Plugin

Context Transparency Manager: plugin bundle dsh autonomo che presenta il contesto del modello come superficie visibile, modificabile e valutata per efficacia.

Registro di compattazione per DeepSeek Harness: controlla ogni compattazione (cosa è stato nascosto, quando e con quale costo in token) e permette al modello di recuperare su richiesta contenuti potati.

Plugin DSH per configurare in Models il livello di ragionamento per modello per provider pi-ai personalizzati, con preset per GPT, Claude, Grok, GLM e MiMo.

Session Fleet: strumenti per il modello che permettono a un agente DeepSeek Harness di scoprire, leggere, creare e contattare altre sessioni DSH.

Interruttore per conversazione: il modello risponde in cinese classico sopra una riga `——` e mette sotto la traduzione in cinese moderno, parlando come un pesce blu in stile classico che mangia riso bianco. Ogni conversazione conserva il proprio interruttore; disattivandolo torna al cinese moderno normale.

Sincronizza conversazioni e attività DSH tra dispositivi: un dispositivo crea una stazione relay e gli altri entrano con un link d’invito. Ogni frame è cifrato end-to-end; il relay inoltra un canale hash che non può leggere. I dispositivi vedono trascrizioni complete e task board reciproci, possono intervenire in un turno in corso sul dispositivo proprietario e inviare comandi eseguiti nel Workspace di destinazione con la potenza del modello scelta dal mittente. Possono anche copiare una conversazione in una nuova Session locale e continuarla qui. Pagina mobile protetta da token per elencare dispositivi, leggere attività e inviare comandi.

Plugin di valutazione diagnostica per DeepSeek Harness: blocca la configurazione Harness confermata, esegue un benchmark, conserva la trace completa della sessione e attribuisce i fallimenti a modello, Harness, benchmark o ambiente.

Dimostra che una modifica locale non ha cambiato alcun pixel fuori dalla maschera. Ingresso: PNG originale, generato e maschera; uscita: verdetto grepable `MASK_PIXEL_LOCK=PASS|FAIL|EMPTY`, heatmap delle differenze, statistiche per canale, bounding box, cambiamenti maggiori, report HTML autonomo e `report.json` con hash file SHA-256, digest canonico dei pixel protetti e proof digest che lega entrambi alla policy. Supporta polarità maschera modifica/blocco, soglia, tolleranza e ignora alpha. PNG tipi colore 0/2/3/4/6, profondità 1–16 bit, cinque filtri e Adam7. Nessuna dipendenza, solo locale: niente chiamate modello, rete o upload.

Ripristina la capacità vision eliminata dal passaggio “fetch models” di DSH, così i modelli con supporto immagini non vengono dichiarati text-only, e li contrassegna nel nome.

Progetto per collegare l’add-on Blender MCP, così i modelli in DSH possono connettersi comodamente al Blender attualmente usato dall’utente per assistere la creazione, rispettando requisiti di sicurezza di base.

Cerca su BOOTH vestiti, shader, modelli base, accessori, texture, animazioni e oggetti per avatar VRChat tramite una scheda dedicata accanto alla conversazione o due tool di sola lettura. Prima della richiesta traduce le parole chiave cinesi in giapponese.

Compagno di studio per i tuoi materiali: esercizi guidati, feedback fondato su prove, ripasso dilazionato Leitner, 18 strumenti per insegnanti e pannello studenti cinese/inglese con il modello della sessione DSH corrente. Richiede DSH >=0.2.1-rc.2 <0.3.0-0, Python 3.11+ e dipendenze runtime Python.

Integra il server MCP dell’app desktop pen.dev in una sessione DSH, così il modello può leggere e modificare il documento `.pen` aperto in Pen tramite get_app_state, read_skill, execute, get_style e strumenti browser. Cerca il binario del server nei percorsi d’installazione usuali e aggiunge uno skill pen-dev e un listener che trasforma gli errori di limite del piano pen.dev in un breve avviso bilingue. Non ufficiale, non include binari pen.dev.

Predice ciò che stai per digitare con testo fantasma sul cursore, misurato sul font e sulla riga dell’editor; Tab inserisce, Esc ignora. Una breve chiamata al router modello della sessione usa draft e ultimi turni. Anche con il campo di input vuoto riceve un suggerimento con la voce dell’utente; elimina le ripetizioni dell’assistente. Host: route HTTP solo loopback con sottopercorsi, corpo max 64 KB, cache risultato 2 min e cache miss 20 sec, una chiamata simultanea per sessione. Client: overlay alto 0 su `conversation.input.overlay`, inserimento protetto da CAS `draftRev` e fallback `setDraft`. Salta composizione IME e comandi slash. 16 test `node:test`, nessuna dipendenza runtime, screenshot reali in docs.

Controlla `catalog.json` per mini-programmi WeChat: prezzi attività interi `amountFen`, tutti i template che mostrano i prezzi con `money()`, campi obbligatori, testi duplicati e percorsi immagini. Produce elenco problemi e diff unificato applicabile con `patch -p1`. 29 regole in 5 gruppi. Correzioni automatiche solo per vecchi importi yuan, Fen testuale e percorso assoluto immagine, preservando indentazione, EOL e newline finale; gli altri casi sono segnalati con suggerimento, senza supposizioni. Dry-run predefinito; dopo l’applicazione ricontrolla il file per indicare cosa resta. Un’unica implementazione per tool, pannello e CLI, codici 0/1/2. Nessuna dipendenza runtime, chiamata modello o rete.

Registro verificabile dei costi token per DeepSeek Harness: avvolge il flusso `llm/stream` e registra ogni chiamata con provider, modello, token input/output/cache-hit/cache-write, fonte d’uso e costo intero in nano-CNY da tabella prezzi esplicita. Aggrega per ora, giorno e sessione; esporta JSON/CSV con anteprima dry-run senza scrittura. La fattura ufficiale inserita manualmente resta in una colonna parallela con differenza effettivo-stimato. Route provider/modello sconosciute restano senza prezzo. Nessuna dipendenza runtime, verifica saldo, notifica o animazione.

Sistema di amicizia per DeepSeek Harness: due utenti DSH vedono se l’altro è online e se il suo modello sta eseguendo un’attività. Include firma modificabile, emoji dell’umore, poke e crittografia end-to-end AES-GCM tramite relay pubblico.

Pacchetto indipendente di estensioni e patch per @zaofan/dsh-qqbot (installare prima quel plugin, fissato alla 1.10.39). Aggiunge memoria SQLite a due livelli con richiamo/consolidamento simili all’ippocampo; una persona che continua ad apprendere e trasforma l’influenza delle persone vicine e l’attività su Bilibili/Douyin in autoriflessione quotidiana; protezione dalla deriva; livelli di gruppo; risposte rapide con modello locale e arbitro centrale; outbox TTS; libreria di sticker; e studio video con approvazione per storyboard, controllo qualità dei frame e bozze di post Bilibili da rivedere.

Versione semplificata di Plan/Act delle estensioni RooCode e Cline per VS Code: associa provider, modello e intensità di ragionamento a Plan e un altro set ad Act, con override per workspace.

Pannello fatturazione nel dock del composer: saldo DeepSeek, uso e spesa ufficiali per modello con costo per 100 milioni di token, più stime per esecuzione corrente e intera conversazione. Il clic apre un popover allineato per larghezza e posizione al composer. Saldo da /user/balance, uso/spesa dagli endpoint della piattaforma, totale conversazione calcolato in sola lettura dal log locale. Zero dipendenze (node:https + node:zlib), nessuna scrittura su disco.

Barra di stato del composer per la quota GLM Coding Plan: limiti di 5 ore e settimanali con orari di reset, uso strumenti MCP e consumo modelli odierno; include lo strumento di query glm_balance.

Misuratore token per chiamata per il composer DSH: pillola colorata sotto l’input e dashboard sopra con ogni chiamata modello (totale e input+output fatturabili), spesa subagent, overhead strumenti e input in cache o nuovo. Legge solo log sessione locali.

Pill wallet nel dock del composer DeepSeek Harness: mostra il saldo dell’account associato a DEEPSEEK_API_KEY e apre un pannello con fascia di fatturazione punta/fuori punta, conto alla rovescia al cambio e prezzi token per modello.

`/cmd <command>` nel composer esegue il comando shell nella directory di lavoro della sessione, invia comando e output al modello come messaggio utente e mostra una scheda terminale con stato di uscita, output espandibile e pulsanti copia. `/cmd` da solo apre un terminale interattivo; Ctrl+Enter invia la trascrizione al modello. Permessi propri danger-full-access per default; impostare `useSessionPolicy: true` per usare la sandbox di sessione.