freccia su con composer vuoto recupera i messaggi inviati uno alla volta, ripristinando allegati immagine/file come bozze. Passando su un’immagine appare un pulsante per copiarla come PNG. Ogni risposta finita ha Rigenera e l’ultima anche Continua. Solo client: cerca nei messaggi già caricati; Invio va al risultato successivo, senza salti automatici.

Preset agent con presentazione adattiva degli strumenti e routing shell consapevole dell’ambiente. Integra moduli da yjh051108/dsh-routing-suite e xiaobright/dsh-anchored-standard (il primo è elencato qui); non abilitarlo insieme a quei preset.

Permette a un’IA di giocare a Slay the Spire 2: screenshot, strumenti per mouse/tastiera, ricerca carte locale e registro di gioco leggibile. Richiede Windows e Python 3.10 o successivo con Pillow.

Plugin Steward aggiunge un pannello al composer per elencare i plugin DeepSeek Harness installati, attivarli/disattivarli, modificarne le impostazioni e nasconderne strumenti o server MCP in una singola conversazione. Il modello può anche creare brevi etichette cinesi leggendo i README e i file package dei plugin.

Messaggistica Bot-to-Bot tra macchine tramite ds-harness-remote: cinque strumenti consentono al Bot locale di elencare gli Host Bot peer, fissare un dispositivo di destinazione e inviargli messaggi senza cambiare finestra locale.

Gate di pubblicazione per autori di plugin DSH: controlla in modo deterministico l’intero flusso e fornisce i comandi esatti per GitHub/npm/market. Verifica package.json (exports["."], lib/ assente in files, type:module, export ./client), BOM UTF-8, errori JSON/YAML, indentazione/nomi insert in cordis.patch.yml, entry export, require() in ESM, LICENSE/riga d’installazione README, test mancanti, nomi npm non scoped con 403 non diagnosticabile da token granulare, versioni già pubblicate e repository GitHub mancanti. Sei strumenti agent con correzione per ogni rilievo. Sola lettura, senza LLM.

Doctor profilo DSH in sola lettura: sette controlli dell’albero config (config-clobber, dead-patch, tool-collision, plugin-not-mounted, plugin-stale, entry diff, explain) e otto controlli ecosistema ricavati da errori reali: conflitti di versione pnpm store che rompono `dsh plugin add`, nomi insert patch non risolvibili in node_modules, junction rotte, plugin con capacità duplicate, backup orfani, dipendenze GitHub, suggerimenti scope npm, lacuna minimumReleaseAgeExclude. Quattro strumenti agent; ogni rilievo include la soluzione.

Diagnostica casi OpenFOAM per DeepSeek Harness. Sei strumenti agent verificano 25 errori silenziosi (steadyState con scrittura timeStep, limiter=1 che lascia k/epsilon negativi, advezione illimitata degli scalari trasportati, nNonOrthogonalCorrectors=0 su mesh distorta, tolleranze solver permissive, mismatch vertici/blocchi blockMesh, directory temporali residue, purgeWrite=0 ecc.); leggono dizionari come JSON, esaminano gruppi di casi, eseguono checkMesh/blockMesh/snappyHexMesh/foamRun in WSL e ricavano dai log aspect ratio, non-orthogonality, skewness, residual floor ed errori fatali. Analisi testuale deterministica senza LLM, validata su un vero caso snappy di canyon urbano da 82k celle.

Analizza il budget di contesto speso a ogni turno: separa AGENTS.md, catalogo skill, schemi strumenti e contesto runtime; segnala come spreco la reiniezione di contenuti invariati; classifica i token descrittivi letti a ogni turno con oltre 60 skill installate e l’inflazione degli schemi per plugin. Deterministico, senza LLM. Quattro strumenti, incluso uno sweep tra sessioni.