Plugin

Integrazione Feishu (Lark) per DeepSeek Harness: 25 strumenti per messaggi di chat e cronologia, documenti cloud (incluse pagine di knowledge base, grafici e immagini generati), record bitable, intervalli di fogli di calcolo e permessi Drive, usando la tua app Feishu aziendale auto-costruita.

Plugin di base di conoscenza personale SAG locale per DeepSeek Harness

Agent a livello di progetto autoevolutivo per DeepSeek Harness: 16 competenze di flusso di lavoro SDD (chiarimento, PRD, issue, coding, localizzazione, accettazione, revisione) più memoria e conoscenza di progetto che si accumulano nel tempo.

Porta in DSH la base di conoscenza del codice di langchain-ai/openwiki: crea/legge/aggiorna con un clic il Wiki del repository, offre schede Grounded Claims con fonti tracciabili e una base di progetto da file locali caricati. Riutilizza il modello già configurato in DSH, senza una seconda chiave API.

Gestore di base di conoscenza locale per agenti DSH: importazione multiformato, chunking con consapevolezza CJK, ricerca ibrida vettoriale sqlite-vec + BM25 con rerank bge-reranker-base, snapshot, esportazione/importazione kbpack e ricerca cross-KB — 22 strumenti agente e un pannello web.

Automazione desktop Windows per DeepSeek Harness: ciclo observe/act con priorità all'accessibilità e 30 strumenti standard (target elemento/coordinata, instradamento strategia auto/a11y/event), semantica di sicurezza con osservazioni sostituite e senza replay, interruttore di spegnimento persistente, protezione da obsolescenza RuntimeId/rect-drift, schede chat e pannello flottante (operazioni live, muro di frame, impostazioni di auto-rilevamento ambiente), descrizione visione a piastrelle per modelli a bassa risoluzione, registro di audit JSONL e lista di autorizzazione pid. Richiede Windows 10+ e Python 3.9+ con uiautomation e pillow (installabili dalla pagina delle impostazioni).

Server MCP che cerca nel Roblox DevForum e nella documentazione ufficiale per creator, così che gli agenti di codifica IA possano eseguire il debug di giochi Roblox basandosi su conoscenze reali della community e del motore.

Knowledge base integrata in stile Obsidian per DSH: gli agenti distillano conversazioni, documenti e fonti web in un grafo .wiki strutturato, con recupero, esportazione del grafo, modifica note, build incrementali e gestione di più vault.

Gestione delle sessioni archiviate, notifiche di arresto delle attività, un controllo aggiornamenti, routing dei modelli (regole basate su parole chiave + model_route con allowlist), trigger pianificati multi-attività (heartbeat e attività a orario fisso) e una navigazione scorrevole dei messaggi in stile DeepSeek per la web GUI dsh.

Controllo del computer Windows per DSH: screenshot, analisi tramite modello visivo e simulazione di mouse/tastiera con knowledge base in evoluzione. Offre strumenti plugin in modalità doppia e fallback pwsh basato solo su skill.

Plugin per DeepSeek Harness (dsh) che incorpora il ciclo agente fin-trace — ragionamento relazionale multi-hop su un grafo di conoscenza finanziaria, esposto come strumenti asincroni (start/status/cancel).

Guardia di sicurezza statica e a runtime per dsh: scansioni basate su regole di codice malevolo, prompt injection e spreco di token, intercettazione a runtime delle chiamate pericolose agli strumenti, comando /scan, strumento plugin_scan, pannello web e lista di autorizzazione.

Dà a un agente una casella email propria tramite AgentMail — undici tool per inviare, leggere ed etichettare la posta, più la posta in arrivo consegnata in una sessione dell'harness per ogni thread email, con un gate di approvazione e una allowlist di destinatari su tutto ciò che è in uscita.

Interactive physics lab in the DSH sidebar — 24 parameter-driven animations (mechanics, electromagnetism, optics, thermodynamics) grouped by grade, each with a knowledge-point lesson whose steps follow the animation, a quiz with answer checking, and a draggable 3D view for four field models. Pure client side: analytic solutions computed locally, no LLM calls, no network, no telemetry.

Turn rough ideas into precise prompts for 19 image/video generation, writing, code and text models, with multi-model enhancement, prompt scoring, image-to-prompt and a periodic self-updating knowledge base.

Local task checkpoints and bounded recovery for DSH, with optional L0–L3 hierarchical memory, dependency-aware retrieval, prerequisite-aware context, and six opt-in memory tools.

Compiles a repository into a source-grounded code map: structured pages where every claim carries a verifiable path:line citation, an interactive dependency graph, knowledge cards, four model tools and the /codemap command. Deterministic, no model calls, zero dependencies.

Publishes and reads QQ Zone posts through SnowLuma's OneBot qzone_* actions (SnowLuma 2.2+ signed in to QQ), and lets the agent understand images with a local vision model (OpenAI-compatible gateway) or Windows OCR.

Gateway di conoscenza in sola lettura su un vault Markdown locale, quattro strumenti. `wiki_recall` restituisce la sezione completa, citazioni per pagina, stato del vault e una traccia per la risposta. `wiki_context` offre estratti, verdetto di supporto e lacune esplicite; `wiki_verify` verifica una bozza e segnala affermazioni non supportate, numeri inclusi; `wiki_observe` conta le correzioni. Impostazioni e pannello laterale usano la stessa query del modello, quindi la ricerca manuale coincide con il suo contesto. I tre strumenti (`wiki_context`, `wiki_verify`, `wiki_observe`) richiedono un bridge locale Python 3 con `bridge.python` e `bridge.toolsRoot` contenente `wiki_bridge.py`; altrimenti `E_PYTHON_UNAVAILABLE`.

Lingshu (灵枢) è un sistema di memoria persistente, persona e crescita ispirato al cervello per agenti di programmazione IA. Solo libreria standard Python, nessuna dipendenza, priorità locale; richiede Python 3.9+. Include memoria a livelli ippocampo/corteccia, curve dell’oblio, consolidamento dei sogni, recupero associativo fuzzy, sistema emotivo, protezione dalla deriva della persona, knowledge base, skill scritti autonomamente e pannello web locale. Fornito come skill incluso in DSH. Il plugin cordis di iniezione all’avvio, installabile separatamente, inietta sessioni automaticamente solo se (Lingshu si trova in ~/.dsh/skills/lingshu o brainPy è configurato) e Python 3 è disponibile. Il controllo aggiornamenti facoltativo contatta GitHub/Gitee.

Port di TokenEconomizer per DSH con conoscenza di progetto tra sessioni, potatura strumenti facoltativa, reindirizzamento dei cicli di errore e registri di utilizzo token.

Plugin di memoria a livelli e knowledge base con recupero ibrido per DeepSeek Harness: ricorda le persone e recupera informazioni affidabili, con fonti, fallback basato sulla confidenza e gestione dei profili.

Preset agente study-mode: knowledge base per tema e risposte basate prima sulla ricerca; cita le fonti trovate e segnala come non verificato se non trova risultati. Include pannello knowledge base nella sidebar.

Fork di PC2005-cloud/dsh-pet con mascotte ragazza-balena a tema Claude, 122 animazioni trasparenti, catene di attività casuali, transizioni al lavoro sul laptop e saluto di conferma dell’attività. Sostituisce il plugin originale; non installarli entrambi.