Plugin

Compagno amichevole di stato e pressione del contesto per DeepSeek Harness Web.

Plugin di knowledge base per progetto per DeepSeek Harness: bundle Open Knowledge Format (OKF) per progetto, strumenti agente di ricerca/lettura, browser/editor Web UI e skill di authoring OKF inclusa.

Modalità accademica per DeepSeek Harness (dsh): persona di ricerca, regole contro citazioni e dati inventati, convenzioni bilingui. Si abbina a dsh-ai4scholar (strumenti per la letteratura) e dsh-research (skill di ricerca).

Bundle DeepSeek Harness che espone server MCP (stdio, streamable HTTP, SSE legacy) come strumenti nativi, con UI impostazioni, stato live, riconnessione automatica e backup/ripristino tramite file locali o WebDAV.

Strumenti DeepSeek Harness tipizzati e in sola lettura per Kungfu Projects e Work installati.

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

Verifica un agent harness secondo i criteri harness-evaluation, con validazione delle prove imposta dalla macchina.

Plugin DeepSeek Harness con strumenti multimodali (comprensione di immagini/audio/video/documenti, trascrizione e generazione di immagini) tramite Gemini API o CLI locale Antigravity.

Connettore DeepSeek Harness (dsh) per OpenAgentNetwork (OAN): i messaggi Gofer arrivano in una casella gestita dal connettore e l’agente risponde con gli strumenti oan_*. Accesso con un solo comando.

Plugin dsh che trasforma la skill iterate in un harness autonomo a ciclo chiuso: piano → revisioni parallele xN → correzioni atomiche → convalida → ciclo → arresto automatico. Include modalità dry-run solo revisione con convergenza su più turni.

Bridge WebSocket loopback che rispecchia gli strumenti frontend dell’app nel registro strumenti dell’agente e reinvia le chiamate del modello all’applicazione: un bridge, molte app, namespace isolati per chiave.

Vetrina di plugin in stile Steam: un registro di plugin navigabile dentro DSH con installazione, disinstallazione e aggiornamento in un clic, oltre a una CLI senza dipendenze e strumenti di mercato richiamabili dagli agenti.

Livello dati di aggregazione tra ecosistemi: sincronizza il topic GitHub dsh-plugin e il registro npm in un indice JSON aperto, interrogabile da strumenti modello, CLI e un server MCP stdio minimale.

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.

Server MCP GitHub workbench (dsh bundle): 23 strumenti MCP per repository, issue, PR, revisione del codice e ricerca; nessuna dipendenza runtime e autenticazione PAT/OAuth.

Pianificazione di esecuzione persistita su disco per DSH: macchine a stati per milestone/passaggi, gate delle dipendenze e flusso eventi di audit, con controllo deterministico del completamento tramite strumenti dsh, CLI o skill.

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.

Strumenti di verifica con browser headless: l’agente apre la pagina appena creata, legge il DOM renderizzato e gli stili calcolati, controlla la console e acquisisce il risultato. Include la skill frontend-verify.

Automazione di un browser reale per DSH tramite server MCP (core Playwright): navigazione, clic, compilazione, digitazione, screenshot e azioni sugli snapshot di accessibilità con riferimenti numerati. Riespone al harness tutti i 22 strumenti web_* via stdio.

Strumenti human_task / human_task_ready_check mettono in pausa l’agente finché l’utente compie un’azione reale o restituisce un’osservazione (operazione GUI, test di gioco, verifica visiva, controllo hardware). Richiedono consenso della sessione e verifica della presenza AFK; restituiscono un risultato JSON strutturato tramite un dialogo web.

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.