Plugin

Provider Qwen Token Plan CN per DeepSeek Harness tramite OpenAI Responses API: strumenti lato server Qwen e function tool locali DSH, cronologia multi-turno testo/ragionamento/chiamate, allegati immagine persistenti e snapshot ufficiale del catalogo modelli per release.

Aggiunge pulsanti per i file consegnabili alla fine di ogni turno dell’agent (aperti con l’app predefinita del sistema) e una barra flottante di punti per saltare tra i turni della conversazione.

Barra di navigazione delle domande per DSH Web GUI: un segno per domanda sul bordo sinistro della chat, evidenziazione di quella corrente durante lo scorrimento, anteprima domanda-risposta al passaggio e scorrimento fluido della domanda in cima alla vista al clic. Carica automaticamente le pagine precedenti non ancora renderizzate; non modifica il codice sorgente di dsh.

Preset agent che trasforma un’idea in una riga in requisiti, piano tecnico e base di manutenzione; ogni fase viene riformulata e confermata da te prima di procedere. Nessun preset di scenario: carica in base al contesto 73 skill atomiche (6 principali, un dispatcher di verifica e 66 sub-skill).

Chiedi a un assistente sidebar sul testo assistant selezionato: un pannello destro temporaneo risponde dallo snapshot della cronologia LLM principale, con Markdown in streaming, thinking comprimibile e follow-up multi-turno, senza toccare la conversazione principale.

Avvisi desktop nativi quando dsh ha bisogno dell’intervento umano: approvazioni, domande, revisione dei piani, fine turno, goal, errori e workflow. Scheda Settings per tutte le opzioni, applicate subito.

Raggruppa le righe di processo di ogni turno concluso in un unico elemento espandibile nella conversazione Web DeepSeek Harness, lasciando visibile la risposta finale.

Trasforma la Web UI di dsh in una finestra desktop nativa Windows, con area di notifica, avvio automatico e file di protocollo letto dal client incluso.

Trasforma gli allegati in prove versionate. `search_documents` crea un indice locale privato con SQLite FTS5 dopo una verifica iniziale delle capacità, oppure usa JS senza dipendenze come fallback. Restituisce blocchi compatti con coordinate esatte — pagina PDF, slide PPTX, intervallo di righe testo/DOCX o `Sheet!Range` citato di XLSX —; `read_document` espande solo se la versione del contenuto corrisponde ancora. Le sequenze CJK contigue sono indicizzate con bigrammi sovrapposti e cercate come frasi per mantenere l’ordine. Le immagini raster caricate usano il percorso nativo degli allegati vision.

Raccoglitore di codice della sessione per DeepSeek Harness: un pannello composer raccoglie tutti i blocchi di codice generati dal modello nella sessione corrente. Viste per linguaggio/file, cronologia versioni per file, ricerca live, copia singola/totale, download completo Markdown e salto al turno esatto (Alt+Shift+C).

Checkpoint Git per turno senza configurazione: al termine di ogni turno dell’agent in un workspace Git, prepara tutte le modifiche in un unico commit con tag `[turnsnap]` (coda serializzata, compatibile con sandbox-policy), così ogni turno è un punto di rollback.

Consente all’IA di inserire in streaming UI scritta in TSX nella conversazione o in un pannello laterale. TSX è già un linguaggio nativo del modello, quindi non serve uno schema JSON da insegnargli. Rendering senza sfarfallio, stato mantenuto tra i frame senza rimontaggio forzato e clic sulla scheda che avvia il turno successivo. La vista inline è ideale per lo streaming; il Canvas laterale è più agentico. Le schede possono eseguire bash, curl, chiamare il modello e leggere/scrivere file.

Triage della memoria per DeepSeek Harness: a fine turno decide quali voci conservare o archiviare; indirizza quelle specifiche del progetto nel relativo bucket e lascia le globali nello store principale. Unisce i quasi duplicati e usa un LLM se le regole sono incerte. Le azioni automatiche archiviano solo in modo reversibile, mai cancellazioni.

Libreria di fonti per DeepSeek Harness: 72 feed aggiornati ogni ora, lettore con trascrizioni e traduzioni e publisher che trasforma i contenuti raccolti in podcast, digest o report.

Trasforma i problemi strutturali del codice in un piano di refactoring eseguibile e prioritario, con euristiche su lunghezza file/nidificazione profonda/lunghezza funzione/god object e runbook per fasi. Sola lettura, nessuna riscrittura automatica.

Strumento browser vision: controlla Chrome reale via CDP con browser-use e legge la pagina con deepseek-v4-flash-vision-exp. Legge testo canvas, testo incorporato nelle immagini e valori dei grafici renderizzati; restituisce JSON convalidato rispetto allo schema fornito dal chiamante e indica il costo token per esecuzione.

Modifica una domanda precedente in DeepSeek Harness Web GUI e riparte da lì: crea una sessione figlia con cronologia fino al turno precedente a quello modificato e precompila il composer, lasciando intatta la conversazione originale.

Regole stream con salto temporale per DeepSeek Harness: restano inattive finché una regex non corrisponde al flusso di token live; allora la richiesta viene interrotta, la regola iniettata come promemoria di sistema e la richiesta ripetuta dallo stesso punto.

Iniezione periodica di prompt per la Web GUI DeepSeek Harness: ogni N invocazioni del modello (contano sia i turni di conversazione sia i passaggi di chiamata degli strumenti), il plugin inserisce il prompt configurato dall’utente come messaggio utente visibile al modello.

Trasforma una sequenza già funzionante in una pipeline di produzione ospitata: converte una serie di chiamate agli strumenti in un flusso nominato, eseguito sui server secondo pianificazione e con una ricevuta per ogni esecuzione. Consente anche attività di monitoraggio ricorrenti.

Crea un fork di qualsiasi sessione verso un altro preset Agent dall’intestazione della conversazione: il selettore crea una nuova sessione figlia con il preset scelto ed eredita i turni completati della sessione di origine.

Provider di ricerca Web basato su LiteLLM `/v1/search` per l’interfaccia ctx.web di DeepSeek Harness. Una ricerca equivale a una richiesta HTTP, senza turni del modello.

Plugin DeepSeek Harness con un vision worker su Cloudflare Workers AI (@cf/moonshotai/kimi-k2.6): instrada richieste di immagini da chiamanti solo testuali, restituisce un envelope versionato `righthand.vision.v1` e supporta domande successive.

LLM-as-a-Verifier per dsh con modalità di conversazione Best-of-N integrata: ordina N candidati con un verifier dettagliato (voto atteso sulla distribuzione logprob), su richiesta tramite lo strumento verify o automaticamente a ogni turno di una sessione Best-of-N.