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Plugin DSH: converte documenti Word, PPT, Excel, PDF, EPUB, CSV e altri in Markdown GitHub-Flavored basandosi su @firecrawl/anydoc

Al termine di ogni turno del modello, un LLM genera 3 suggerimenti critici di follow-up mostrati come chip da inviare con un clic

Backend di memoria vettoriale + a grafo: strumenti observe/remember/search/recall verso un server memoria locale, che fonde il richiamo semantico HNSW, la ricerca per parole chiave FTS5 e i segnali del knowledge graph tramite ranking RRF, con persistenza automatica a fine turno e isolamento dei namespace per agente

Eliminazione per singolo messaggio in DSH: rimuove un messaggio utente, uno step di risposta o un'intera risposta dell'assistente dal contesto derivato del modello tramite il contratto ufficiale di surface-replace, e la nasconde dal transcript visibile senza riscrivere il log append-only.

Risvegli proattivi a livello di host per DeepSeek Harness: il modello pianifica le proprie sveglie (una volta, intervallo o cron, con jitter opzionale), le sessioni fredde vengono risvegliate puntualmente via session resume, i follow-up del modello sono limitati da ore silenziose e un budget giornaliero, e i turni di risveglio silenzioso terminano con proactive_reclaim e cadono fuori dal contesto come lapidi. I file di pianificazione dichiarati sincronizzano gli orari JSON nelle sveglie dell'host via glob; min_idle_seconds rinvia i risvegli finché la sessione di destinazione non si calma, e un pannello web gestisce sveglie e cronologia — il motore del battito per compagni IA e personaggi di ruolo con routine proprie.

Trasforma la spia Caps Lock della tastiera del MacBook in una spia di stato dell'agente: accesa mentre l'agente lavora, lampeggiante quando attende la tua approvazione o risposta, spenta quando è inattivo.

Porta ogni prompt dsh nella pipeline locale di memoria di feedback agent-feedback-loop — cattura l'insoddisfazione, la rielabora offline in riflessioni e ricollega al turno il contesto compilato delle regole di ricorrenza, senza mai bloccare un prompt. Richiede il runtime agent-feedback-loop; eseguendo poi agent-feedback-loop install i profili dsh esistenti vengono collegati automaticamente.

Mostra una sessione DSH come tela di conversazione — ogni turno è un nodo, qualsiasi turno genera un vero figlio, e un contesto compattato si ripiega in un nodo verde da cui si può continuare a conversare; la barra di sinistra raggruppa le tele per workspace DSH e le rinomina in passo con i titoli delle sessioni.

Trasforma una sessione DSH nel browser semplice nel client leggero WhaleHarbor: una finestra browser --app autonoma con barra superiore in stile client e notifiche delle attività, mentre l'installer desktop completo si scarica in background (multisorgente, verificato con SHA-256) e un prompt di installazione compare quando è pronto.

Orologio di fatturazione punta/non punta con lettura account neutrale rispetto al provider (saldo DeepSeek, finestre del piano in abbonamento, crediti del relay), spesa per turno misurata dal contatore del provider stesso, e una scena /hist di cronologia dei token suddivisa per provider per dsh-tui

Affianca all'esecutore in funzione un modello revisore più forte tramite chiamate advisor() senza parametri e controlli di pattugliamento a ogni step, restituendo indicazioni di piano, correzione o stop.

Rimuove i prompt in coda che un figlio di fork DSH eredita dal proprio genitore, così il primo turno in un nuovo ramo esegue il prompt digitato lì invece di quello successivo del genitore.

L-clone gancio di memoria: DSH al termine di ogni turno (turn/end) esegue automaticamente il capture verso un cervello esterno; nella barra laterale della Web GUI il pulsante «大脑看板» (bacheca del cervello) apre con un clic il banco di lavoro della memoria.

Tool nativi Windows per gli agenti DSH: lettura e scrittura degli appunti, notifiche di sistema, ispezione del file hosts e diagnostica di rete, ciascuno con restituzione di dati strutturati e schede UI da PowerShell sicura contro le iniezioni.

Sezione delle impostazioni per le sessioni archiviate: sfoglia per workspace, cerca, dearchivia in blocco con la barra laterale che si aggiorna in tempo reale e regole opzionali di archiviazione automatica (giorni di inattività, mantieni gli ultimi N per workspace) con anteprima a secco — più una barra laterale a bordo sinistro per saltare tra i turni delle conversazioni lunghe e cronologia degli input ↑/↓ nel composer.

Riprende un turno dell'agente terminato dopo aver narrato l'azione successiva senza chiamare alcuno strumento: il guard riesegue il log del turno su agent/turn-stopping, pone una sola domanda vero/falso a un modello giudice e indirizza lo stesso turno a eseguire un altro passo.

Scheda delle modifiche ai file per turno per DSH Desktop: badge +N −M, diff allineati e apertura file su Mac/Windows (app di sistema, Finder/Explorer, VS Code).

Verifica ogni turno completato dell'assistente con un modello revisore indipendente e guida l'agente a correggere output falliti, con al massimo 2 round di revisione per turno e gli standard della cartella SOP iniettati come dimensione di revisione aggiuntiva.

Osserva le tracce di esecuzione dell'agente e attiva una revisione LLM al termine di ogni turno andato a buon fine quando scattano i segnali, cristallizzando flussi di lavoro riutilizzabili in skill registrate che migliorano progressivamente con le esecuzioni successive.

Aggiunge una scheda Reading al client web DSH che mostra i passi del processo e il ragionamento dal vivo nell'ordine di origine, comprime i turni riusciti nella risposta finale e mantiene intatte le schede originali, il composer e gli strumenti.

Profilazione delle capacità per modello per DSH: trasforma la cronologia delle sessioni locali in dashboard per modello con conteggi delle sessioni, utilizzo degli strumenti, tassi di errore e principali firme di errore, con filtri per intervallo di tempo e confronto multi-modello.

Notifiche desktop per approvazioni, domande e completamento del turno di DeepSeek Harness — così né DSH né voi finite per aspettare mentre navigate in un'altra scheda.

Cinque mini-giochi casual (puzzle a scorrimento di numeri, Sudoku, snake, griglia di Schulte, memoria numerica) che compaiono all'inizio di un turno, più il salvataggio automatico dei progressi tra le sessioni.

Riproduce un breve ding sintetizzato nella scheda del browser nel momento in cui un agente termina un turno, costruito interamente con la Web Audio API; non è previsto audio lato backend né notifica del sistema operativo.