Plugin

Canale IM unificato per DeepSeek Harness: Feishu, Telegram, DingTalk, Slack, Discord — conversazioni persistenti, risposte in streaming reale, 40 strumenti MCP Feishu, comandi slash e una scheda di stato del bot IM nelle impostazioni del plugin.

Racchiude i comandi di gestione degli ambienti virtuali Python: riduce i problemi di rete e autorizzazione che gli agenti incontrano nella gestione degli ambienti tramite comandi terminale, funziona su tutti i sistemi operativi e instrada automaticamente le installazioni tramite mirror e proxy locali. Gli strumenti sono rigorosamente limitati dai permessi di lettura/scrittura concessi.

Swarm in stile Kimi-Code: dispatch di subagent in parallelo a lotti con pianificazione adattiva, un comando /swarm e righe di progresso in diretta in chat.

Sorveglianti persistenti in background che risvegliano l’agente quando arrivano nuovi messaggi (inbox dei file o delta dell’output dei comandi) — l’equivalente harness dello strumento Monitor di Claude Code.

Richiamo della cronologia delle conversazioni per DSH: recupero a tre livelli (letterale/fuzzy/semantico) sul testo originale di ogni sessione passata, completamente locale e offline — l'AI non dimentica mai ciò che le hai detto. Installazione con un comando tramite `dsh.bundle.patch`, il livello semantico gira in un thread worker.

Finestra desktop nativa per Windows (WebView2) per DSH: installazione con un comando, recupera automaticamente lo zip dell'app dalle GitHub Releases, crea un collegamento sul desktop e aggiunge uno strumento desktop_launch per avviarla dalla chat

Controllo preliminare per gli autori di plugin: verifica i requisiti del marketplace — export radice, corrispondenza tra dsh.client ed exports["./client"], presenza del pannello in npm pack — su qualsiasi cartella o repository GitHub, dal pannello o con un solo comando. Include strumenti di release e un kit di test Node per i bundle client.

Overlay bilingue per DSH: sovrappone nomi cinesi e descrizioni funzionali di plugin, comandi e skill; offre tre modalità e traduzione IA avviata manualmente. Non modifica il codice sorgente DSH.

Board per attività multi-PR: il hub agent mantiene un albero di step collegati a issue, PR, branch e worktree tramite quattro tool. La scheda Board laterale e la barra sopra il composer mostrano completato, bloccato e ciò che richiede il tuo intervento. Ogni board è un JSON semplice leggibile dagli script; un comando drift opzionale/configurabile segnala gli step con stato non più coerente col lavoro.

Canale QQ personale per DSH: gestisce NapCat con accesso QR; risposte IA private/di gruppo con batching e comprensione immagini; archivio locale con recupero tramite polling; @ nei gruppi e richiamo dei propri messaggi; strumenti per il guestbook QQ Zone e pannello laterale. Per impostazione predefinita risponde a qualsiasi utente QQ che scrive in DM o menziona l’account nel gruppo. Per limitare, imposta access.privateMode / groupMode su allowlist. I comandi riservati al proprietario restano tali.

Plugin DeepSeek Harness che rileva il gestore pacchetti errato per il repository (npm install in un progetto pnpm, pip install in uno uv/poetry ecc.) e fornisce al modello il comando esatto corretto.

Pannello saldo e quota Command Code: riga di stato sotto il composer con saldo disponibile e finestre di 5 ore, settimanale e mensile.

Riproduce audio/video locali nella conversazione. Registrazioni, transcodifiche e voci create nel turno appaiono sotto la risposta finale se il percorso è in comandi, output o risposta; play_video apre altri file. Schede video con anteprima al passaggio e barra audio; HTTP Range cerca nei file lunghi senza caricarli in memoria. Aggiunge un renderer laterale perché l’anteprima integrata non mostra mp4. look_video usa Chrome/Edge locale nascosto per contact sheet con orari, fotogrammi grandi o sequenze brevi; verifica silenzio, volume basso, clipping, un solo canale, immagini nere/ferme e intestazioni MP4/MOV per telefoni (codec, HDR, faststart); include correzioni ffmpeg.

Pubblica i piani Command Code Go / GOAT / Pro / Max come profili di route `llm-pi-ai`, non come adapter. Incrocia `/provider/v1/models` live con il catalogo delle funzionalità e instrada i modelli verso percorsi OpenAI Chat, OpenAI Responses o Anthropic Messages supportati. Il cambio di piano elimina le route generate dal piano precedente. Le stesse credenziali abilitano finestre d’uso di cinque ore e settimanali, saldo crediti e ricerca Web.

La dashboard d'uso analizza offline i log delle sessioni e mostra token giornalieri, settimanali e mensili, costi stimati, classifiche di modelli/strumenti/skill/comandi, velocità di output, ore di lavoro e metriche di qualità. Le schede gridstack+ECharts si organizzano trascinandole; supporta formule personalizzate e disposizione IA con importazione di andata e ritorno tramite prompt.

Monta Microsoft Playwright MCP tramite il dsh-mcp-client ufficiale e fornisce strumenti browser all’agent via stdio. L’autorizzazione CDP iniziale è guidata da prompt note, call guard e comando /bw-setup.

Monta il gateway MCP mcptoon come unico server stdio: l'agente scopre gli strumenti di tutti i server MCP configurati tramite la vista compressa di mcptoon, senza caricare gli schemi JSON completi a ogni turno. La CLI doctor verifica che l'eseguibile mcptoon sia risolvibile e, se manca, mostra i valori esatti per sovrascrivere command/args.

Gestisci skill e comandi DSH dalle Impostazioni: elenca, abilita/disabilita, modifica, elimina e aggiungi skill negli ambiti globale e di progetto, e salva prompt riutilizzabili come comandi slash.

Considera attendibile ogni header Host effettivamente ricevuto e imposta il bind Web predefinito su 0.0.0.0. Domini wildcard o non enumerabili funzionano senza modificare il comando di avvio; l'autenticazione resta invariata e gli host oltre il limite vengono espulsi con LRU.

Estensione RTK (Rust Token Killer) per dsh-router: riscrive ogni chiamata dello strumento bash tramite `rtk rewrite` così che l'agente legga un output del comando compresso, e ricade sul comando originale quando rtk manca o non ha un equivalente.

Stile di output Conciso con un clic per DeepSeek Harness: risultati prima, niente riempitivo, stessa profondità di lavoro. Ogni risposta finale si apre con una scheda di sintesi in linguaggio semplice (seleziona il testo da copiare), con ambito per sessione, funziona anche in headless/CLI, con comando /concise, override style.md e API locale. Link e percorsi file dentro la scheda di sintesi sono resi come chip cliccabili: gli URL aprono il link, i file locali si aprono con l'app predefinita del sistema operativo (v0.9+). Un promemoria del contratto di pre-generazione per passo (v0.11.2+) corregge in modo misurabile le mancanze nella sintesi nelle risposte a forma di report di audit/tabella.

Base generica di workspace per l'harness dsh (provider di workspace locali + remoti con routing per workspace), con SSH come provider concreto: collega una directory del server come workspace SSH in modo che l'I/O dei file e i comandi della sessione vengano eseguiti su quell'host, gestisci l'host

Archivio di lettura per dsh: dopo aver letto codice open source, cattura note rapide o scrivi note approfondite che si raggruppano in una scheda per repo / file / simbolo, memorizzate come log in sola aggiunta di note Markdown apribili in Obsidian; interroga la cronologia, sfoglia le letture recenti o cerca nel tuo vault Obsidian e collega note correlate a una scheda di lettura. Nove strumenti, un comando /codevault e una skill di lettura del codice.

Adobe Lightroom Classic come strumenti dsh nativi tramite il server MCP lightroom-py: legge il catalogo, applica impostazioni e preset di sviluppo, esporta JPEG/TIFF/PSD/DNG e scrive valutazioni, etichette, parole chiave e IPTC — 15 strumenti che pilotano Lightroom Classic installato sulla macchina locale, senza round-trip cloud; il pacchetto Python è su PyPI e il plugin Lightroom si installa con un comando.