Plugin

Fissa la lingua di ragionamento del modello sul livello scelto in Settings - General - Thinking language (cinese semplificato o un livello predefinito che limita solo le risposte e lascia il ragionamento al modello). Inserisce una sezione del system prompt all’ordine -1000000 e la riporta in prima posizione alla fine dell’assemblaggio; una copia facoltativa può precedere ogni messaggio utente per i modelli che seguono debolmente le sezioni statiche.

Checklist dei componenti del pacchetto Semi Design condiviso usato dai plugin DSH di tnnevol, aperta da un pulsante `Semi UI` nell'intestazione di una conversazione: 35 componenti più una pagina di casi multi-account, organizzati in sette gruppi della barra laterale che vanno da input, moduli, selettori e alberi a tabelle, schede, overlay e feedback, ciascuno renderizzato dal vivo con una descrizione di una riga e una struttura della pagina, con anteprima in chiaro, scuro e secondo il sistema. Installazione da npm con `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-semi-ui-showcase`.

Aggiunge /btw per domande secondarie occasionali e consapevoli del contesto senza esecuzione di strumenti, con bolle di risposta indipendenti che possono essere copiate, compresse o chiuse senza aggiungere le risposte alla conversazione principale.

Provider di modelli Tencent CodeBuddy per DeepSeek Harness che effettua l'accesso con OAuth del browser invece di una chiave API: elenca il catalogo dei modelli CodeBuddy con le capacità di contesto, output, chiamata di strumenti, reasoning e immagine di ciascun modello, gestisce più account con failover automatico al successivo utilizzabile, mostra la quota residua nel compositore con un pannello d'uso di token e crediti e completa per account le attività di crescita CodeBuddy automatizzabili, con un log di esecuzione. Installazione da npm con `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-codebuddy`.

Legge, crea e modifica design Figma in DSH tramite linguaggio naturale, incluse modifiche in batch a livelli, componenti e variabili, schermate ed esportazione di risorse. La modalità locale non consuma la quota ufficiale di chiamate MCP di Figma.

DSH Knit ordina Markdown/codice/immagini/video del workspace nella sidebar e offre Context Pack via knit_docs. BM25/IDF locale predefinito confronta messaggi recenti con titolo/sommario/contenuto: niente modelli/rete, nulla esce; indice persistente dopo riavvii/sessioni. Prove/anteprima; attribuzione fissata alla lettura, pin/esclusione pre-recupero reversibile. v0.23 ibrido opzionale OFF, richiede embedding Ollama/OpenAI-compatible configurati dall’utente. Invia query+titolo/sommario (Markdown: inizio ≤60 caratteri; codice: cartella relativa; media: nome), mai corpo completo/percorso assoluto; loopback locale. v0.24 associa modifiche non committate via git status read-only (argv fisso, senza shell, env allowlist), OFF. Nessun test con provider reale; nessun miglioramento dichiarato.

Skin Blue Glass ocean-fantasy per DeepSeek Harness Web: sfondo oceano nitido, bolle di vetro, una sidebar oceano con marchio HARNESS a gradiente dorato e un personaggio cartoon in basso, un pulsante impostazioni a balena e testo del modello a gradiente.

Tema Bloom Morandi: dieci varianti (mist, cinnabar, petal, ripple, sage, stone, lapis, amber, aurora, lavender) costruite su OKLCH per mantenere luce e buio percettivamente equilibrati, commutabili dalla barra superiore; tutte le 20 coppieprimo piano/sfondo soddisfano WCAG AA o superiore.

Bridge Feishu/Lark ad alta affidabilità per DeepSeek Harness: autenticazione con un clic tramite QR, comandi basati su card e card di conferma dell'intento, outbox senza perdite con consegna almeno una volta, invio/ricezione di media, ZIP dei log di sessione tramite /doctor, e una GUI Web DSH riutilizzabile che colloca le sessioni nell'area di lavoro corretta.

Animazione di avvio e sfondi chat per DeepSeek Harness: apertura in due atti con importazione di animazioni personalizzate e tre transizioni configurabili (ingresso del primo atto, raccordo tra atti, uscita del secondo). Gli sfondi possono essere immagini statiche o video in loop senza audio; supporta cartelle di progetto Wallpaper Engine, directory video personalizzate, rotazione casuale ed eliminazione di ogni video.

Configura visivamente il prompt, gli strumenti, le skill visibili, i subagenti e i modelli di fallback di un agente, e ne assembla diversi in un team. Non scrive né modifica mai alcun file preset dell'host.

QA di fedeltà al design per modelli solo testuali: uno strumento `deepseek_vision` prende in prestito un occhio da qualsiasi percorso vision compatibile con OpenAI, così il modello può giudicare se un'implementazione corrisponde al mock — fornito con il benchmark alla base di quel giudizio (quattro fixture, 23 difetti iniettati, trascrizioni grezze) e la disciplina di interrogazione da cui dipende.

Installa quattro preset di ricerca matematica multi-agente per DSH: v2 (pipeline guidata dalla probabilità con dibattito tra più verificatori), v3 (base di conoscenza Markdown in stile paper con un agente pianificatore e una libreria di metodi riutilizzabile), v4 (residenti persistenti auto-organizzati che si scrivono e si incontrano) e v5 (un istituto di ricerca con un accademico che scompone e assegna il lavoro, ricercatori votanti, lavoratori temporanei, chat di gruppo e una board di attività compare-and-set); tutti e quattro supportano la ripresa da checkpoint, l'intervento umano e un interruttore opzionale di verifica formale Lean (off/encourage/require) la cui prova superata trasforma il voto in un controllo di fedeltà delle affermazioni Lean.

Selettore di skill in stile WorkBuddy: un pulsante accanto al compositore apre un elenco ricercabile delle skill installate; selezionandone una si inserisce il gesto ufficiale /skill-name, così la skill viene caricata insieme al messaggio.

Usa la barra laterale nativa o @ per consultare schede Chrome/Edge con login, HTML locale autorizzato e app Windows attive. Offre snapshot compatti, azioni batch, screenshot, WebMCP, upload approvati, trascinamento nello stesso frame e raccolta opt-in dei metadati di rete. Il contesto appare in chip espandibili; annotazioni e log locali selezionati vanno nella bozza senza invio. Priorità a MCP compatibile installato/approvato, altrimenti Cua Driver con testo, scorciatoie e controlli paginati. Legge il desktop alla connessione o al recupero; un'azione fallita conserva le prove e si arresta senza replay automatico. L'input in background dipende dall'app. Richiede Chrome/Edge Chromium 125+, estensione MV3 caricata senza pacchetto e abbinata una volta; il plugin non la installa.

Pannello flottante per gestire server MCP e skill nella UI Web DSH: il caricamento differito degli strumenti per server (ToolSearch, disattivato per impostazione predefinita) esclude i suoi strumenti dal contesto di ogni turno. Il prompt elenca solo i nomi; lo schema completo entra quando il modello trova lo strumento tramite tool_search integrato, evitando il costo di schemi inutilizzati. Server MCP globali o nel .dsh/mcp.json del progetto, attivazione per server, catalogo di 47 servizi e importazione da altri dieci client. Le skill vengono scoperte automaticamente nei loro ambiti reali con gestione delle sovrapposizioni; invocazione automatica del modello o solo manuale configurabile per skill.

Mostra le sessioni DSH attive in una cucina 3D in stile Overcooked: gli agenti IA lavorano, ragazze-balena girano per la cucina e tu guardi di lato. Le nuvolette indicano chi cucina, aspetta o ha finito e permettono di aprire la sessione con un clic. Nato per controllare i progressi, ora potresti non riuscire a smettere di guardare le balene.

Genera titoli di sessione deterministici e configurabili per DeepSeek Harness a partire da campi semantici del prompt e template.

Automatizza le attività giornaliere su Windows per Genshin Impact, Honkai Impact 3, Honkai: Star Rail e Zenless Zone Zero. Un'attività pianificata per gioco avvia BetterGI, la famiglia di skill game-daily, March7thAssistant o ZenlessZoneZero-OneDragon. Include interruttori per gioco, guardia in primo piano, supervisione che interviene solo in caso di problemi e una sessione di report per gioco a cui aggiungere i risultati successivi. Richiede l'app desktop DSH e il motore esterno corrispondente.

Guida il plotting scientifico di OriginLab Origin dalla chat AI via MCP: 62 strumenti. Watchdog dei dialoghi modali, gate di sicurezza LabTalk, release/reconnect, fitting con parametri iniziali/fissi/pesati, modifiche fini di grafici e sheet, strumenti matriciali, FigureSpec YAML dichiarativo (diff-abile e rieseguibile), snapshot di sola lettura delle MCP Resources, ponte matplotlib-figure, assemblaggio PowerPoint con etichette dei pannelli, ricerca di modelli nel Graph Gallery, esportazione EPS, whitelist di accesso ai file, baseline di regressione visiva e OPJU modificabile con verifica deterministica di rilettura.

Plugin di autoevoluzione riflessiva per Qwen3.8 27B/3.8 Flash locale e API online: un controller di convergenza del ciclo di codice limita la riflessione ripetitiva di verifica profonda di Qwen3.8 27B/Flash, per convergere più rapidamente e ridurre il tempo di ragionamento; una protezione di consegna a cinque stati individua e corregge turni bloccati e loop infiniti. Logica host indipendente dal modello, in gran parte compatibile con API online; miglioramento continuo a ogni uso con autocontrolli dei controargomenti, escalation al critico, recupero della memoria tramite indice invertito, guida alla convergenza del ciclo e protezione a cinque stati.

Workflow multi-agente per gare di modellistica matematica: il preset "UltraMath" esegue un problema dalla lettura attraverso framework, derivazione, coding, verifica, carta e revisione, più 4 preset di ruolo a stadio singolo (matematico, ingegnere, scrittore, revisore) e 33 documenti skill di libreria di modelli.

Memoria di progetto solo locale, senza dipendenze runtime incluse né servizi esterni: JSON come fonte di verità più un PROJECT_MEMORY.md generato, Hot Memory limitata da token e congelata per sessione per la stabilità della cache dei prefissi di prompt, richiamo BM25 cross-progetto in cache, provenienza affidabile di sessione/turno, governance spiegabile di duplicati/conflitti prima della scrittura, ciclo di vita modificabile di importanza/pin/tag/sostituzione/archiviazione, distillazione configurabile a fine turno di livello superiore e una GUI web bilingue per ricerca, ispezione, diagnostica e impostazioni in tempo reale.

Provider dei modelli Tencent CodeBuddy per DeepSeek Harness. L’accesso avviene con OAuth nel browser anziché con una chiave API; il catalogo CodeBuddy indica per ogni modello le capacità di contesto, output, chiamata degli strumenti, ragionamento e immagini. Mantiene più account e passa automaticamente al successivo utilizzabile. Il composer mostra la quota residua e un pannello dei consumi di token e crediti. Esegue inoltre per ogni account le attività di crescita CodeBuddy automatizzabili e ne registra l’esecuzione. Installazione npm: `dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-codebuddy`.