Plugin

Importa la configurazione di Claude Code in DeepSeek Harness da una schermata di impostazioni nativa o dalla CLI, con anteprime di simulazione per competenze, comandi, agenti, hook, regole di autorizzazione e configurazione MCP. Codex e OpenCode restano supportati come origini secondarie, con applicazione sicura dalle collisioni e verifiche post-spostamento.

Sfoglia, abilita, disabilita e gestisci le Agent Skills da Claude Code, Codex, OpenCode, Gemini e directory personalizzate nel pannello delle impostazioni di DSH.

Pillola flottante dell'uso del piano OpenCode Go: percentuali di consumo in tre finestre (continua/settimanale/mensile) con mini grafici ad area, basata su campionamento in background contro l'API ufficiale /v1/usage.

Cervello DeepSeek + trascrizione automatica delle immagini: allega immagini nella GUI e ognuna viene trascritta tramite il deepseek-v4-flash-vision-exp ufficiale per impostazione predefinita (un cervello V4-Pro puramente testuale può vedere le immagini), con qualsiasi VLM compatibile con OpenAI o Ollama locale come alternative.

Aggiunge i modelli gratuiti OpenCode Zen a DeepSeek Harness come unico provider, tramite un runtime OpenCode gestito e isolato. La pagina delle impostazioni elenca e testa ogni modello.

Contesto di business knowledge-network per DeepSeek Harness: collega una sessione a una rete di conoscenza OpenBKN, interroga i suoi oggetti e metriche tramite strumenti MCP gestiti e apre la provenienza con tracce (fatti di esecuzione e un grafo di business) per ogni risposta. Fornito con OpenBKN Runtime; le viste di provenienza richiedono una licenza enterprise OpenBKN.

Pannello fluttuante di utilizzo DeepSeek in stile vetro macOS per l'interfaccia web DSH: saldo ufficiale in tempo reale e utilizzo di token (oggi, sessione, trend uniforme di 24 h, per modello) senza aprire platform.deepseek.com/usage. · Pannello di utilizzo DSH in stile vetro smerigliato: saldo ufficiale + utilizzo di token

Compressione deterministica del contesto per dsh — zero chiamate LLM, potatura basata su regole che preserva testualmente percorsi, comandi, tracce di errore e attività aperte. Comprime ~80k token in poche centinaia.

Analisi dettagliata dell'utilizzo e dei costi per modello, con statistiche di utilizzo per sessione e query di utilizzo per GLM, MiniMax, OpenCode Go, DeepSeek e altri.

Percorsi di file cliccabili nelle risposte di DSH: apertura in linea in stile Codex, visualizzazione nel file manager e un elenco di chip dei file citati alla fine del turno

Ricerca Web aggregata da più fonti per DeepSeek Harness: sostituisce web_search con grounding nativo del modello e API di ricerca agent, con attribuzione delle fonti e schede di citazione avanzate.

Un gateway di routing AI che gira come plugin DSH. Aggiunge un pannello laterale Routing System per fornitori, pool account, combinazioni di fallback e chiavi API, e serve un endpoint compatibile OpenAI all'indirizzo http://localhost:3080/v1.

Esploratore dei file di progetto nella colonna dei dettagli (selezione multipla, spostamento tramite trascinamento, caricamento, scaricamento, rinomina, cestino, apertura nel sistema) con una scheda di anteprima in sola lettura nella sessione per Markdown/HTML/JSON/CSV/notebook/PDF + evidenziazione del codice, un badge del throughput del modello in tempo reale e una GoalBar multilinea.

Marketplace di plugin della community per DeepSeek Harness, conforme alla specifica ufficiale dei plugin: sfoglia, cerca e installa oltre 4000 plugin della community selezionati manualmente senza uscire dall'app, con aggiornamenti quotidiani.

Strumento a basso costo per la comprensione dei video: un tool video_understand trasforma un link Bilibili / BV / un video locale in un layer informativo AVIS (ASR + struttura delle scene + tracking degli oggetti + etichette YOLO) e restituisce summary + Q&A. Routing dinamico tra layer guidato dalle domande (L0 ASR / L1 tracking oggetti / L2 VLM su keyframe), riuso del layer semantico per domande ripetute, tetto di budget per singola domanda. Motore Python: il layer base richiede faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); il layer semantico opzionale aggiunge ~2GB di torch / transformers / ultralytics. Un doctor --fix incluso configura il venv e installa entrambi.

Non è un altro plugin di memoria: ODR è un ciclo di auto-miglioramento in mondi evolutivi (Dream-RSI). I tentativi vengono registrati in un Discovery Tree e, tra le esecuzioni, migliaia di varianti strategiche sono riprodotte in quel mondo. Una strategia, ricetta o lezione viene promossa solo dopo aver superato la riproduzione controfattuale, mai sulla sola parola del modello; Sentinel controlla le chiamate agli strumenti prima di consumare il budget. L’LLM resta congelato. Si installa da npm come dsh-open-dream-rsi.

Allega un'intestazione x-opencode-session stabile per conversazione alle richieste del provider OpenCode / OpenCode Go, correggendo gli errori 400 MissingSessionID e mantenendo intatti l'affinità di sessione e il routing della cache dei prompt.

Controllo per round del livello di ragionamento (reasoning_effort) per DeepSeek Harness: Auto pianifica low/high/max dalla cronologia recente dei tool calls, oppure permette di fissare un wire level (off/on/minimal/low/medium/high/xhigh/max), con mappatura wire personalizzata, guard delle capacità in base al modello e preset della finestra di contesto (64K–1M); la capability card per modello si abbina a [dsh-llm-openai-completions](https://github.com/drscrewdriver/dsh-llm-openai-completions) (installabile da dsh-market) per provare il reasoning con gateway compatibili OpenAI (vLLM / LM Studio / self-hosted). La card scrive le capacità llm-pi-ai, l'adapter guida il wire (compat.thinkingFormat) e il plugin mantiene la lista di takeover.

Esporta il flusso di eventi della sessione verso OpenTelemetry OTLP e Langfuse come trace e metriche sanificate e bufferizzate, disattivato per impostazione predefinita.

Invia task autonomi da DSH a 11 CLI di agenti esterni (Codex, Claude Code, TraeCode, OpenCode, Gemini, Cursor, Kimi, Qwen, Copilot, WorkBuddy, Grok): un bundle solo host che registra lo strumento conductor_dispatch più una skill conductor attivata automaticamente.

Usa un abbonamento ChatGPT/Codex in DeepSeek Harness con modelli GPT, generazione di immagini, ricerca web, report sulla quota dell'abbonamento, controllo di modelli e funzionalità e accesso OAuth tramite browser o codice dispositivo.

Competenze personali per agenti e plugin `/init` per pi, DeepSeek Harness, Cline, Grok Build, goose e Aider.

Accede a un account ChatGPT tramite OAuth e offre i modelli del relativo piano come route provider di DeepSeek Harness. Chiama api.openai.com/v1/responses con i permessi del piano dell’account, non tramite il backend Codex.

Aggiunge uno strumento generate_image basato sulla coda FAL, su qualsiasi API immagini compatibile con OpenAI o su un abbonamento ChatGPT/Grok, e mostra il risultato inline nella conversazione.