Plugin

DSH Mini TUI: un plugin di interfaccia terminale minimalista per DeepSeek Harness

Ponte multimodale MiniMax: un unico strumento `mmx_bridge` copre comprensione/generazione di immagini, video, TTS, musica, copertine, ricerca web e quota; sostituzione opzionale di `web_search`/`read_image`; player e anteprime immagine incorporati direttamente nella GUI web (npm: `dsh-mmx-bridge`).

Porta lo stato persistente delle attività tra DeepSeek Harness, WorkBuddy, Claude Code e Codex, con checkpoint leggibili dalla macchina e locking ottimistico.

Aggiunge un pannello di impostazioni multiutente al client web DSH: selezione della modalità d'uso, gestione dei membri con stato online e associazione dei dispositivi, e cambio o condivisione delle basi di memoria e conoscenza per ciascun membro.

Aggiunge /pua per guidare l'agente a provare un altro approccio e verificare i risultati prima di dichiarare il completamento, con 15 stili aziendali, modalità persona, impostazioni globali e per conversazione, e un ciclo opzionale che continua finché un comando di verifica non passa, si raggiunge il limite di iterazioni o l'utente annulla.

Pacchetto di skill modulari di ricerca/ingegneria IA, installabile tramite dsh plugin add — registra 27 skill (audit di sicurezza, lettura/scrittura di articoli, disegno di figure, flusso di lavoro di sviluppo, analisi di archiviazione) su ctx.skills.

Memoria cross-sessione con richiamo deterministico a zero token (bigram-Jaccard fuso con FTS5 BM25 via RRF, tokenizzazione consapevole del cinese), rinforzo che rafforza le osservazioni ripetute, e procedure cristallizzate in file SKILL.md rifiniti in loco tramite un ciclo di vita active-stale-archived con archivio e rollback reversibili. L'ingestione e la disposizione espongono entrambe un livello di autonomia scelto dall'utente; conflitti e scritture ad alta importanza vanno sempre a revisione umana, e nulla viene mai eliminato automaticamente. Richiede Node 22.5+.

Ciclo di autoaffinamento continuo: memoria persistente, revisione e affinamento periodici, conoscenza condivisa tra sessioni e rollback automatico tramite uno strumento harness_refine richiamabile dal modello.

Drag-and-drop in stile Codex: trascina qualsiasi file nella GUI web di DSH, questo finisce in ~/.dsh-dropbox e il percorso viene inserito nel composer come un unico chip blu

Badge inline +N −M sulle righe degli strumenti edit/write e una scheda riepilogativa pieghevole delle modifiche ai file per turno con diff allineati, revisione e undo — copre edit/write nativi, str_replace_editor e sub-call di Code Dispatch, senza bisogno di git.

Piattaforma aziendale di risorse AI come bundle cordis di 22 plugin: IAM per organizzazioni/account/ruoli, provider OIDC e App SSO, gestione server MCP con la piattaforma stessa esposta come server MCP, archiviazione asset NAS, hub skill, registri di agenti e app, gestione connettori SaaS, canale dati del portale aziendale, pannello workbench per agenti di reparto, bridge gruppi DingTalk per push di messaggi e approvazioni, iscrizione remota dsh con un clic e proxy degli strumenti, misurazione utilizzo, fatturazione wallet, gateway modelli, audit con avvisi, autoaggiornamento e marketplace di plugin terzi revisionati — oltre 70 strumenti operativi diventano richiamabili dall'agente dsh.

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.

Memoria persistente local-first per DeepSeek Harness: iniezione di hot memory pre-step limitata, richiamo a freddo BM25 esatto e a bigrammi cinesi, sei strumenti agent, scritture con lease-lock approvato tramite approvazione con ricevute di recupero, e candidati di governance e revisione della traiettoria in sola lettura.

Port fedele del meccanismo MEMORY.md / USER.md di hermes-agent per DSH: memoria dual-bank limitata (2200/1375 caratteri), un singolo strumento `memory` (add/replace/remove/batch), iniezione di snapshot congelato per sessione, promemoria nudge, archiviazione JSON nativa DSH — zero dipendenze esterne, zero costo LLM.

Un secondo cervello per il tuo agente DeepSeek Harness: revisione con un modello potente prima delle chiamate a strumenti rischiose, più 67 modelli da un unico wallet. Nessun account, nessuna chiave API.

Guardia di deriva dei requisiti a runtime che mantiene gli agenti DSH di lunga durata allineati con l'obiettivo, i vincoli e le decisioni approvati dall'utente.

Quotazioni azionarie USA, storico dei prezzi, bilanci, consenso degli analisti e notizie tramite yahoo-finance2.

Revisione offline degli schemi per EasyEDA Pro, esposta a dsh come quattro strumenti: report di controllo una tantum, scheletri di architettura, un controllo di installazione e un ponte verso l'editor live che privilegia azioni in sola lettura, il tutto guidato dalla CLI locale boardwise.

Plugin di memoria a lungo termine NeatMem per DeepSeek Harness: client REST leggero verso un server neatmem

Integrazione non ufficiale di DeepSeek Harness per Unreal MCP di Unreal Engine 5.8

Compressione senza perdita del contesto per DeepSeek Harness: l'intervallo più vecchio viene sostituito da un riassunto, mentre gli originali restano nel registro della sessione.

Avvolge il lavoro in attività con nome e, quando un'attività si chiude, comprime l'intero arco di messaggi in un unico riassunto al successivo confine di passo; il contenuto originale può essere ripristinato su richiesta.

Spazio di lavoro per media e visione per DeepSeek Harness: generazione di immagini, video e parlato, Q&A sulle immagini e localizzazione degli elementi, OCR di immagini lunghe, diff a livello di pixel, verifica tramite screenshot HTML e riassunto di video, con provider DashScope e compatibili OpenAI, pool di modelli e un client workbench.

Scoperta progressiva degli strumenti stabile in cache: una superficie fissa tool_search e tool_dispatch a ogni richiesta, ricerca del catalogo in memoria, dispatch annidato attraverso la pipeline dell'Harness e un elenco nativo di strumenti stabile byte per byte attraverso la scoperta.