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Dopo ogni turno prevede il messaggio successivo e lo mostra come testo fantasma nel Composer: → per accettarlo, Ctrl+→ per completarlo parola per parola mentre scrivi, Esc per eliminarlo. Il modello segue la sessione per impostazione predefinita, ma si può scegliere nella scheda impostazioni, che include anche interruttore e test di velocità.

Nel Composer DeepSeek Harness, un incolla di oltre 1000 caratteri diventa [Pasted Content N chars]; un secondo della stessa dimensione riceve #2. L’host ripristina il testo completo prima che il modello lo legga, quindi riceve ogni carattere. Gli indicatori nel Composer e nel messaggio inviato aprono il testo completo in un pannello con pulsante di copia. Tutto resta in memoria: niente disco e nessun risparmio di token.

Aggiunge nel popup del modello DeepSeek Harness, accanto a reasoning-effort, un selettore context window valido per la sessione. Un indicatore mostra la finestra effettiva e apre preset inferiori al valore predefinito del modello; la scelta vale solo per la prossima richiesta di quella sessione. Una nuova sessione torna al valore predefinito del profilo. Non scrive file di configurazione né aggiunge dati al log della sessione.

Scheda reasoning-effort in stile Codex che sostituisce il selettore del Composer: mostra livello attuale, riga del modello, slider segmentato secondo i livelli forniti dall’adapter del modello, elenco modelli e ripristino. Al livello massimo compaiono un’aurora viola e particelle scintillanti.

Selettore modelli del Composer raggruppato per provider: scegli una scheda e poi il modello; mantiene la ricerca tra provider e Reasoning Effort.

Consente di comprimere i gruppi di provider nel menu modelli del Composer, lasciando aperto solo quello del modello corrente.

Anteprima in tempo reale nella scheda al passaggio del mouse sulla sessione nella barra laterale: strumento in esecuzione e durata, stato di pensiero, durata dell’ultimo strumento, miniatura allegato ingrandibile, ultimo prompt e risposta senza lo scaffolding di sistema iniettato, icone degli strumenti recenti e, su una riga, turni, token totali e modello. La pagina impostazioni ha 12 controlli (11 interruttori e uno slider), salvati nel profilo.

Selettore non ufficiale di modello e reasoning-effort ispirato all’interfaccia di Claude, usa i livelli disponibili del modello corrente e mostra effetti animati di pixel viola.

Cambia provider nella colonna sinistra e scegli un modello a destra; passare il puntatore, dare focus o fare clic su un provider aggiorna l’elenco dei modelli.

Solo Windows; richiede PowerShell e install.ps1 incluso. Aggiunge a sinistra del selettore del modello un menu con tre azioni immediate: ricaricare l’interfaccia, riavviare DSH e chiuderlo. La versione Windows non include queste opzioni.

Nota temporanea nella barra laterale destra di DSH, con ambito di sessione, workspace e globale, salvataggio automatico locale nel browser, copia con un clic e revisione LLM tramite il modello predefinito.

Aggiunge uno slider fisso nel menu del modello per scegliere il livello di ragionamento, con livelli generici per i modelli personalizzati.

Collega DeepSeek Harness a VS Code: approvazioni tramite notifiche native, ask_user_question tramite scheda laterale; ide_context riceve file attivo, diagnostica e selezione, inviabile al compositore. La sidebar mostra transcript live, selettore sessione limitato al workspace e controlli modello/permessi.

Selettore rapido modelli per DeepSeek Harness: il pulsante a sinistra del menu apre una finestra completa per provider con ricerca live, filtro, tag capacità letti dal tuo input config, badge reasoning, scorciatoie recenti e selettore dello sforzo. La scelta aggiorna subito il menu nativo.

Aggiunge al compositore il pulsante ✨ e il comando /enhance per strutturare la bozza, segnalare domande aperte sotto l’input, seguire il modello della sessione corrente e consentire l’annullamento.

Trasforma il selettore dei modelli del compositore DeepSeek Harness in una griglia responsive di schede raggruppate per provider. Solo lato host: inietta uno stylesheet tramite webserver/index-inject senza ricostruire il bundle client e supporta sia il selettore standard sia il menu dsh-peakrate.

Protezione DSH contro l’autoripetizione nell’output in streaming: rileva un ciclo di degenerazione nel ragionamento o nel testo visibile, interrompe il turno fuori controllo e riattiva l’agente con un avviso correttivo.

Gioco di deduzione sociale contro le proprie configurazioni di modelli. Il tavolo ha N posti (sei per impostazione predefinita, uno è il tuo); alcuni degli altri sono occupati da agenti con impostazioni diverse di provider, model, temperature, system prompt e disguise. Li interroghi e confronti le risposte per capire quali posti non sono umani. Identità dei posti e configurazione del modello restano nascoste in host state finché non esprimi un giudizio; allora vengono rivelati i parametri disguise. Ogni round esporta un JSONL della conversazione per posto e il record del giudizio. Stesso seed e script di mosse producono una riproduzione identica byte per byte, per confrontare esecuzioni con modelli o livelli disguise diversi.

Due giochi in DeepSeek Harness: il modello fornisce l’intento e un motore locale gestisce le regole. Un serpente a due cervelli pesca periodicamente una carta strategica; negli scacchi cinesi il modello commenta soltanto una mossa scelta tra candidati legali generati localmente. Entrambi continuano se il modello è lento, offline o senza quota.

Collega il client Android DSHM alle sessioni DeepSeek Harness sul computer per chat remota, cambio modello e approvazioni, con associazione e revoca del dispositivo.

Intercetta deterministicamente le prompt injection: analizza i risultati di letture file, ricerche repo e web fetch prima che entrino nel contesto del modello. I casi gravi vengono isolati in un involucro o bloccati; i file con credenziali sono messi in quarantena dal solo percorso.

Gate di deriva del system prompt: calcola hash e registra come baseline ogni sezione aggiunta da plugin o preset al prompt assemblato. Una modifica silenziosa delle istruzioni causa un errore evidente.

Firewall di contesto DeepSeek Harness: sostituisce credenziali nei risultati riusciti in testo semplice degli strumenti con ⟦cloak:category:n⟧ prima che raggiungano il modello; gli originali restano solo in un vault nella memoria del processo per agente. Include 36 famiglie di firme (condivise con git pre-push guard cloakpack), regole sui nomi chiave sconosciuti, regex, dry-run, audit e /cloak.

Monitora ragionamento e output e annulla il turno se il modello si ripete. Quattro rilevatori: ciclo identico, conteggio con righe diverse solo per numero, righe ripetute intervallate da testo e frasi definite dall’utente. Mostra un avviso da chiudere manualmente nell’overlay globale, con suono facoltativo. Monitor contiene opzioni, soglie e cronologia. Confronto locale, senza chiamate al modello né costo di token.