Plugin

Trasforma il menu dello sforzo di ragionamento in un cursore e sostituisce il selettore standard modello/livello. Segue il puntatore; al rilascio scatta al livello più vicino e invia un aggiornamento di sessione per trascinamento. La traccia mostra riempimento, tacche e manopola bianca; solo xhigh, max e ultra hanno il gradiente fluido del brand. Le estremità mostrano i nomi dei livelli minimo/massimo; la stessa scheda apre l’elenco ufficiale dei modelli. Frecce: 1 livello; PageUp/PageDown: 2; Home/End: estremi. Ogni spostamento viene inviato. Il contatore di generazione dell’oggetto directory scarta risposte tardive; il movimento ridotto disattiva animazioni. Dati da modelDirectories standard; nessuna nuova capacità.

Mostra il provider del modello corrente con un badge compatto a sinistra del selettore nella riga strumenti del composer DSH Web.

Mostra il percorso modello realmente usato da ogni subagente: badge in ogni riga del catalogo padre e indicatore nell’intestazione della sessione figlia.

Nel client Web DSH, selezionando testo compare un pulsante in fondo per tradurlo sul posto. Usa il servizio llm host e il modello della sessione, senza API key separata; configurabile anche endpoint compatibile OpenAI. Risultato in popover entro la finestra, con copia in un clic e pulsanti lingua per ritradurre. Predefinito: cinese→inglese, altre lingue→cinese. Configurazione host-side; la API key non arriva al browser.

Sostituisce il selettore con un elenco comprimibile per provider (max 640x720), con nome modello, nome/ID provider e ID esatto modello. Modelli rari gestiti manualmente, preferiti separati. Classificazione solo utente: senza tracking d’uso o ordinamento automatico. Ricerca per nome/ID modello, nome/ID provider e note account.

Seleziona un passaggio nella conversazione DSH per leggerne una spiegazione semplice in un pannello flottante, usando il messaggio circostante come contesto. Tre livelli (plain/general/pro), con nuova spiegazione al cambio. Ricerca Web e file locali facoltativi: decide il modello per default oppure un pulsante forza una ricerca che riporta solo novità. Supporta domande successive e passaggio dell’intero scambio a una nuova sessione in standby, accodata senza svegliare il modello né consumare token. Le impostazioni sono in settings.json lato host e si scrivono solo al salvataggio. Il repository include anche endpoint compatibile OpenAI ed estensione browser (source).

Segna nel menu modelli DSH quelli usati da altre sessioni attive e ripristina per ogni modello il livello di ragionamento memorizzato e lo stato di chiusura del gruppo.

Mostra riepiloghi in cinese nelle schede skill di dsh-skill-mcp-panel: ogni scheda espansa include una breve sintesi, un tag di categoria e alcuni punti; la descrizione inglese resta dietro il toggle “原文”. L’host traduce su richiesta le skill non mappate con il modello predefinito corrente e memorizza il risultato su disco usando l’hash del testo originale, senza inserimenti manuali. Le descrizioni già in cinese vengono ignorate.

Suggerisce i passi successivi nel composer DSH: dopo ogni turno completato, una chiamata ausiliaria al modello corrente della sessione restituisce tre suggerimenti cliccabili sopra il campo di input; sceglierne uno compila la bozza.

Aggiunge due pagine visive a DSH Settings. Per i server MCP usa JSON come fonte di verità e riscrive il blocco gestito del profile patch, con convalida YAML e backup datati; prima di importare un mcpServers JSON incollato mostra aggiunte e sovrascritture. Thinking unlock interroga ogni gateway compatibile OpenAI sui livelli di ragionamento effettivamente dichiarati e salva la configurazione per livello senza alterare gli altri intervalli di byte dello YAML scritto a mano. Un pulsante separato sincronizza l’elenco modelli: anteprima di aggiunte/rimozioni, poi scrittura atomica di livelli e modelli; può anche seguire la pianificazione della pagina.

Collega TypeSafe/Jev, Cloudflare/Clef, Nace/Drex, Laya self-hosted e provider decisionali personalizzati tramite un’unica interfaccia. Classifica, filtra e valuta agent e plugin, oltre a localizzare oggetti nelle immagini con risultati strutturati.

Rimuove sandbox_permissions/justification se non possono ampliare il sandbox mode corrente, evitando errori. tools/pre-execute confronta il mode richiesto con quello risolto dalla policy di sessione e rimuove i campi se uguale o più restrittivo (anche justification isolato). null, vuoto e use_default dalla shell Codex valgono come nessuna richiesta; in danger-full-access elimina qualsiasi valore, incluso require_escalated. Le richieste di vero ampliamento, mode sconosciuti e tool senza schema DSH restano al core DSH. Non amplia mai i permessi. Elenco configurabile; default bash/pwsh/write/edit/run_code. Nessuna dipendenza.

Chatta con DeepSeek Harness da Feishu/Lark: ogni chat corrisponde a una sessione DSH, i messaggi diventano turni e le risposte arrivano in schede. Domande, permessi e cambi modello/conversazione sono interattivi. File/immagini ricevuti vengono scaricati nel workspace.

Collega sessioni DSH a Feishu/Lark, Telegram e DingTalk. Ogni chat è legata a una sessione riprendibile; risposte in schede in streaming. Scheda finale con modello, token, passaggi e durata. Domande e approvazioni si gestiscono in chat; credenziali per canale nelle impostazioni Web.

/review invia le modifiche correnti a un subagente revisore fissato al modello scelto, con una sessione continua per chat.

Vista unificata per gestire Agent Skills locali e cercare, vedere in anteprima e installare da ClawHub, ModelScope e QwenPaw, con filtri fonte/categoria. L’agente può installare tramite skill_hub.

Skill e strumento per consultare saldi account modello su DeepSeek, Doubao/Volcengine, Qwen/Alibaba Cloud, Hunyuan/Tencent Cloud ed endpoint HTTP personalizzati. Sola lettura, cache 60 s.

Il pulsante altoparlante vicino al selettore modello va all’inizio dell’ultima domanda, mostra un cursore lampeggiante e legge fino all’ultima risposta (dsh-tts, voce browser come fallback). Tieni premuto e fai clic per scegliere l’inizio; trascina verso l’alto per aprire il mixer verticale di media nella pagina e uscita di sistema.

Visione via NVIDIA NIM: espone il MCP stdio incluso come mcp__opencode_eyes_nvidia__describe_image, usa uno dei sette modelli ospitati (MiniMax-M3 predefinito) e ruota più chiavi API.

Visione per modelli testuali: espone il server MCP stdio incluso come mcp__opencode_eyes__describe_image, invia l’immagine a StepFun step-3.7-flash e restituisce una descrizione dettagliata.

Rileva errori consecutivi identici degli strumenti e può sospendere l’esecuzione prima del passaggio successivo del modello. Conserva i risultati originali e le ripetizioni riuscite, con un report nella chat DSH Web.

Esegue le risposte /single-turn e /multi-turn in subagenti isolati, così i risultati restano nella chat corrente e non entrano mai nel contesto del modello principale.

Sostituisce il selettore del modello nel composer con un picker orientato alla ricerca e aggiunge una pagina di gestione: crea e modifica canali llm-pi-ai, seleziona i modelli disponibili su un endpoint e dichiara livelli di ragionamento e capacità per modello.

Solo Windows: riutilizza il proxy locale dei modelli dell’app desktop XiaoyiWork connessa, rendendoli disponibili in DeepSeek Harness senza una chiave API separata.