Plugin

Routing automatico dello sforzo di pensiero per dsh: un classificatore a 7 domande fine-tunato localmente (ModernBERT, 842MB, inferenza CPU <1s) sceglie low/high/max per i messaggi senza intento; i retry in-sessione alzano il livello (da low a high a max) sotto vincoli di esclusione; il servizio di giudizio ritorna in sicurezza a low se irraggiungibile. Un chip del livello nella barra di input mostra il livello attuale e gli ultimi 20 giudizi. Tutta l'inferenza è locale - il testo delle attività non lascia mai la macchina.

Aggiunge un preset di permessi `auto` tra workspace-write e danger-full-access: un classificatore concede una volta le escalation di routine della sandbox, mentre le richieste pericolose o incerte vengono comunque inoltrate a un essere umano.

Auto-approvazione in stile CC per DeepSeek Harness: regole deterministiche di deny/allow più un classificatore allow/reject a due stadi con circuit breaker e guida al rifiuto.

Plugin IA per classificare dati urbani: consiglia automaticamente la categoria secondo GB/T 47949 e supporta dati strutturati, semistrutturati e non strutturati.

Prima che la finestra si riempia, un modello ausiliario riassume; il registro su disco sopravvive ai riavvii e si riancora dopo la compattazione host. Il modello sceglie tra sei pool; Auto cambia solo oltre la soglia del classificatore e mantiene cache prompt. Un watermark di 3 righe avvia handover in 4 fasi (backup fork, documento, compattazione, risveglio) senza perdere subagenti; i comandi slash lo rendono manuale. Agent Teams opzionale, /vision per modelli solo testo e verifica dei diff grandi con tester e revisore indipendente. UI/README/preferenze in 11 lingue, più skill MySQL/Redis in sola lettura, commit e documenti requisiti/design. In un singolo test giornaliero reale, 6 pieghe hanno sostituito 209 messaggi; contesto nell'ordine di decine di migliaia di token.

Rileva quale modello conversazionale viene servito a un account: lancia conversazioni probe usa-e-getta concorrenti, valuta ogni chain-of-thought in streaming da come aprono i loro paragrafi e cancella le probe che leggono come il modello più vecchio entro secondi. Include un self-check offline che riproduce 13 chain-of-thought etichettati a mano attraverso lo stesso classificatore.

Mantiene un pool di modelli e instrada ogni passaggio dell’agente a uno con il relativo livello di ragionamento; si configura con clic nel composer, senza JSON. Il router occupa la cella modello del composer e mostra insieme modello/livello della sessione e impostazioni proprie. Tre ambiti di autorizzazione (model/effort/full): la scelta manuale vale solo nell’ambito che la possiede; in effort il router è vincolato al modello scelto. Include preset con pesi per modello, routing vision per passaggi con immagini, segnali di sessione (active todo, context pressure, token budget, subagent depth) e classificatore semantico opzionale. thinking resta attivo: DeepSeek rifiuta richieste con thinking se la cronologia include una chiamata a tool eseguita con thinking disattivato.

Integra in DSH modelli WorkBuddy gratuiti/a pagamento, nazionali e internazionali, senza l’app desktop. Fork mantenuto di Faide-cyber/dsh-workbuddy, pubblicato come @bushizhanghan/dsh-workmate; l’upstream è già nel catalogo. Non installarli insieme: registrano lo stesso provider id "workbuddy-ai" e vanno in conflitto. v1.2.7 sposta i prompt di sistema troppo lunghi oltre il classificatore di rischio del canale del gateway nazionale, cambia la stringa del marchio DSH e aggiunge un dump di debug. Compatibile con dsh 0.2.0-rc.2–0.2.1, incluse le pre-release.

Protezione dei permessi per DSH: quattro ambiti con diritti read/write/execute nel menu nativo, più classificatore semantico Jev facoltativo per i comandi bash.

Riduce i costi LLM: un classificatore Jev (System One) valuta ogni turno secondo una policy dichiarativa e consiglia il percorso del modello per il subagente. Le attività di routine usano tariffe flash, le difficili restano al modello principale. Include /route esplicito, controllo runtime delle capacità di delega, occultamento credenziali e replay offline dal registro dei verdetti.

Router di modelli ibrido per DeepSeek Harness: regole dichiarative, controllo dei costi configurabile dall'utente (cost-first / quality-first / balanced), classificatore di task LLM opzionale e catene di fallback in caso di errore.

Classificatore autonomo dei permessi per il preset auto: regole allow/deny per strumento, un giudice semantico LLM e checkpoint git per sessioni non presidiate.

Recupera una sessione che l’host ha rifiutato per il superamento della context window: ricontrolla il messaggio gateway ignorato dal classificatore integrato, ricava la finestra reale e comprime l’intervallo più vecchio in un checkpoint senza chiamate al modello (potatura dei risultati degli strumenti, motore di compaction host se riduce la proiezione o digest meccanico). Poi riprova lo step fallito. Lo strumento `context_rescue` e i comandi `/rescue`, `/rescue-status` offrono lo stesso percorso manuale.

Router ibrido di modelli per DeepSeek Harness: regole dichiarative, controllo dei costi configurabile (cost-first/quality-first/balanced), classificatore facoltativo di attività LLM e catene fallback in caso di errore.

Controllo modello subagent: Jev classifier etichetta ogni turno e l’hook agent/request riscrive la richiesta verso provider, model e reasoning effort associati. Include selettore per sessione inherit/auto/manual, un prompt per ruolo prima dell’attività e replay offline dei verdetti passati.

Instradamento automatico per livello per DeepSeek Harness: il modello virtuale `smart` classifica ogni richiesta per difficoltà (hard/normal/easy) e necessità di visione, quindi la affida ai modelli già configurati. Nessuna configurazione aggiuntiva.