Plugin

Guida un vero Chrome tramite un server MCP locale così che l'agente possa cercare su Google/Bing/Sogou, leggere qualsiasi pagina compresi i contenuti renderizzati con JS e accessibili solo dopo il login, automatizzare clic/scorrimento/digitazione/pressione tasti/selezione in una finestra in background ed eseguire ricerca/dettaglio/commento/download per Zhihu, Xiaohongshu, Douyin, Bilibili, X e Reddit; commenti riprendibili, download verificati con SHA-256, cookie mai restituiti, solo localhost.

AI Company Framework: trasforma una frase in un'azienda multi-agente — 15 Skill piatte (boss/pipeline/role-template/11 ruoli/generic customer-memory), 7 template di workflow, runtime AgentTeams + pannello attività, sidebar dipendenti con isolamento per sessione, bridge bot Feishu (bot boss e per dipendente, instradamento di gruppo, push autonomo, gate di decisione umana, guida contatti esterni), memoria SQLite per cliente con memoria a tre livelli (merge cross-group), switch modalità /company; no RAG.

Plugin DSH letterario: una sessione è un libro. La cover-card /new apre uno dei 19 regni, un preset 诸天万界DSH solo prosa mantiene il modello a scrivere finzione, le voci di worldbook per parole chiave ancorano ogni turno e /export-story compone la sessione in un romanzo Markdown.

Compagno desktop a forma di balena in pixel art con 29 stati controllati per frame: bussa sul vetro e lampeggia il titolo della scheda quando un'approvazione è in attesa, pronuncia un rapporto di completamento alla fine di un turno, e aggiunge una tavolozza di comandi slash al client web.

Un unico livello di memoria per ogni strumento e agente AI: iniezione di Context Bundle, recupero al momento del prompt, strumenti MCP e cattura del thread DSH a fine turno.

Dashboard di token, costo e saldo sotto il composer: indicatore in tempo reale più grafici SVG a dipendenza zero per l'utilizzo per turno, il costo stimato e il saldo dell'account DeepSeek.

Sostituisce la compattazione DSH con un reset finestra stile Codex: checkpoint assemblato dal codice dal log, senza riepilogo del modello né chiamate di sintesi. Un registro con doppio controllo conserva obiettivo, passi e file; new_context consente al modello di resettarsi. Ridefinisce i 4 preset inclusi in dsh 0.2.2-rc.1 (standard/ptc/minimal/cordis): dopo l’upgrade rilancia sync-presets.mjs. Keepalive cache inattiva attivo per default, consuma quota con richieste reali; disattiva con keepalive: false.

Fork ad alte prestazioni di SAOS-3624/dsh-video-storyboard: installa questo oppure l'upstream, non entrambi. Trasforma un video in griglie storyboard indirizzabili (celle numerate, timestamp e riga di trascrizione per cella, inviluppo audio). Richiede Node 20+ e ffmpeg/ffprobe nel PATH; senza traccia sottotitoli serve un endpoint ASR configurato.

5 strumenti: `video_outline` mappa testo senza token immagine (4–60 finestre/tempi); `video_probe` metadati/piano senza decodifica; `video_storyboard` contact sheet/indice timecode, zoom/deduplica; `video_zoom` ingrandisce 1–9 celle; `video_read` OCR solo keyframe, schema/[mm:ss]. Solo audio: sottotitoli→`DSH_ASR_CMD`→transcript; audio lungo: segmenti di circa 45 s, tagliati nei silenzi. Da 10 min solo keyframe. OCR: Windows, tesseract line boxes/`DSH_OCR_CMD`. `bilibili.com/video/BV...`, bare BV/av/b23.tv: ≤300 s CDN senza disco; lunghi: 1 download, cache 4 GB/24 video; URL play 10 min. Richiede ffmpeg, ffprobe se presente, nessun’altra dipendenza runtime. Wire-compatible SAOS-3624/dsh-video-storyboard; stessi nomi `video_probe`/`video_storyboard`/`video_zoom` impediscono uso insieme.

Memoria per chat RP e companion di lunga durata: tre livelli a decadimento, recall per turno, etichette source, confini di personaggi e mondo, grafo relazionale, allegati immagine e WebUI.

Indicatore percentuale flottante solo Windows per DSH Desktop (0.2.x): stima la quota del budget degli header richiesta occupata dai cookie `dsh-auth`, diventa rosso oltre la metà e con un clic svuota il cookie jar al prossimo avvio, evitando il blocco dopo circa 72 avvii.

Trasforma l’applicazione di agenti AI in uno spazio di lavoro interattivo per ideazione e design, con pannelli modificabili, conoscenze strutturate e iterazione guidata.

Memoria locale a lungo termine in Markdown per DSH: vault compatibile con Obsidian, pagina di gestione nella barra laterale, quattro strumenti di memoria e richiamo con budget per turno.

Bridge NapCat / OneBot 11 per usare DeepSeek Harness tramite QQ. Include persona e preset personalizzati, raccolta di sticker organizzati con ricerca Web, note vocali tramite edge-tts o HTTP TTS proprio, motori di ricerca sostituibili, compattazione periodica della memoria e inoltro riservato al proprietario. Pannello di gestione a 11 schede con monitoraggio in tempo reale e costo per turno.

Aggiunge due interfacce. L'editor immagini nel composer offre indicatori numerati con istruzioni individuali, rimozione sfondo, cancellazione con maschera a pennello, ridimensionamento con anteprima di ritaglio/riempimento e marcatori accessibili da tastiera; restituisce allegati e manifest versione 1. Il pannello Settings → vision/generation provider include scelta esplicita, normalizzazione `providerId`, sincronizzazione degli account ChatGPT-web con i channels, test/try-run/copy-command per canale, scansione di disponibilità degli script e validazione del salvataggio con anteprima `.env`. Il probe disabilita solo su errori quota espliciti. UI cinese/inglese; riscrive i provider nei file `.env` degli skills.

Trasforma un deployment DSH in un nodo di una rete di agent decentralizzata: schede agent firmate, scoperta di peer e zone, strumenti modello per l’instradamento diretto dei messaggi e nodi sessione a cui unirsi dalla barra laterale Web.

Strumenti accademici in TypeScript, senza Python né server MCP. Usano Zotero tramite API locale o zotero.org per ricerca, annotazioni, testo completo ed esportazione citazioni; solo con la scrittura attiva è possibile aggiungere record tramite DOI/arXiv ID e scrivere note e tag. Possono avviare Zotero se è chiuso. Ricerca articoli su arXiv, OpenAlex, Crossref, Semantic Scholar, PubMed ed Europe PMC, oltre a CNKI e Google Scholar tramite finestra browser. Include testi integrali open access, citazioni dal registro DOI, controllo delle referenze e 11 skills.

Prima che la finestra si riempia, un modello ausiliario riassume; il registro su disco sopravvive ai riavvii e si riancora dopo la compattazione host. Il modello sceglie tra sei pool; Auto cambia solo oltre la soglia del classificatore e mantiene cache prompt. Un watermark di 3 righe avvia handover in 4 fasi (backup fork, documento, compattazione, risveglio) senza perdere subagenti; i comandi slash lo rendono manuale. Agent Teams opzionale, /vision per modelli solo testo e verifica dei diff grandi con tester e revisore indipendente. UI/README/preferenze in 11 lingue, più skill MySQL/Redis in sola lettura, commit e documenti requisiti/design. In un singolo test giornaliero reale, 6 pieghe hanno sostituito 209 messaggi; contesto nell'ordine di decine di migliaia di token.

Aggiunge un pulsante di riavvio all'app desktop DeepSeek Harness: chiede conferma se il lavoro è in corso e poi indica la durata dell'interruzione. Può stare in barra laterale, intestazione chat, menu account o impostazioni, con interruttore indipendente. Controlla anche la quantità di dati di accesso salvati e mostra i file temporanei residui, solo conteggiati e mai eliminati. Solo Desktop.

Compagno nella pagina DSH Web con notifiche di attività multi-sessione e controlli per aprire attività, fermare i turni e rispondere alle richieste di approvazione e alle domande supportate.

Cita il testo selezionato della conversazione nel composer Web come chip di riferimento native per turni di approfondimento mirati.

Agente di coding da terminale per DeepSeek Harness con UI a schermo intero in alternate-screen, navigazione delle sessioni consapevole dei turni e un flusso di lavoro /ship con gate che porta requisiti di una riga attraverso specifica, TDD e controlli di accettazione rieseguiti.

Per il modello di visione nativo di DeepSeek Harness deepseek-v4-flash-vision-exp, innalza i limiti di ammissione delle immagini a 32 MiB / 8192 px / 600 immagini e aggiunge uno strumento highres_read che suddivide le immagini grandi in riquadri, per poi restituire l'immagine intera più riquadri di 800x800 tramite lo strumento read_image dell'host.

Trasforma l'uso dei token di DSH in un gioco gacha: nutri un mostro con token, guadagna monete, pesca tra 14 waifu AI (Kimi/GLM/Gemini/Claude e altre), potenzia artefatti e costruisci una squadra di battaglia in stile Balatro con bonus di accesso giornaliero.