Plugin

Elimina le sessioni DSH dalla web UI e dal client desktop: pulsante di pericolo nell'intestazione e voce di menu sulla riga della sessione con una finestra di conferma del rischio; l'endpoint host e lo strumento agente rimuovono il log di sessione, la cache di proiezione e la contabilità dello spazio di lavoro.

Ricerca web avanzata e persistente: instradamento multi-motore (DeepSeek/Exa/DDG/Bing/Jina + GitHub/Bilibili/YouTube/V2EX/Xiaohongshu/Twitter/Reddit/RSS), cache SQLite+LRU, estrazione in stile userscript, rendering con Playwright.

Dashboard con mappa di calore dell'uso in stile GitHub: conteggio dei turni e spesa in token per spazio di lavoro (con tasso di cache hit), saldo dell'account DeepSeek e alias degli spazi di lavoro.

Plugin di memoria automatica per la GUI web di DeepSeek Harness: memoria a tre livelli (utente / note di progetto / log giornalieri) con iniezione e recupero automatici, riflessioni giornaliere, un pannello visuale e una pagina impostazioni, con eredità della memoria da altri strumenti AI.

Cache-aware local project memory for DeepSeek Harness (DSH): agents distill session work, lessons and next actions into a local JSON store (~/.dsh/dsh-memoir.json, source of truth) with a per-project PROJECT_MEMORY.md projection; bounded hot-memory (ranke

Project-scoped cross-session memory: six-layer SQLite store (soul/user/project/fact/lesson/topic) on node:sqlite, cache-friendly first-message injection, memory_remember/search/find_similar/read/update tools, and per-window nightly consolidation ("dream").

Mobile remote-control suite: bundle plugin with native sidebar entry and admin drawer, self-healing bearer-token gateway over LAN/Tailscale, Android app (sessions/approvals/questions/goals), /fs/* file transfer (Range resume, 2GB upload), latency-based multi-server auto-switch, offline chat cache.

Router di modelli e ottimizzatore dei costi per DeepSeek Harness: risposte rapide flash per le domande semplici, fallback automatico in caso di errore, pannello in tempo reale di token/cache/costo.

Vision for text-only DeepSeek via Doubao Web by default (zero-cost, no API key — drives your logged-in Chrome through a Windows CDP bridge), with Antigravity IDE quota (flash/pro) or Gemini fallback; auto detail escalation, vision evidence memory with compaction rehydration, content-hash cache, and a bilingual client panel.

Gateway MCP a divulgazione progressiva che cerca in grandi cataloghi remoti tramite `mcp_search`, poi invoca gli schemi esatti tramite `mcp_call` con connessioni lazy e cache limitate

Optimize a raw instruction into a professional prompt through the harness llm service — four-section (Role / Task / Context / Format) or a headerless plain-text style. Context-aware by default: the recent conversation is injected as background and may enrich the ## Context section. Long outputs resume from the truncation point with auto-expanded budgets; validated results are cached (identical requests cost zero model calls); a unified call budget bounds worst-case cost. Composer ✨ one-click optimize, undo, cancel and a token-cost hint; prompt_optimize tool (optimize + iterate), auto-optimize hook, auto-detected zh/en role document.

Zotero library tools via the local API (no API key): search items/collections, read metadata and abstracts, list attachments, read full text (parses PDFs on the fly when Zotero cache misses), download PDFs, and manage notes.

Renders the built-in cache-hit percentage with three decimals and widens the composer stats line to prevent truncation.

Configurable DSH usage statistics: a sidebar text/card widget plus a detail dialog with per-provider and per-model breakdowns, cache-hit rates, token trends, and latency details (TTFT and duration).

Monitoraggio dei costi dei token per modello con prezzi configurabili per cache-hit/miss, output e finestra di picco, una barra dei costi di sessione in tempo reale e segnalazioni per modelli non configurati

Bridge di visione nativo del provider LLM: le immagini incollate in chat vengono descritte da un modello di visione (Qwen3-VL via pi-ai/llama.cpp) e la descrizione testuale viene passata a DeepSeek solo testo per la risposta — ammissione delle immagini, instradamento e compattazione avvengono tutti tramite meccanismi nativi dell'harness, con una cache LRU delle descrizioni e retry sui 503

Heatmap delle attività nella sidebar di DSH Web: griglia in stile GitHub con commit giornalieri, utilizzo dei token e spesa stimata, con una riga di statistiche giornaliere per il totale dei token di tutte le sessioni, il tasso di cache-hit e il costo per modello calcolato automaticamente

Pillola di statistiche in stile iOS, comprimibile, sotto il composer: costo della sessione, saldo dell'account DeepSeek, tasso di cache-hit e utilizzo dei token in un pannello smerigliato

Per-session cost & usage report cards: tokens, cache hits, duration.

Settings usage dashboard: tokens, requests, output tokens, and cache-hit rate from session logs, with a stacked chart and a breakdown table by provider, model, or workspace.

DeepSeek API usage dashboard for DSH Web: daily cache-hit/miss and output token statistics from session logs, per-model cost estimates, account balance, 7-day trends, and a composer usage summary.

Automatically folds tool calls into Think-segment groups and collapses each finished turn into a single header showing duration, token, throughput, and cache-hit metrics.

Right-hand widget rail for the DSH Web UI: live session stats (turns, LLM/tool time, TTFT, speed, cache, tokens) and OpenCode Go quota via a same-origin host proxy; extensible widget registry for more platform usage widgets, visuals, utility actions and external integrations.

Plugin web per DeepSeek Harness (dsh): widget in sidebar per saldo API + spesa odierna, route /api/dsh-usage, contabilità delle chiamate di visione esterne (log di utilizzo JSONL), più una dashboard completa dell'utilizzo per sessione (log delle chiamate, statistiche per modello, tasso di cache, esportazione CSV) tramite la usa