Plugin

Compagno di sessione a quattro moduli: esportazione intelligente delle conversazioni (Markdown/PDF/JSON/immagine lunga PNG con redazione della privacy e ZIP in batch), riepiloghi di passaggio di contesto con salvataggio/importazione di template, ottimizzazione dei costi API (tariffe ufficiali in tempo reale, pianificazione picco/fuori picco, budget giornalieri/mensili, instradamento dei modelli), e ricerca globale nelle conversazioni con ricerca in-chat (Ctrl+F, CSS Custom Highlight API)

Plugin modalità di apprendimento Feynman: ciclo insegna → ripeti l'insegnamento → valuta → rispiega, reso come schede lezione HTML ricche (diagrammi mermaid + evidenziazione del codice shiki)

Al termine di ogni turno del modello, un LLM genera 3 suggerimenti critici di follow-up mostrati come chip da inviare con un clic

Aggiunge alle API di terze parti di DeepSeek Harness i livelli di ragionamento basso, medio, alto e altri, con la possibilità di scegliere il modello per ogni chiamata a subagent.

Dichiarazione delle capacità per modello per DeepSeek Harness: livelli di sforzo di ragionamento (nomenclatura di protocollo) + modalità di richiesta (vision) per provider compatibili con OpenAI. Sezione impostazioni, zero dipendenze runtime dall'harness, nessun YAML.

Plugin per DeepSeek Harness che collega le immagini di sessione ad API di visione collegabili, mantenendo DeepSeek come modello primario

Catene di fallback automatiche tra provider/modelli per gli agenti DeepSeek Harness quando le richieste all'LLM continuano a fallire (retry esauriti, autenticazione, quota, limite di frequenza).

Cambio di stile di output a runtime per DeepSeek Harness, equivalente a outputStyles di Claude Code

11 skill di workflow condivisibili (handoff, triage, to-spec, to-tickets, wayfinder, teach, wait-what, dsh-mode-routing, ask-matt, overnight-execution, full-throttle) come pacchetto di skill installabile

Monitoraggio dei costi dei token per modello con prezzi configurabili per cache-hit/miss, output e finestra di picco, una barra dei costi di sessione in tempo reale e segnalazioni per modelli non configurati

Il selettore di modello per DSH: puntalo verso qualsiasi endpoint compatibile con OpenAI, con preset curati di provider DeepSeek gratuiti/economici e fallback automatico quando un livello gratuito applica limitazioni di frequenza

Interruttore di circuito a due livelli per i modelli con failover: disattiva un modello o un intero provider dopo ripetuti fallimenti delle richieste e instrada la richiesta successiva verso un fallback configurato

Bridge di visione nativo del provider LLM: le immagini incollate in chat vengono descritte da un modello di visione (Qwen3-VL via pi-ai/llama.cpp) e la descrizione testuale viene passata a DeepSeek solo testo per la risposta — ammissione delle immagini, instradamento e compattazione avvengono tutti tramite meccanismi nativi dell'harness, con una cache LRU delle descrizioni e retry sui 503

Le immagini allegate nel composer vengono trascritte in testo da un modello di visione compatibile con OpenAI prima di raggiungere i modelli DeepSeek solo testo

Memoria locale limitata con controllo di autorità CBDC: claim SQLite + FTS5, richiamo con ambito e decisioni spiegabili di uso/verifica/ignora con audit trail completo, comandi /memory, iniezione di massimo 3 claim/1200 caratteri per chiamata, nessuna chiamata al modello aggiuntiva

Heatmap delle attività nella sidebar di DSH Web: griglia in stile GitHub con commit giornalieri, utilizzo dei token e spesa stimata, con una riga di statistiche giornaliere per il totale dei token di tutte le sessioni, il tasso di cache-hit e il costo per modello calcolato automaticamente

World-model research toolkit: inspect frames, name 3D / pixel / latent routes, score pred vs GT, and RSI skills / wm.yaml.

DeepSeek Harness plugin: generate_ui — the model turns a request (+ data) into an A2UI document rendered as an interactive surface in the chat, generated through dsh's own model service (valuz-genui core)

OpenCode Zen free models provider for dsh

Migrate Codex CLI conversations, MCP servers, memories and project files into DeepSeek Harness sessions, workspaces and MCP registrations. 把 Codex CLI 的对话、MCP、记忆与项目文件迁移为 DSH 会话、工作区与 MCP 注册。

Rust dev domain plugin for DeepSeek Harness (dsh): verification pyramid fmt→clippy→build+test→miri+audit(+semver) as model-facing tools + graph-layer governance (anti-Goodhart 8 rules incl. #[allow] density / deleted tests, blind-spot via Cargo.toml & pub

Linux kernel dev domain plugin for DeepSeek Harness (dsh): verification pyramid L1-L4 as model-facing tools + graph-layer governance (anti-Goodhart / blind-spot / patch-conflict) + AGENTS.md contract as a system-prompt section. Plain JS, no build step.

DeepSeek Harness plugin: import models with capabilities from an OpenAI-compatible /v1/models listing (gateway capability extensions) and edit per-model capabilities (thinking, vision) on its settings page

Windows-adapted DeepSeek Harness coding-mode agent preset with a persistent PowerShell 7 shell.