Plugin

Strumenti di generazione immagini e video con Agnes AI per DeepSeek Harness; i lavori video lunghi possono riprendere in una chiamata successiva. Richiede una chiave API Agnes (AGNES_API_KEY).

Research Graph biomedico basato su letteratura e risultati sperimentali: fork di ipotesi, collegamento delle prove e avanzamento della ricerca.

Un subagent Douyin esplora video e commenti nelle ore tranquille e invia un report; i tool `dy_*` possono anche pubblicare e rispondere. Le risposte partono dalla pagina già autenticata con firma di richiesta propria, senza ticket IM. Timer quota giornaliera e Settings → Douyin (switch principale, modalità auto, fasce calme, round giornalieri, profondità report). Orientato a Windows; richiede il binario separato `douyin-mcp` (release yunsur/douyin-mcp, percorso via `dy_config mcpExe`) e login Edge/Chromium. Per rispondere serve un browser autenticato su CDP port; per pubblicare servono credenziali aggiuntive che molti account non hanno.

Generazione immagini tramite API di otto provider (Labnana, OpenAI, Gemini, Seedream, DashScope, xAI, Zhipu, ComfyUI), con più profili salvati, galleria per conversazione e tracking crediti Labnana.

Orchestrazione studio 3D locale: rileva Blender, COLMAP e ComfyUI a ogni esecuzione e sceglie la route disponibile. Fallback Three.js genera modelli da primitive, modifica/scala GLB, scrive viewer offline e rende PNG multi-view senza Blender.

Kit di ricerca e pianificazione per il sito tutorial di modding Minecraft BeiShan Besson: 7 tool cercano tra 194 tutorial indicizzati, pianificano percorsi di apprendimento, confrontano ambienti versione e recuperano il testo degli articoli.

Mantiene le uscite voluminose fuori dalla conversazione: `ctk_execute`, `ctk_execute_file` e `ctk_batch_execute` eseguono codice in un processo figlio e restituiscono solo la conclusione. `ctk_index`/`ctk_search` archiviano materiale lungo in knowledge base FTS5 locale basata su `node:sqlite`; un gate rifiuta curl/wget prima dell’esecuzione. Include `ctk_stats`, `ctk_doctor` e pagina Settings con occupazione contesto live. Nessuna dipendenza runtime di terze parti.

Scarica video Bilibili con yt-dlp, estrae i key frame e trascrive dai sottotitoli del sito o da faster-whisper locale se assenti. Registra la skill di riepilogo, attivata solo quando il messaggio utente contiene esclusivamente il link video. Richiede yt-dlp e ffmpeg nel PATH; faster-whisper se mancano i sottotitoli.

Plugin memory/persona local-first per DeepSeek Harness: quattro livelli file-backed (pinned, memory, facts, experience), persona SOUL/MOOD modificabile, acquisizione sessioni senza LLM, richiamo BM25 e mood card a tema. Nessun pannello web autonomo, servizio Python, database vettoriale o API key.

Ricerca per parola chiave nella chat e tra sessioni, con contesto evidenziato, navigazione da tastiera e salto immediato al messaggio.

Riavvia DeepSeek Harness senza perdere lavoro: attende l’inattività di tutte le conversazioni e riprende quelle interrotte. Se l’host è gestito da un supervisor, lo richiede; non avvia un secondo host accanto a uno attivo. Prima del riavvio elimina cookie vecchi che possono far traboccare l’header e impedire l’avvio. Salva snapshot di configurazione e plugin (2 per default, massimo 10; rimuove quelli vecchi/incompleti). Non applica o ripristina snapshot da solo e non monitora l’host: solo consultazione o rollback manuale. Alla fine fa un conto alla rovescia e spegne la macchina. Funziona su Windows desktop e dsh web ospitato, verificato su WSL con systemd. Web su Windows, WSL senza systemd e Linux nativo non testati.

Organizzatore sidebar a due livelli: gruppi workspace e cartelle sessione nidificate per workspace, drag-and-drop, indicatori live di stato, panoramica sessioni in attesa e contrassegni manuali da leggere.

Personaggi collegati al model e mondo condiviso per DeepSeek Harness: persona/memoria modificabili, diari AI e consolidamento del sonno opzionali, controlli cinese/inglese, pet desktop attenti ai task, temi e statistiche; gli update conservano le impostazioni. Windows/Linux/macOS; requisiti per sistema nella guida. Diari/consolidamento consumano token. Si consiglia di chiudere pet/bolle visibili prima di installare/aggiornare (file aperti possono causare errori). Query account Codex/OpenAI API validate dagli utenti; altre fonti in attesa di validazione/feedback.

Canali tra conversazioni dello stesso livello: autorizzazione utente simmetrica e persistente al riavvio; i messaggi ravvicinati vengono accorpati in un’unica consegna ordinata.

Aggiunge una sezione al system prompt che tiene le parole private fuori dai deliverable formali e, ogni tanto, lascia una breve nota alla fine.

Aggiunge parametri alle richieste modello dsh: routing/fallback OpenRouter, ragionamento, sampling, campi body e header personalizzati per OpenRouter e altri gateway. Organizzati per canali dsh, con anteprima live e log della richiesta/risposta.

Richiede ZCode CLI installato e autenticato. Inoltra il suo agente a DSH come provider di modelli. Una sessione app-server residente trasmette ogni turno; il catalogo è letto dal CLI a runtime, quindi contesto, immagini e route seguono CLI/account installati. Stable 0.6.0 supporta DSH 0.2.2-rc.1, migliora il rilevamento e include Retry opzionale. I permessi strumenti sono negati di default; metodi di approvazione/permesso sconosciuti sempre; full-auto richiede opt-in esplicito. La UI DSH non media l’app-server separato e la policy non è sandbox OS. Derivato da kyle123740/dsh-zcode-cli-proxy (AGPL-3.0); stesso provider id `zcode-cli`, incompatibile con l’originale.

Aggiunge accesso/uscita web con device code per il provider GitHub Copilot integrato in DSH, preimposta una route Copilot pronta all’uso e conserva le credenziali nello store integrato. Il catalogo modelli è un fallback al primo login e non sovrascrive mai voci personalizzate.

Collega Cursor desktop con accesso locale a DSH come LlmAdapter nativo: legge il token da state.vscdb o auth.json, usa il flusso bidi HTTP/2 privato agent.v1.AgentService/Run e converte i delta InteractionUpdate in StreamChunks DSH. Nessun proxy loopback. macOS, Windows e Linux.

Usa in dsh la quota modelli dell’account TRAE, con gestione multi-account, check-in giornaliero, rotazione, statistiche d’uso, livelli reasoning e visibilità dei modelli. Richiede Python 3.10+; al primo avvio scarica le dipendenze Python.

Fork di dsh-reasoning-effort. Aggiunge al composer un selettore modelli a due livelli (provider, pannello laterale, ricerca, righe compatte), cursore di ragionamento ed effetti del livello massimo.

Arricchisce automaticamente i model channel di DeepSeek Harness: dopo aver aggiunto un provider channel non serve impostare manualmente per ogni model contextWindow, maxTokens, input multimodale [text, image] e livelli reasoning effort {low, high, max}. Aggiorna al salvataggio, con pagina Settings UI e backup datati.

Aggiunge un video tenue in loop dietro il workspace Harness e rende il composer traslucido dopo la fine del boot splash.

Dashboard dei token nella sidebar DeepSeek Harness: totali giornalieri dai log di sessione, heatmap di 12 mesi, dettaglio per provider (oggi/7d/30d/tutto; oggi per ora, con velocità media di output per route) e classifica sessioni incluse quelle archiviate/eliminate, con uso dei subagent sommato al parent.