Plugin

Pacchetto di memoria e contesto OpenViking per DeepSeek Harness: richiamo automatico pre-passo e iniezione del profilo, acquisizione della sessione, protezione degli URI `viking://` e strumenti di memoria per richiamare/scrivere basati su un server OpenViking.

Connette dsh a un runtime locale SandBase Harness tramite stdio MCP per gestire agenti e sessioni, trasmettere turni, ispezionare artefatti e annullare attività.

Monta 88 competenze confezionate di ricerca, intelligenza sociale, marketing e business in dsh tramite il fornitore di competenze del filesystem.

Provider di skill per agent You.com e configurazione MCP per DeepSeek Harness (dsh), registrati tramite ctx.skills

Pannello di anatomia per gli organi di Agent-Body: fornisce una dashboard dei parametri vitali in tempo reale su /anatomy all'interno dell'harness stesso — organi, battito, registro di guarigione, contatori di auto-addestramento e il flusso di impulso reale — letti direttamente dai file di runtime anziché ridigitati. Solo host, senza bundle client e senza fase di build.

Motore di contesto Zero-residence: i payload di grandi dimensioni degli strumenti vengono espulsi dal contesto attivo verso un archivio interrogabile e rimangono solo puntatori deterministici, così i token di prompt per turno smettono di crescere con la trascrizione. Qualsiasi contenuto mascherato viene ricostruito alla lettera dal log della sessione su richiesta, tramite id di chiamata dello strumento o seq della sessione.

Kernel di organi di Agent-Body: plugin organizzati come un unico corpo. Ogni comando diventa un impulso nervoso che innerva deterministicamente l'organo competente e nomina la capacità; i riflessi scattano senza chiamata al modello; un battito a intervallo variabile pompa direttive dell'operatore, propriocezione e avvisi di omeostasi ovunque; i guasti seguono un'attribuzione deterministica (strumento, argomenti, permesso, timeout, rete), una prescrizione e un ciclo di ricontrollo, e gli errori di argomento non vengono mai ritentati. Un organo mancante è compensato da quello con maggiore sovrapposizione di capacità, e gli schemi degli strumenti sono filtrati dall'intento corrente (riduzione misurata dell'84,7%, riproducibile nel repository). Pacchetto kernel del repository agent-body.

L'organo di memoria di Agent-Body: dopo 2 minuti di silenzio entra in sonno leggero e dopo 5 in sonno profondo, dove regole deterministiche distillano l'esperienza reale in carte di memoria (trappole, playbook, hotspot, problemi irrisolti, fatti). I comandi in arrivo richiamano le carte correlate per parola chiave e le iniettano nel contesto; le carte inutilizzate a lungo decadono con un tempo di dimezzamento e vengono archiviate invece che eliminate. Inoltre elimina il rumore degli avvisi di omeostasi di tutto il corpo: le ripetizioni entro una finestra vengono contate invece di essere ristampate, e un avviso che ricorre senza mai guarire converge in uno scostamento di stato stazionario noto e tace. Consolidamento e richiamo non fanno chiamate al modello.

Casella degli strumenti per lo sviluppo di firmware embedded C/C++: agenti e skill che coprono FreeRTOS, interrupt, archiviazione NVM, Keil MDK, ARMCLANG, triage dei HardFault, macchine a stati, architettura e pattern LVGL.

Installa suite da qualsiasi repository git del marketplace di Claude Code, Codex, Cursor, Kimi o agent-plugins.org — skill, server MCP, hook e comandi slash vengono iniettati nelle sessioni DSH a runtime, con una pagina del mercato nella GUI Web.

Livello di coordinamento dei plugin: i plugin dichiarano le proprie capacità, i comandi vengono instradati al plugin proprietario senza una chiamata al modello, gli schemi dei tool si caricano su richiesta per ridurre i token del prompt, la cronologia delle esecuzioni si consolida in memoria a lungo termine nei momenti di inattività e i guasti vengono classificati prima di qualsiasi retry.

Plugin di memoria a lungo termine NeatMem per DeepSeek Harness: client REST leggero verso un server neatmem

Instradamento e evoluzione intelligenti dei subagent: associa ruoli a qualsiasi provider/modello registrato in DSH, inclusi i modelli forniti dai plugin provider di Codex e Claude Code, con apprendimento del workspace.

Lato DSH dell'ecosistema di memoria dsh-ecolink: collega chat.deepseek.com e DeepSeek Harness tramite un'estensione del browser che raccoglie i tag di memoria in formato DSM e inietta le memorie richiamate nelle chat web, un servizio locale senza dipendenze che scrive un pool di memoria condiviso e questo adapter, che inietta le memorie prima dello step e offre la scrittura di ritorno /ecolink-push; la compressione è transazionale (pool di staging con commit/rollback).

Gestisci mercati di plugin DSH basati su Git, skill agente installate e hook Codex opzionali dalla pagina delle impostazioni web.

Competenza di verifica delle affermazioni che confronta documenti di progettazione e piani con i fatti del codice, escalando le affermazioni comportamentali a verifica eseguibile con primitive logiche per macchine a stati e modelli di dati, con regressione prima/dopo, vincoli di dominio e mining dei rischi di concorrenza.

Livello di adattamento DSH di dsh-ecolink: legge direttamente il pool di memoria locale, iniezione pre-step (punteggio + budget + deduplicazione della sessione), filtro #nome_memoria, per collegare l'ecosistema di memoria lato web

Instrada ogni attività verso un modello e la sua revisione verso un altro, con prove di qualifica, failover e un diario durevole.

Caricamento file drag-and-drop nel compositore di conversazione, pillola di utilizzo token con tracciamento della quota e gestione archivio sessioni — un addon tre-in-uno per l'uso quotidiano.

Ciclo di autoapprendimento per dsh: registra lezioni, redige e promuove skill; revisione periodica del curatore che corregge, consolida e ritira le skill.

Misurazione dell'uso dei token e dei costi per dsh: statistiche per sessione e aggregate con prezzi configurabili e report.

Sicurezza e governance per dsh: negazione degli strumenti basata su regole, traccia di controllo completa delle chiamate degli strumenti e report di governance.

Server A2A (Agent-to-Agent) nativo per dsh: espone questo dsh come agente richiamabile tramite HTTP con attività JSON-RPC.

DSH 插件：读写钉钉 AI 表格（多维表 / aitable），并提供「钉钉文档」设置面板与定时导出。包装钉钉官方 dws CLI。 Read and write DingTalk AI Tables from DeepSeek Harness, with a settings panel and scheduled CSV export.