Plugin

Pannello di analisi del contesto DSH: dashboard Context + comando /context + browser Context — gestione completa del ciclo di vita del contesto con composizione categorizzata, dettagli dei contenuti, tendenze evolutive, eventi di compattazione/iniezione e statistiche.

Governance e routing DSH a livello di profilo, con un centro di controllo web per ispezionare responsabilità ed evidenze, più compattazione, memoria semantica con ambito, continuità di sicurezza e consegna verificata; compatibile con DSH 0.1.5-rc.1.

Plugin di sicurezza per reverse engineering e pentest in un unico bundle: restringimento degli strumenti al primo turno, instradamento per dominio e 33 strumenti che coprono APK, web, binari nativi, protocolli, malware e campioni di LLM — con playbook per decompressione, aggiramento delle licenze e anti-analisi, motore di valutazione H-CoT (instradamento semantico, comando /hcot), banco di lavoro web con scaffale strumenti guidato da registro, flusso di casi su disco (catena di evidenze persistente automaticamente, risultati validati numerati con E, ripresa dopo compattazione), scoperta di strumenti esterni basata su GitHub e 361 documenti di riferimento on-demand.

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).

Gestore delle sessioni DSH: eliminazione con cestino/ripristino/eliminazione definitiva, ripristino delle sessioni archiviate, statistiche sull'attività recente, continua/pausa, apertura della cartella dei log, indicatori di non letto, fork in una nuova chat, raggruppamento e ordinamento per area di lavoro, soglia di compattazione del contesto.

Animale domestico desktop DSH fluttuante con 12 animazioni di stato autoprodotte per richieste, strumenti, compaction, archivio e miglioramento dei prompt; occupazione del contesto in tempo reale; un Registro a Vita persistente tra sessioni; totali per fornitore/modello, tendenze orarie e viste a 7/30 giorni; commutazione tema scuro/chiaro; stime dei costi opzionali (disattivate per impostazione predefinita) con editor visivo dei prezzi e avviso di budget mensile; importazione ZIP skin lato client; esportazione dell'utilizzo JSON/CSV; letture del pannello solo snapshot con indicizzazione incrementale in background; e miglioramento dei prompt opt-in con anteprima modificabile e invio al composer DSH.

Mantiene raggiungibile dall'harness un server locale di modelli TinyTitan: la route llm-pi-ai viene aggiornata dai modelli installati ed è montato un backend di compaction che non ragiona.

Pannello navigatore della conversazione: mostra la sessione corrente come un outline ripiegabile per turni con badge di tipo per ogni passo (assistant, tool, command, compaction, error), una bolla al passaggio del mouse che mostra l’intera domanda dell’utente, una modalità minima che nasconde i numeri dei turni per una vista solo badge, un filtro per parole chiave su domande dell’utente e risposte dell’assistant, salto con clic con tracciamento della posizione di lettura e paginazione della cronologia per caricare earlier/load-all. Host >= 0.1.2-rc.1; gli host legacy installano @legacy/0.2.5.

Pipeline per il costo in token di DeepSeek Harness: compattazione a livelli sensibile alla pressione (proiezione senza perdite sotto il 40% di pressione del contesto, riassunto con LLM sopra), allowlist dei tool per agente, conversione di testi lunghi in immagini con riassunto visivo e un comando /token-status che traccia pressione, livelli e token risparmiati.

Cronologia di input in stile terminale per il compositore web: richiamo con le frecce che privilegia i margini, con ripristino esatto di bozza/cursore, cronologia persistente locale nel browser, ricerca inversa con Ctrl+R e consapevolezza del contesto scorrevole; la versione 0.5.0 aggiunge un livello di input intelligente — snippet tra sessioni (/save, /load), modelli di prompt con variabili, insight sul riutilizzo ed evidenziazione dei riepiloghi di compattazione.

Budget di pensiero per richiesta, un backend di compattazione e una scheda impostazioni per la linea locale Qwen3.8 (llama.cpp o NInfer).

Rotte di modello dedicate, strumenti e guida di sistema per visione, compattazione, revisioni, subagent, titoli e generazione di immagini.

Forza la compressione del contesto durante l'esecuzione di modelli llama.cpp a basso contesto come Qwen3.8-27B, migliorando l'efficienza del modello e la fluidità d'uso, insieme a prompt di compattazione ben raffinati.

Compattazione del contesto protetta per DeepSeek Harness (dsh): la LLM propone, le guardie deterministic decidono — riduzione eager per atomo (extract/summary/false sotto guardie verbatim) + eviction lazy del reference-graph (0-LLM) + recall byte-esatto da un log append-only.

Pipeline a livelli per l'ottimizzazione dei token per DeepSeek Harness: scala di output, caricamento lazy MCP, driver di compattazione, report sugli hit della cache. Basato su API reali dei plugin DSH; risparmio di ~40–60% di input nelle sessioni lunghe.

Compressione senza perdita del contesto per DeepSeek Harness: l'intervallo più vecchio viene sostituito da un riassunto, mentre gli originali restano nel registro della sessione.

Avvolge il lavoro in attività con nome e, quando un'attività si chiude, comprime l'intero arco di messaggi in un unico riassunto al successivo confine di passo; il contenuto originale può essere ripristinato su richiesta.

Visione per DeepSeek solo testo tramite Doubao Web per impostazione predefinita (gratuito, senza chiave API: guida il tuo Chrome connesso tramite un bridge CDP Windows), con quota Antigravity IDE (flash/pro) o fallback su Gemini; escalation automatica del livello di dettaglio, memoria delle evidenze visive con reidratazione dopo la compattazione, cache basata su hash dei contenuti e un pannello client bilingue.

Motore di compattazione senza perdita* e senza LLM per DeepSeek Harness.

Importa la cronologia chat di claude-code / codex / reasonix / zcode nelle sessioni dsh: associazione allo spazio di lavoro, chiamate agli strumenti preservate, protezione per sessioni troppo grandi, ripristino della compattazione zcode.

Rendi il tuo dsh pronto per il coding serio. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, Context as Variables, compattazioni incrociate richiamabili, ripristino completo del contesto. `hash-edit`, `dvc://browser`, subagent come funzione, workflow come funzione.

Legge i file a cui AGENTS.md fa riferimento con import @path e ne inietta il contenuto nel contesto del modello all'avvio della sessione, con budget in byte, re-seeding dopo la compaction, e la scheda delle impostazioni è disponibile in sei lingue.

Rendi il tuo dsh pronto per la programmazione seria. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, REPL IPython, Context as Variables, cross compactions richiamabili, ripristino completo del contesto. `hash-edit`, `dvc://browser`, subagent come funzione, workflow come funzione.

Plugin Context Assembler per DeepSeek Harness: assemblaggio del contesto a blocchi di argomenti, splitting degli argomenti a pressione d'acqua, tracciatura/riscrittura strumenti, iniezione di richiamo della realtà e pianificazione del passaggio.