Plugin

Console WorkBuddy per DeepSeek Harness in un solo plugin: pool di account/modelli (unito da dsh-workbuddy-xdpool), mercato di skill con selettore nel composer, check-in in blocco, attività in attesa, stato sessione, cronologia e uso dei crediti. Bilingue.

Riavvio di DeepSeek Harness con un clic tramite un pulsante nella barra laterale, uno strumento del modello e un watchdog separato.

Fork mantenuto di `dsh-prompt-enhance`, aggiornato a DSH 0.1.7. Corregge i problemi che impedivano il caricamento sugli host attuali: `InputState.imageIds` è diventato `attachmentIds` e il pulsante del composer mandava in errore il campo; `settings.get()` è stato rimosso; `/enhance` leggeva un ID di sessione non più esposto dall’agente. Nelle riscritture `reasoningEffort` è disattivato per impostazione predefinita; una misurazione ha registrato 252 token di output per una bozza contro 2897 con il default del modello. Include una pagina Settings con tutti i 17 campi. Verificato su host reale 0.1.7-rc.2: attivazione, richiesta HTTP live di miglioramento, `/enhance` nella GUI e lettura/salvataggio della configurazione. 204 test.

Pannello del flusso di ragionamento nella barra laterale destra di DSH Web: raggruppa il flusso in tempo reale di ogni sessione per turno e passaggio, con testo e chiamate agli strumenti del passaggio. Per impostazione predefinita è espanso solo l’ultimo turno; gli altri sono ridotti a una riga. Una regola locale raggruppa i passaggi in fasi di attività, segnala quello in attesa di uno strumento e mostra il motivo degli errori. Il ragionamento completo di ogni passaggio si recupera su richiesta; un indice locale di tutti i turni cerca titoli, testo utente e numeri. Un intero turno può diventare un titolo cinese con una chiamata al modello.

Strumento `library_search` per il modello: ricerca gratuita “esiste già?” su npm, crates.io, Maven, Go, PyPI, RubyGems e GitHub. Ordina prima le corrispondenze esatte e usa stelle e download come indicatori di adeguatezza. Non serve una chiave API.

Strumenti CLI codebase-memory rivolti al modello: `codebase_list_projects`, `index_repository`, `index_status`, `search_graph`, `query_graph`, `trace_path`, `get_code_snippet`, `get_graph_schema`, `get_architecture`, `search_code`, `detect_changes`, `manage_adr`, `ingest_traces` e `delete_project`.

Riassume la sessione DeepSeek Harness corrente con /recap o dopo un periodo di inattività. Consente di configurare i modelli, generare l’output in cinese o inglese e espandere i riepiloghi nella conversazione.

Riesecuzione in linea per DeepSeek Harness: riavvia qualsiasi turno precedente nella stessa posizione, rigenera la risposta dallo stesso prompt e conserva tutti i turni successivi. Esempio: A B C1 D E F G. Implementata con il contratto ufficiale surface-replace.

Misuratore dei costi LLM per sessione per la Web UI di DeepSeek Harness: suddivide l’utilizzo del provider per modello in input non in cache, lettura cache, scrittura cache e output, quindi stima il costo secondo le tariffe a consumo di DeepSeek e Xiaomi MiMo, incluse le fasce di punta e inattività di DeepSeek.

Provider di modelli OpenCode Go e interfaccia delle impostazioni per DeepSeek Harness.

Tabellone di pianificazione in una terza scheda accanto a chat e traiettoria: calendario mensile con settimana da lunedì e schede giornaliere con titolo, nota, orari, tre livelli di importanza e casella di completamento. Ripetizioni giornaliere, settimanali o nei giorni feriali, con data finale facoltativa. Modifica o eliminazione chiedono se riguardano questa occorrenza o l’intera serie; il completamento è tracciato per giorno. Un pulsante svuota il giorno saltando le sole occorrenze ricorrenti di quel giorno e conservando le serie. Cinque strumenti consentono all’agente di leggere, scrivere, eliminare, svuotare e annullare i piani durante la conversazione.

Generazione nativa di immagini fal.ai per DSH: scheda di configurazione FAL_KEY nella lingua di DSH (zh/en, inglese predefinito) e strumenti Agent (fal_generate_image asincrono, fal_edit_image, fal_get_image_task, fal_list_image_models) che chiamano direttamente queue.fal.run.

OAuth LMM via browser e provider di modelli associato all’account per DeepSeek Harness.

Sostituisce il selettore modelli del composer DSH con una versione raggruppata e ricercabile.

Pannello di utilizzo dei modelli per DeepSeek Harness: contabilizza automaticamente ogni chiamata dai log di sessione con timestamp reali, cronologia completa e incrementi in tempo reale. Mostra token, costo, richieste, andamento e composizione dei modelli, con viste per modello, progetto e sessione e tariffe a fasce modificabili.

Relay di modelli per DeepSeek Harness: espone qualsiasi provider LLM DSH registrato (ad es. @tnnevol/dsh-codebuddy) tramite un’API /v1 compatibile con OpenAI, così altri progetti possono chiamarlo con un client OpenAI standard.

Plugin di terze parti per DeepSeek Harness: configura un prompt personalizzato per ogni workspace tramite un comando slash e lo inserisce nel contesto del modello all’avvio della sessione.

Converte diagrammi di flusso Mermaid in SVG conforme a GB/T 1526-1989 (ISO 5807) tramite un unico strumento rivolto al modello, con impaginazione A4/A3 facoltativa.

Organizzatore modelli DSH: raggruppa il menu del composer per provider con sottomenu modello comprimibili, inclusi i livelli di ragionamento. In Models aggiunge un pannello mobile per riordinare provider e modelli.

Host universale MCP Apps e plugin UI per DeepSeek Harness (DSH).

Livello decisionale strutturato per il loop agente DSH: gate per chiamate pericolose, autocontrollo dell’output, limitazione strumenti e protezione dai loop tramite modello di giudizio collegabile.

Pagina iniziale in stile giornale per una sessione ancora in esecuzione. Aggiunge la scheda Conversation View accanto a Chat e Trajectory; mostra per turno durata, passaggi, strumenti, token ed esito, modifiche per file, tempo del modello rispetto agli strumenti, il turno più costoso, i comandi degli errori non ritentati e la pressione del contesto rispetto alla capacità dichiarata del modello instradato. Generata deterministicamente dal log durevole, senza modello, costo in token o allucinazioni; stesso log e orologio producono byte identici. Non aggiunge nulla alla sessione né chiama modelli; segnala le approvazioni in sospeso senza rispondervi. Mostra solo pagine con contenuto e si aggiorna a fine turno e con polling a due velocità con controllo finale limitato ai soli metadati.

Biblioteca di articoli e spazio di lettura: ricerca arXiv, libreria locale di file semplici con metadati, PDF e testo integrale estratto, più note Markdown a tre livelli (panoramica, comprensione, critica) accanto ai PDF. Include sette strumenti del modello e un pannello web.

Aggiungi un modello ai Preferiti per non doverlo scegliere ogni volta dal menu.