Plugin

L'integrazione GitHub più completa per dsh: panoramica del repository, release, issue, pull request, collaboratori, ricerca e un report approfondito del repository con caching TTL — nessuna chiave API necessaria.

Revisione avversaria del codice: analizzatori paralleli esaminano un diff con lenti separate (correttezza, ciclo di vita, contratto, sicurezza); verificatori indipendenti tentano di confutare ogni rilievo, e una confutazione lo elimina.

Inserisce nel contesto dell’agente metadati consentiti delle esecuzioni GitHub Actions e GitLab CI, senza leggere log, credenziali o API dei provider.

Server MCP GitHub workbench (dsh bundle): 23 strumenti MCP per repository, issue, PR, revisione del codice e ricerca; nessuna dipendenza runtime e autenticazione PAT/OAuth.

Revisione avversaria del codice da più prospettive: analisi parallele di correttezza, sicurezza e manutenibilità esaminano un diff, con classificazione deterministica della gravità, regole di soppressione e cronologia incrementale.

Pannello Git/GitHub per il profilo web DSH: stage/unstage/discard/diff, branch, commit, push/pull/sync, log, browser di file, board workflow e OAuth GitHub con creazione PR.

Sincronizzazione Git delle impostazioni e dei profili DSH guidata da policy, con proiezioni consapevoli dei segreti, revisione dei conflitti e controlli di applicazione per riga.

Registro di lavoro tra sessioni basato su eventi: registra, segue e chiude attività con cronologia di audit completa, esportazione kanban e riepilogo della board inserito in ogni turno del modello.

Pianificazione di esecuzione persistita su disco per DSH: macchine a stati per milestone/passaggi, gate delle dipendenze e flusso eventi di audit, con controllo deterministico del completamento tramite strumenti dsh, CLI o skill.

Preset di orchestrazione per il cervello principale: persona che privilegia la delega, gate di esecuzione della sessione root e skill portabile di regole AI-LAW.

Orchestrazione dichiarativa di DAG di attività per DSH: convalida i grafi delle dipendenze, esegue in parallelo i livelli topologici tramite subagent basati su workflow e propaga i guasti in modo deterministico.

Strumenti workflow per il binario locale aflare: generano, convalidano ed eseguono DAG YAML deterministici con priorità locale (recupero crash WAL, compensazione Saga) tramite il binario locale. Oltre 300 template inclusi.

Pacchetto skill per l’officina documentale: quattro Agent Skills basate solo su prompt generano README, descrizioni PR, changelog e revisioni del codice da una codebase. Si installa in dsh tramite una voce plugin dsh.bundle.

Skill per impacchettare DeepSeek Harness come app desktop Tauri 2 (macOS + Windows): guide di installazione per entrambe le piattaforme, bootstrap da mirror cinese con sentinel di timeout del subagent, toolchain Windows senza privilegi admin né VS Build Tools e checklist di accettazione per tre percorsi.

Preset scaffold per progetti DSH: runbook rigoroso di inizializzazione in 5 fasi, standard ingegneristici e sei template iniziali eseguibili (node-ts / react-vite / python / go / spring-boot / monorepo).

Kit introduttivo DeepSeek Harness: benvenuto, percorso di apprendimento 0→1, raccomandazioni plugin per scenario e checklist di autoverifica, insieme al repository tutorial cinese dsh-handbook-zh.

Pubblica un documento HTML come link condivisibile che si apre con un tocco e appare come scheda nelle app di chat; pubblica, aggiorna ed esporta in PNG/PDF/Word.

Voce full-duplex in tempo reale tramite ASR/TTS streaming di Volcengine: narrazione delle risposte dell’agente, interruzione, wake word, sottotitoli live, 30 voci cinesi e conferma che privilegia la risposta. Si compila nel monorepo DSH.

Input vocale per la Web UI: un pulsante microfono nel composer trascrive il parlato nella bozza tramite Web Speech API, con opzione per attivare l’invio automatico.

Aggiunge la visione ai modelli solo testuali: lo strumento describe_image delega le immagini a un modello di visione dall’elenco dsh tramite il runtime LLM del harness.

Permette a un agente DeepSeek solo testuale di leggere immagini nella stessa sessione delegando a un subagent con visione; converte l’immagine in un percorso al momento dell’invio.

Client HTTP puro che delega attività ripetitive su testo e immagini (OCR, analisi e confronto) a un server Unsloth Desktop (Unsloth Studio) già in esecuzione tramite unsloth_run e unsloth_vision. Non avvia né possiede mai processi.

Delega attività ripetitive su testo e immagini (OCR, analisi e confronto) a un server KoboldCpp (llama.cpp) locale tramite koboldcpp_run e koboldcpp_vision, gestendo su richiesta il ciclo di vita del server.

OCR locale per le immagini allegate tramite il motore integrato di Windows (Windows.Media.Ocr): al modello viene inviato solo il testo riconosciuto, mai i byte dell'immagine; il passthrough della visione è opzionale (opt-in).