Plugin

Gate di revisione avversaria per le chiamate agli strumenti. Si aggancia a tools/pre-execute e controlla prima, senza latenza, con regex locale i comandi distruttivi (rm -rf, git push --force, git reset --hard, DROP TABLE, format, scritture su disco) e i percorsi sensibili (.env, id_rsa, .ssh, .git/, $DSH_HOME). Solo una corrispondenza attiva una chiamata al modello di revisione, che restituisce allow o deny. Letture semplici e scritture ordinarie non passano da questo percorso né aggiungono ritardi. Ogni verdetto appare live nella GUI Web.

Aggiunge a ogni richiesta DSH di approvazione con privilegi elevati un’annotazione generata dal modello: cosa fa il comando, intento del modello, rischio e motivo, significato di ogni scelta. Cronologia ricercabile in /dsh-approval/history e diagnostica in /dsh-approval/diag.

Servizio GitHub issue per DSH: trasforma l’analisi di un errore di telemetria in un report uniforme, crea un URL precompilato per una nuova issue e lo accorcia se supera il limite configurato; riscrive una descrizione semplice come issue strutturata con il modello del deployment.

Instrada i comandi bash idonei tramite rtk (Rust Token Killer), comprimendo l’output prima che raggiunga il modello: chiede al rtk installato di riscrivere ogni comando e usa ciò che stampa. Se rtk manca, l’esecutore si comporta esattamente come quello standard.

Registra ogni sessione in una timeline Markdown leggibile nel relativo workspace: richiesta completa inviata al modello (inclusi system prompt e iniezioni dei plugin), input utente, risposte, ragionamento, chiamate e risultati degli strumenti, letture/scritture di file, ricerche web, caricamento delle skill, comandi e uso dei token. Include pagina di revisione, scheda per sessione e ambito di acquisizione configurabile.

Agent Studio per DSH Web: configura modelli, prompt, collegamenti agli strumenti per plugin e Skills; prova esecuzioni con risultati degli strumenti modificabili e cronologia. Conserva snapshot delle capacità di sessione, esporta preset autonomi e crea bozze Agents con un preset guidato.

Integrazione CI con Jenkins: pannello di avanzamento build nella barra laterale destra, impostazioni multi-istanza e cinque strumenti per i modelli (list jobs, build status, console log, workspace, trigger build). Se una build seguita fallisce, viene risvegliata la conversazione che la seguiva, affidandole la build fallita.

Loop di auto-miglioramento a tre ruoli: Data-RSI pulizia cross-sectional giornaliera (winsorize→standardizzazione→median fill) ed estrazione esperienza; Harness-RSI evolve prompt/memory/skill; Model-RSI evolve ricette alpha con walk-forward nativo, gap 2 giorni e multi-seed. Offline, un comando, GPU auto, uno skill.

Rileva task lunghi lato host per modelli locali con contesto ridotto: output lunghi in parts skeleton (una parte per risposta, poi assemblaggio), task multi-step in ledger PLAN.md/notes (prima piano, uno step per risposta). Euristico sul host, non dipende dall’autovalutazione del modello.

Bots persistenti e stanze gruppo in DSH: ognuno mantiene modello, preset permessi, workspace e sessione ai riavvii; ogni risposta diventa run nel ledger riprodotto dalla sidebar.

Assistente residente DSH, non una chat: finestra flottante e conversazione stabile indipendenti. Heartbeat limitato da quattro gate (permesso, budget giornaliero, quiet hours, cooldown) e lease che persiste al riavvio. A ogni wake il modello sceglie SKIP o messaggio breve; il silenzio è una decisione. Mostra il flusso reale dallo store host o dal log locale e può inviare nella conversazione. Portata uguale alla persona rappresentata ma read-only: legge tutte le sessioni, macchina e canali come GitHub, non scrive/invia/pubblica, non chiede permessi e non limita tool altrui. `npm run digest:github` organizza notifiche e PR aperte personali in tre sezioni cinesi e prepara bozze esplicitamente non inviate.

Task giornalieri/settimanali: reminder all’avvio, marquee sul composer, completamento con un clic, card modificabili e riepilogo IA domenicale. Widget API laterale con saldo, token/costo giornalieri e totali, dettaglio per modello, grafico 7 giorni. JSON in $DSH_HOME.

Risponde alle domande difficili con una spiegazione HTML visuale a pagina singola: modello scrive breve Markdown, CLI am incluso e senza dipendenze genera layout/CSS/coordinate. Bundle DSH solo skill con upstream invariato, senza codice Host.

Aggiunge impostazioni Omni-modal a DeepSeek Harness per qualsiasi endpoint immagine/video compatibile con OpenAI. Profili selezionabili configurano separatamente endpoint, API key, model, path e size per immagini e video, con parametri extra liberi. Test di connessione senza quota di generazione. Tre tool per il modello: generate_image, generate_video, check_video. I task video asincroni sopravvivono ai riavvii.

Rimuove il gate capability per prompt immagine: patcha risultati llm.resolveModelInfo e tabelle adapter dichiarando image input, consentendo invio/lettura anche a route senza modalità dichiarata. Non modifica app.asar/config-tree.

Diff pixel-level di due PNG locali: prima riga `PIXEL_CHANGED=true|false` machine-readable per assertion, poi rapporto differenze, bbox, delta canale massimo, MAE e pagina HTML autonoma. Regioni ignorate con coordinate assolute/frazionarie escludono orologi/cursori. Nessun riconoscimento contenuti: risposta deterministica solo sul cambiamento. Tutto locale, senza modello/rete/upload.

Pannello destro confronta immagini scelte dal workspace: 1/2/3/4/6 per pagina, zoom/pan individuale, sincronizza ingrandimento/posizione e riordina la striscia. Le immagini restano nel browser, non arrivano al modello.

Provider di ricerca OpenAI-compatible per web_search: una configurazione baseURL/apiKey/model per Qwen Token Plan, OpenAI e gateway Responses API.

Bridge DSH–WorkBuddy locale: lettura/ricerca/aggiunta di memory, skills, plans e daily logs; task CodeBuddy CLI locale con 4 profili permessi; controllo CDP di WorkBuddy (aprire chat, leggere HTML ricco sanitizzato, digitare/inviare, cambiare modello addebitato all’account, rilanciare con debug port se manca); pannello sidebar DSH. 25 tool, 15 route HTTP.

Traduce cinese↔inglese senza uscire da DSH con i modelli configurati, senza API key aggiuntiva; output streaming, prompt personalizzabile e cronologia locale per rivedere/r tradurre.

Motore MCP di code retrieval SQLite FTS5/BM25: code_search/code_outline/code_index/index_status. Bigrammi CJK, chunk tree-sitter consapevoli delle dichiarazioni, reindicizzazione incrementale, filtro segreti a tre livelli. Query cinesi trovano codice inglese; niente vector store/embedding per default. Richiede engine locale Python 3.10–3.12 via scripts/install.sh e CODERAG_ROOT nel profile patch.

Undo file per turno: snapshot prima della scrittura; model tool, comando umano /undo o pulsante ripristinano tutti i file modificati nel turno. Snapshot in-process, non via shell, senza permessi sandbox extra in workspace-write.

Monta il servizio semantico tsm-core-dlr (vettori + grafo LanceDB) come tool MCP, con skill DLR/TSM indipendente dallo scenario, stato e regole agent. Dipendenza obbligatoria, il servizio deve essere attivo prima del bundle.