Plugin

Plugin ufficiale DeepSeek della balena 3D a particelle per DeepSeek Harness / DSH Desktop (Three.js WebGL).

Espone la Web GUI DSH da WSL2 tramite IPv6 o IPv4 usando il reverse proxy Lucky. /wan up configura relay socat, Windows portproxy, firewall e filtro host attendibile; include scheda Impostazioni e comandi per dominio e porte.

Skin Person of Interest per DeepSeek Harness: tema HUD di sorveglianza “THE MACHINE” (scuro, ciano su nero), livello di override token, chrome HUD e pannello telemetria live per la Web UI dsh.

Plugin DeepSeek Harness che serve le chiamate LLM usando i token OAuth già posseduti da Codex CLI e Claude Code locali, anziché una chiave API configurata separatamente.

Plugin bridge client Anthropic Model Context Protocol (MCP) per DeepSeek Harness (dsh).

搞定看板 (gdkanban), board attività DSH Web GUI con categorie personalizzate, workspace per attività e viste lista/kanban. Le attività vengono eseguite davvero tramite sessioni dsh (session.prompt). Hot-pluggable, senza modifiche al sorgente dsh.

Bridge cloud Browser Use per dsh: esegui attività web reali — aprire pagine, cliccare, digitare, compilare moduli ed estrarre dati — tramite l'API Browser Use.

Sopprime gli avvisi dei password manager Chrome/iCloud nei campi API key di DeepSeek Harness: converte i campi segreti di tipo password in campi testo mascherati affinché il browser non scambi le chiavi DSH per password di account.

Strumenti di automazione browser per DeepSeek Harness: Chromium tramite playwright-core con policy di navigazione orientata alla sicurezza e ricontrollata a ogni azione.

Skill che insegna all’agente a creare SKILL.md di qualità secondo agentskills.io, con frontmatter, divulgazione progressiva e descrizione dei trigger. Adattamento del skill-creator ufficiale Anthropic (Apache-2.0).

Skill di design frontend che guida l’agente su gerarchia visiva, colori, tipografia, componenti, responsive e accessibilità per produrre interfacce Web di qualità. Adattamento del frontend-design ufficiale Anthropic (Apache-2.0).

Plugin di strumenti DSH per generare immagini tramite l’API asincrona GPT-Image-2 di ToAPIs (invio attività, polling, download).

Modalità RLM per dsh: subagent ricorsivi tramite la funzione unificata rlm(), con spawn/await/chain come chiamate Python di prima classe. Aggiunge un kernel IPython persistente con binding tools.* e context-as-variable.

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.

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.

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.

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).

OCR locale per le immagini allegate tramite Tesseract: solo il testo riconosciuto viene inviato al modello, mai i byte dell'immagine; il passthrough vision è opzionale.

Aggiunge la visione ai modelli solo testuali: un modello di visione descrive automaticamente gli allegati immagine della chat con un prompt predefinito e li rianalizza con prompt generati dal modello se mancano dettagli. Include modalità system/custom, pannello GUI, gestione sicura delle chiavi e una piccola patch host per DSH 0.1.0-rc.6.

Note e attività in normali file Markdown nel workspace: digita /ml seguito da una frase per aggiungerla al diario di oggi. Tre tipi di attività: con scadenza, sospese fino a una data (si riattivano automaticamente alla scadenza) e flessibili. /ml view apre un file con ricerca approssimata in pochi tasti. Zero token: nulla passa dal modello; le note restano file locali leggibili da Git e da qualsiasi editor.

Rollback osservativo delle modifiche ai file per gli strumenti fs: le versioni precedenti a scritture/modifiche sono salvate come Git blob o snapshot e ripristinate con lo strumento rollback_files per il modello o il comando /rollback.