Plugin

Collezione DSH di sicurezza autorizzata: nove modalità di lavoro (coordinatore red team, pentest, code audit, analisi binaria, attacco-difesa, evasione AV, risposta agli incidenti, sicurezza cloud, risoluzione CTF) e quindici plug-in runtime, gestiti da una pagina delle impostazioni con distribuzione, installazione, aggiornamento e disinstallazione con un clic.

Memoria persistente supervisionata da LLM per agenti AI — recupero basato su grafo, conoscenza cross-sessione, binario singolo. Funziona con DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw e qualsiasi runtime agente.

Pulisce le tracce di IA dai testi russi: trova artefatti di copia-incolla di chatbot (ChatGPT, Gemini, Grok, Perplexity, DeepSeek), rimuove i segni di testo nascosto (caratteri a larghezza zero, layout invisibile; la scansione ombra cattura marcatori divisi da invisibili) e riscrive il testo in prosa naturale su richiesta; 40 marcatori regex, 38 con voci complete nel registro delle evidenze; 156 gate, 530 test; bundle offline e solo testo (la rimozione dei metadati binari risiede in scripts/).

Memoria causale per dsh: bridge MCP stdio senza dipendenze che monta i 17 strumenti del server causal-memory con nomi puliti (senza prefisso mcp__) — archi decisione → esito con relazioni tipizzate (caused / enabled / prevented) in un archivio SQLite locale che persiste alla compattazione — più una sezione di prompt di sistema fissata. Richiede il binario del server causal-memory nel PATH (pip install causal-memory, oppure una release precompilata).

Adapter di terze parti che registra il server MCP upstream REA (Reverse Engineer Anything) in DeepSeek Harness come strumenti mcp__rea__*. La 2.x installa il proprio runtime (Node, REA CLI, JDK, Ghidra) in <DSH_HOME>/plugins/rea-bundle e avvia REA tramite shim, quindi dopo la configurazione iniziale funziona anche senza componenti preinstallati. La 1.x (branch v1, npm 1.0.6) è solo configurazione e richiede REA e Ghidra già installati. L’analisi è dell’upstream: binari nativi (Hopper/Ghidra/IDA), app JavaScript/Electron, assembly .NET, siti Web, APK Android e dispositivi adb, firmware e acquisizioni di processi.

Risponde al web_search integrato da un’istanza self-hosted di metaricerca RustXNG. Scarica e avvia il binario quando serve, poi lo arresta dopo un timeout di inattività. Il provider fetch opzionale decodifica anche pagine con charset dichiarato solo in <meta>.

Toolbox di conversione di unità che copre 20 categorie — lunghezza, massa, temperatura, area, volume (incl. unità di cucina USA), velocità, tempo, dimensioni dei dati (MB decimale vs MiB binario), velocità di trasferimento (Mbps vs MB/s), accelerazione incl. forza g, illuminamento (lux / foot-candle), pressione, energia, angolo, frequenza, potenza incl. tre definizioni di cavallo vapore, forza, coppia, tipografia (px/pt/em/rem) e consumo di carburante (mpg ↔ L/100km). Due strumenti — convert_unit e list_units — zero dipendenze a runtime, pura aritmetica; ogni risultato include la formula applicata.

Collega un server MCP MATLAB locale a DSH per valutare codice MATLAB, eseguire script e test .m e ispezionare i toolbox installati con mcp__matlab__*. Richiede MATLAB, il binario MathWorks MATLAB MCP Server e la modifica di un percorso dopo l’installazione. Il plugin da solo non registra strumenti.

Visualizzatore e editor di testo per il dock workbench: annulla/ripeti, salvataggio Ctrl+S, conferma delle modifiche non salvate e rilevamento binario, registrato come visualizzatore file predefinito.

Adattatore LLM LongCat-2.0: contesto di 1M, modalità di pensiero binaria, chiamata degli strumenti e streaming tramite l'endpoint compatibile con OpenAI.

Un subagent Douyin esplora video e commenti nelle ore tranquille e invia un report; i tool `dy_*` possono anche pubblicare e rispondere. Le risposte partono dalla pagina già autenticata con firma di richiesta propria, senza ticket IM. Timer quota giornaliera e Settings → Douyin (switch principale, modalità auto, fasce calme, round giornalieri, profondità report). Orientato a Windows; richiede il binario separato `douyin-mcp` (release yunsur/douyin-mcp, percorso via `dy_config mcpExe`) e login Edge/Chromium. Per rispondere serve un browser autenticato su CDP port; per pubblicare servono credenziali aggiuntive che molti account non hanno.

Shrinks oversized bash and job_output text by piping it through the external rtk binary, keeps the original in a spill file and lets the model fetch it back on demand; keeps the original text when rtk is missing or fails.

Registers 12 CatPaw (妙手) models as a DeepSeek Harness provider, with per-model reasoning effort, harness-executed tool calls, and QR-code login. The bundled catpaw-cli is a macOS arm64 binary (other platforms must supply their own copy), and calls use the signed-in CatPaw account quota.

Porta in DSH il risparmio token rtk di Claude Code: riscrive i comandi supportati e comprime build, test e log non raggiungibili (git, cargo, npm, pytest). Segnala le omissioni e come recuperarle; se il sandbox non accede allo store rtk, salva l’originale e ne indica il percorso. Il risparmio appare sotto il composer; /rtk stats mostra i dettagli. Se la riscrittura è incerta, rtk non funziona o rischia di perdere argomenti, esegue il comando originale. Binario rtk incluso, senza installazione separata sulle piattaforme principali.

Esegue lo ZCode CLI installato localmente come route modello `zcode` in DSH. Tutto il traffico è firmato dal binario ufficiale; il plugin non invia richieste proprie, non falsifica richieste client e non porta credenziali fuori dal dispositivo (il token del piano è decifrato solo in memoria per passarlo al CLI ufficiale). Nessuna API key necessaria. Supporta i canali one-shot a pagamento e app-server gratuito. Da v0.3.0 include un bridge HTTP MCP; le chiamate agli strumenti passano dall’approvazione DSH. Include documento contract e gate `node --test`.

Usa Claude Code (binario ufficiale non modificato tramite Agent SDK) come provider di modelli e subagent in DeepSeek Harness.

Browser visuale per DeepSeek Harness: scheda nella barra laterale destra sotto Browser integrato, trasmette Chrome in diretta come flusso binario di frame JPEG (senza polling di screenshot). L’Agent lo controlla tramite una vista numerata e parsimoniosa in token degli elementi interattivi.

HUD sullo schermo per l’avanzamento dei test DSH: un pannello clic-through sopra l’app in prova mostra aspettativa e risultato effettivo di ogni passaggio e indica se chi attende può riprendere mouse e tastiera. Binario universale precompilato arm64 + x86_64, quindi non serve Xcode Command Line Tools; il pannello richiede macOS 14+.

Mantiene le dimensioni della finestra DSH Desktop: registra il frame esterno in pixel fisici e lo ripristina centrato nell’area di lavoro al prossimo avvio, prima di mostrarlo, così l’animazione di boot usa la misura corretta. Impostazioni: 12 preset (1024x768–3840x2160), larghezza/altezza libere, centra al ripristino e applica subito; la scelta è immediata e persistente. L’helper di ridimensionamento viene compilato sul computer dell’utente: sorgente C# incluso, primo build con csc.exe Windows in-box (~110 ms misurati una volta, cache vicino al file di stato, avvio ~90 ms); altrimenti powershell.exe temporaneo. Nessun binario nel pacchetto, dipendenze npm o richieste di rete in uscita. Solo Windows.

Legge lo stato dei servizi Windows da WSL: elenca i servizi o ne esamina uno per nome con dipendenze, account di accesso e percorso binario.

Playbook di rilascio per agent IA. CLI installabile con npm + plugin DSH + bundle di skill. Copre npm, remote GitHub+Gitee, marketplace DSH, cargo crates.io, PyPI, exe PyInstaller, binari singoli Go e Rust, desktop Electron/Tauri. Bilingue EN/ZH.

Provider di delega a subagent che esegue qualsiasi binario CLI compatibile con Claude indicato da un campo executablePath configurabile.

Installs and runs Android native command-line tools from inside DSH: fetches aarch64 bionic packages from the Termux repository, unpacks them in pure JS and runs them through /system/bin/linker64, with no root, no Shizuku and no external package manager.

Connects DeepSeek Harness to LRC's local structured memory: distills conclusions every 8 turns, drops near-duplicates by character-level Jaccard similarity (≥ 0.85), and writes them to a local LRC store. Five tools — lrc_recall, lrc_forget, lrc_remember_now, lrc_handoff and lrc_status — cover on-demand recall, retracting wrong entries, immediate writes, session handoff and a status line. On first run it downloads a per-platform LRC binary (win32-x64, darwin-arm64 or linux-x64, SHA256-verified) and starts an isolated instance, so the LRC desktop app is not required; data stays in $DSH_HOME/cache/lrc-plugin/data unless LRC_BASE points at an existing instance.