Plugin

Installa quattro preset di ricerca matematica multi-agente per DSH: v2 (pipeline guidata dalla probabilità con dibattito tra più verificatori), v3 (base di conoscenza Markdown in stile paper con un agente pianificatore e una libreria di metodi riutilizzabile), v4 (residenti persistenti auto-organizzati che si scrivono e si incontrano) e v5 (un istituto di ricerca con un accademico che scompone e assegna il lavoro, ricercatori votanti, lavoratori temporanei, chat di gruppo e una board di attività compare-and-set); tutti e quattro supportano la ripresa da checkpoint, l'intervento umano e un interruttore opzionale di verifica formale Lean (off/encourage/require) la cui prova superata trasforma il voto in un controllo di fedeltà delle affermazioni Lean.

Installa un preset di scrittura di romanzi multi-agente per DeepSeek Harness: un agente direttore assegna il lavoro a cinque sottoagenti specializzati — costruzione del mondo, trama, gestione dei personaggi, scrittura della prosa e revisione QA.

Plugin Windows che sostituisce l'esecutore shell dell'host con bash di Git for Windows in ogni modalità agente, materializza varianti Git Bash dei preset standard, minimal, PTC e Cordis (marcate per-file con sha256, modifiche utente preservate), ed espone una capacità gitBash così i preset companion scelgono automaticamente Git Bash; quando dsh-better-sidebar è installato adotta anche la shell del terminale di quella sidebar (tab UI e strumenti terminal_* rivolti al modello) tramite la sua seam di impostazioni ufficiale.

Preset agente in due fasi per DeepSeek V4 Pro: la prima richiesta vede solo bash+read (bootstrap allineato a Minimal), poi il catalogo completo di strumenti Standard dopo la prima chiamata di strumento o risposta; distribuito come pacchetto installer più una directory di preset manuale.

Gestore delle sessioni per DSH Web: elimina, archivia, sposta tra workspace, migra i preset; preferiti, da rivedere più tardi, ricerca, ordinamento, priorità, aggiunta di tag e note; elaborazione in blocco. Suggerimenti e feedback sono benvenuti su GitHub.

ClearAI: The Epistemic Loop, nativo per DSH.

Abbina i tuoi modelli e i budget di token a ciascun ruolo, poi lascia che DSH deleghi subagent specializzati in base al tipo di attività. Copre analisi dell'architettura, UI/UX, implementazione del codice, esplorazione della codebase e ricerca della documentazione, con configurazione automatica più sforzo di ragionamento e permessi degli strumenti per ruolo.

Preset modalità esperto DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): coordinatore + 17 subagenti esperti con delega automatica. Funzioni: taskboard (stati pending/ready/running/done/failed, DAG dipendenze, rivendicazione atomica, retry, ripristino), gate qualità (pipeline 5 fasi: requisiti, implementazione, verifica, revisione, integrazione; 2 rilavorazioni), Five-Anchor (revisione/convergenza/anti-deriva/cooperazione/risorse), Near-distance (modello identità/compito/output), divulgazione progressiva (~28% risparmio token), persistenza, bus P2P, revisione incrociata, pool esperienza, via rapida, auto-retry. 17 esperti: dati, copywriting, legale, PM, frontend, UI/UX, architetto, social, growth, fin. quant., backend, DevOps, DB, QA, sicurezza.

Preset unificato e ancorato per l'agente per DeepSeek V4 Pro/Flash sull'API ufficiale e su opencode-go: bootstrap a due tool minimale-esatto alla prima richiesta, percorsi Pro/Flash consapevoli del modello e gestione del catalogo consapevole delle epoche per la stabilità delle sessioni lunghe.

Preset unificato di agente ancorato per DeepSeek V4 Pro/Flash sull'API ufficiale e su opencode-go: bootstrap della prima richiesta con due strumenti minimi ed esatti, percorsi Pro/Flash consapevoli del modello e gestione del catalogo consapevole delle epoche per la stabilità delle sessioni lunghe.

Sette modalità preset agente per DeepSeek Harness, ciascuna con un confine di strumenti fisso, routing del modello per modalità e livelli di delega omd_task veloce/profondo, più un loop plan-to-execute (/mode, /start-work, /ulw basato su obiettivi) e una pagina impostazioni che rimappa i modelli per modalità e livello.

Bundle di preset agente Programming Mode: l'agente di coding standard con una persona che impone la disciplina Superpowers (prima le skill, brainstorming prima della costruzione, piani prima del codice, TDD, debugging sistematico, verifica prima del completamento) più una disciplina di volume di codice Ponytail sempre attiva (scala di codice minimo a 7 livelli, predefinito completo); include tutte e venti le skill (14 superpowers + 6 ponytail) e inietta meccanicamente la skill using-superpowers completa nella prima richiesta di ogni nuova sessione.

Preset agente in modalità apprendimento: un agente di coding che insegna mentre programma — spiegazioni concrete basate su scenari, guida socratica e spazi vuoti per esercitazioni TODO(你), modellato sullo stile di output Learning di Claude Code; installabile tramite dsh plugin add (dsh-learning-mode su npm).

Preset agente per DeepSeek Harness che sovrappone il toolkit autoriferenziale Cordis (plugin dinamici, ispezione a runtime) e le competenze di creazione dei preset al preset PTC Code-Mode; i file materializzati portano marker sha256 per singolo file, quindi i preset modificati dall’utente non vengono mai sovrascritti durante upgrade o disinstallazione.

Bridge WeChat bidirezionale per DeepSeek Harness tramite il protocollo iLink: associa il tuo WeChat personale con una scansione QR e chatta con un agente DSH locale dalla chat box (testo, immagini, voice-to-text, file); un pannello impostazioni web gestisce binding/avvio/stop/stato, il binding progetto-sessione continua la conversazione sul desktop, i push proattivi wechat_notify includono throttling, e il demone puro Node gira su Windows/macOS/Linux.

Preset dell'agente per team di prodotto virtuale: conversazione guidata dall'utente che ti accompagna attraverso l'intera pipeline di 12 fasi dall'idea al prodotto spedito, promosso e operato, con gate per fasi e competenze per fase.

Preset agente Learning Mode: un agente di coding che insegna mentre programma — spiegazioni concrete basate su scenari, guida socratica e spazi vuoti per esercitazioni TODO(你), modellato sullo stile di output Learning di Claude Code; installabile tramite dsh plugin add (dsh-learning-mode su npm).

Modalità personalizzate / gestore di assistenti: personalizza il prompt di sistema di ogni modalità nelle impostazioni — file riletto dal ciclo dell'agente prima di ogni passo del modello, ogni modifica vale dal passo successivo — avviala dalla composizione ufficiale standard/PTC/minimal/Cordis, attivando/disattivando una per una le righe dei plugin montati (composizione personalizzata per modalità), rinominabile a piacere. Più assistenti, ognuno col suo prompt su una sola macchina: un assistente di programmazione, un compagno di chat e una persona per il roleplay (RP) — configurazione multi-agente da scegliere a ogni nuova sessione. Le righe intatte sono uguali byte per byte alle distribuite, condizioni di piattaforma incluse.

Preset agente che trasforma obiettivi multi-fase in flussi ripristinabili: fasi con arbitro, identità di blocco SHA-256, gate di revisione del terminale firmato HMAC e log di esecuzione event-sourced; include 15 agent tools.

Badge modalità preimpostata incorporato nel pulsante "New Session": clicca per scegliere il preset agente predefinito per la sessione successiva (i nomi lunghi vengono troncati con ellissi per mantenere l'etichetta leggibile).

Predefinizioni migliorate di auto-compattazione per i preset agente di DeepSeek Harness: applica con un solo comando soglie/budget di retention ottimizzati e policy per modello, in modo idempotente con backup e rollback.

Preset agente di coding quotidiano ultra-leggero per DeepSeek Harness (dsh) che elimina l'orchestrazione pesante per un'esecuzione strumenti rapida e diretta.

Preset di agente minimale per Windows per DeepSeek Harness: persona fissa su una riga, tre strumenti, nessun contesto a runtime.

Git worktree per DeepSeek Harness: cinque strumenti agente, un selettore Nuova sessione che avvia una sessione dentro un worktree, una scheda nella barra laterale per il diff non committato, un pannello che disarchivia o elimina le sessioni archiviate e la rinomina con doppio clic. La rimozione rifiuta modifiche non committate o non tracciate e non rimuove mai il worktree principale.