Plugin

Lettore di rumore bianco: riproduce pioggia, ruscelli, falò, caffè e altri suoni mentre l’IA programma, favorendo flusso e concentrazione. Modalità sequenziale, casuale, loop singolo e intermittente. L’IA può scaricare automaticamente musica di sottofondo da Wikimedia Commons con licenze CC0/PD/CC-BY.

Aggiunge alle sessioni DSH Web punteggi combo, riepiloghi delle attività, valutazioni per turno e incoraggiamento facoltativo basato su Jev.

Porta la metodologia obra/superpowers in 14 skill DSH native —brainstorming, writing-plans, executing-plans, subagent-driven development, test-driven development, systematic debugging, parallel agent dispatch, git worktrees, code review, verification before completion, skill authoring e altre— mantenendo script, riferimenti e collegamenti. Sono distribuite tramite il registro skill DSH; il frontmatter confluisce in un manifest e i prefissi sono riallineati ai nomi DSH. Richiede formato sessione DSH v4 (DeepSeek Harness ufficiale 0.1.7+). `/superpowers` dichiara il tipo sorgente `plugin:dsh-plugin-superpowers` gestito dal produttore.

Ambiente per la formazione giuridica: interfaccia accademica a tre pannelli che legge il profilo di apprendimento «Minglü» (preset lawagent: fascicoli, flashcard, quaderno degli errori e note) e invia istruzioni alla sessione Minglü con un clic.

Pioggia digitale Matrix: ricopre la chat con la classica cascata di colonne di caratteri verdi, teste bianche incandescenti e scie verdi, mostrando in tempo reale i token generati dall’agente. Regola opacità, velocità, densità, dimensione del font e colori; l’intensità segue l’attività dell’agente.

Scheda laterale loci second brain: ricerca ibrida, Q&A con citazioni, consultazione dei ricordi per giorno e acquisizione rapida su knowledge base loci locale. Proxya `loci serve-http` same-origin tramite dsh-better-sidebar, senza fork del core.

AlphaRSI: ciclo di auto-miglioramento a tre ruoli che evolve la ricetta di addestramento dei modelli di sequenze alpha. Operator esegue walk-forward, Evaluator valuta con OOS RankIC e Refiner propone iperparametri tramite ricerca bayesiana TPE; conserva solo ricette strettamente migliori. Esecuzione offline con un comando, bundle dati riconciliato con sha1 e rilevamento GPU automatico. Include una skill.

Evita che un argomento ridondante di elevazione del sandbox faccia fallire una chiamata. pwsh, bash, write ed edit dichiarano l’intero enum `sandbox_permissions`, ma DSH accetta solo un livello strettamente più ampio di quello attivo; ripetere il livello corrente viene rifiutato prima dell’esecuzione e può costare un turno di tentativi. Registra un solo listener waterfall tools/execute e, solo dopo quel rifiuto documentato e se è presente il campo di elevazione, reinvia una volta la stessa chiamata senza tale campo. È sicuro: il rifiuto precede l’esecuzione («non è stato eseguito nulla») e la chiamata corretta non corrisponde più, quindi niente loop. Verificato: prima isError=true e comando non eseguito; dopo output reale e isError=false, un tool/call e un tool/result. Nessuna dipendenza.

Attestazione formazione: formazione standardizzata off-site per la valutazione degli asset, riproducibile, attribuibile e verificabile. Blocca rigorosamente quattro errori: aggiornamento parziale, hash diverso, lettura sconosciuta considerata superata e contaminazione del master. Include una Skill.

Coordina il richiamo circoscritto della memoria di progetto da provider compatibili di memoria e apprendimento, con impostazioni condivise e gestione del ciclo di vita dei provider.

Plugin DSH Web con configurazione del brand modificabile: wordmark nella sidebar, titolo grande per la sessione vuota ed etichetta «Anteprima». Salvata nel documento delle impostazioni DSH e applicata subito.

Fase di analisi completa, addestramento del modello e stima per la ricerca su asset pricing e machine learning. Include una skill.

Brick: tema sobrio basato solo su token per DeepSeek Harness Web, con neutri caldi d’intonaco, linee sottili di malta, accento in terracotta e interruttore in Settings. Tutto è un plugin e ogni mattone regge il suo peso.

Tema a inchiostro per DeepSeek Harness ispirato a Luzhou Moon, brano guofeng del cantante cinese Vae. Basato su dsh-theme-customizer, ridipinge sfondo, barra laterale, composer, pulsante nuova sessione e pannelli Settings/Cordis/flottanti con paesaggi a inchiostro generati; aggiunge cornici dorate, pioggia a schermo intero e testi verticali a rotazione da 24 brani in stile cinese.

Registra regole di workflow circoscritte e promemoria di correzione, con evidenze limitate e impostazioni locali. Integrazione con Brain Hub facoltativa.

Memoria locale per progetto con revisione prima del richiamo, riferimenti alle fonti, consolidamento reversibile e servizio Cordis portatile. L’adattatore Harness offre ricerca e impostazioni; l’integrazione con Brain è facoltativa.

Second brain IA auto-organizzante per Obsidian come unico plugin DeepSeek Harness. Fork unificato di dsh-plugin-wiki-skills e dsh-plugin-wiki-tools, con l’obiettivo di raggiungere la parità con claude-obsidian.

Coda prioritaria come fonte unica per le attività DSH↔Hermes (reset > approve > review): enqueue da ogni percorso, modello lease/claim con concorrenza 1, aging delle priorità contro la starvation e mutex busy atomico. Il consumer Hermes (cron */1 + monitor gating) smaltisce le attività, scrive review-handoff dopo il controllo del singolo slot e richiama l’agent reset.

Kit di apprendimento degli algoritmi che sincronizza gli invii Codeforces e AtCoder, individua punti deboli, genera piani di allenamento con IA e traccia ripassi dilazionati in un curriculum di 114 lezioni.

Motore di ragionamento deterministico (DRE) per dsh: strumenti dre__* verificano le conoscenze con discriminazione in tre fasi e offrono cicli cognitivi deterministici, risoluzione dei vincoli, modelli mentali e memoria sinaptica, rafforzando la certezza delle informazioni.

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.

Plugin community DSH per backtest di ricerca diePi vincolati e verificabili.

Plugin di ontologia tipizzata con inferenza per DeepSeek Harness (TBox + ABox). Offre conoscenze di dominio persistenti che l’agente può definire, confrontare con asserzioni e interrogare nel rispetto dei vincoli dello schema.

Plugin Web statico a livello deployment per DSH: tema scuro della GUI Web DeepSeek Harness (oklch rosa/viola, composer Liquid Glass, sfondo Silk WebGL2, Sora/Fraunces/JetBrains Mono). Installa con: `dsh plugin --profile web add dsh-cerrda-theme`