Plugin

Generazione di immagini conversazionale nativa per DeepSeek Harness: chiedi all'agente di creare un'immagine e si occupa della generazione e mantiene il risultato direttamente nella conversazione.

Memoria tra sessioni con ambito di progetto: archivio SQLite a sette livelli (soul/user/project/fact/lesson/rules/topic) su node:sqlite, iniezione nel primo messaggio adatta alla cache più corrispondenze di parole chiave per messaggio, strumenti memory_remember/search/find_similar/read/update/project e consolidamento nella finestra di inattività («dream») con soppressione nelle ore di punta. I testi dei prompt sono distribuiti come file di dati per lingua — il framework supporta utenti multilingue.

Plugin di temi con un solo comando: 8 temi originali, sfondo traslucido con opacità/sfocatura regolabili, colore d'accento per utente, importazione/esportazione di pacchetti di temi condivisibili, preferiti e selezione a sorpresa — completamente nativo nel sistema di token di DSH.

The memory that dreams — memoria tra sessioni per DeepSeek Harness: ricorda te e i tuoi progetti, consolida i ricordi quando inattivo (autoDream), congela quelli in conflitto per la revisione e mantiene una traccia di audit riproducibile. La memoria resta sul computer in SQLite con copie Markdown modificabili; recupero in quattro modi (parole chiave, vettori, BM25, grafo di entità), pannello interattivo, 10 strumenti per modelli, server MCP, API esterna e CLI. Sintesi e consolidamento usano il modello host già configurato; con un embedder locale, la ricerca semantica funziona completamente offline.

Genera game art da immagini di riferimento tramite la generazione immagini Seedream e l'image-to-video di MiniMax, assemblando sprite a otto direzioni, frame in sequenza e animazioni scheletriche con green-screen keying locale.

La memoria che sogna — memoria tra sessioni per DeepSeek Harness: ti ricorda tra le sessioni, si autoconsolida nel sonno (autoDream), congela i ricordi in conflitto per la tua revisione e mantiene una traccia di audit riproducibile. Ricerca semantica locale offline-first su SQLite con mirror Markdown modificabili a mano, un grafo di entità, un pannello memoria interattivo, più un'API esterna e una CLI.

La memoria che sogna — memoria tra sessioni per DeepSeek Harness: si ricorda di te tra le sessioni, si autoconsolida nel sonno (autoDream), congela le memorie in conflitto per la tua revisione e mantiene una traccia di audit riproducibile. Ricerca semantica locale offline-first su SQLite con specchi Markdown modificabili a mano, un grafo delle entità, un pannello memoria interattivo, più API esterna e CLI.

Generazione di immagini e video AI per la GUI Web DSH. Cataloghi per canale e adattamento per famiglia (gpt-image, Grok Imagine, Nano Banana, Seedream, GLM-Image, Qwen-Image, MiniMax image-01, DALL-E 3), studio laterale, canvas infinito a nodi, anteprima file, skill del canvas e modelli prompt. Il video supporta testo/immagine in video, primo/ultimo keyframe e più riferimenti, invio/sondaggio/download asincroni, strumenti video host, nodi video e unione locale con ffmpeg di due o più nodi in un MP4.

Motore di memoria tra sessioni per DeepSeek Harness: archivio SQLite + specchio Markdown modificabile dall'utente, consolidamento autoDream, ricerca semantica offline (vettorizzazione/riordino/clustering locali), timeline entità-attributo, Sleep Mode, autoSummarize con modello personalizzato e 7 strumenti di memoria.

Preparazione del contesto lungo, memoria Dream, verifica delle attività, workflow e interazione con il computer per DSH.

Non è un altro plugin di memoria: ODR è un ciclo di auto-miglioramento in mondi evolutivi (Dream-RSI). I tentativi vengono registrati in un Discovery Tree e, tra le esecuzioni, migliaia di varianti strategiche sono riprodotte in quel mondo. Una strategia, ricetta o lezione viene promossa solo dopo aver superato la riproduzione controfattuale, mai sulla sola parola del modello; Sentinel controlla le chiamate agli strumenti prima di consumare il budget. L’LLM resta congelato. Si installa da npm come dsh-open-dream-rsi.

Memoria di esperienza e riflessione per agenti DSH: estrae automaticamente lezioni candidate dopo le attività e richiama quelle esaminate dall’utente nei successivi compiti pertinenti. Supporta provenienza delle fonti, recupero per progetto, conflitti, feedback d’uso e revisione scadenza. Acquisizione e richiamo hanno controlli separati; scrivere in AGENTS.md richiede anteprima e applicazione esplicita. Guida introduttiva di 4 passaggi nelle impostazioni.

Auto-miglioramento offline per agenti di codice: verifica strategie con replay controfattuale su un modello del mondo evolutivo. Senza fine-tuning, LLM congelato. Include MCP e Python server.

Sistema di memoria biomimetica per DeepSeek Harness: un singolo archivio SQLite (node:sqlite, WAL) il cui albero Markdown è mantenuto come mirror di sola lettura; strumenti di memoria, iniezione di snapshot congelato all'avvio della sessione, gating di approvazione graduato, estrazione on-demand della sessione corrente, fusione dei quasi duplicati, un ciclo di vita di archiviazione e sostituzione, metabolismo della memoria (dream), pin di memoria, richiamo semantico su embedding locali, e il comando /memory.

Un sé modificabile e versionato con Git per DeepSeek Harness: inietta file persona a ogni turno e offre memoria dedicata alla persona. La promozione del journal per argomento a dream è subordinata alle valutazioni 👍/😑/👎. Include auto-upgrade consentiti da allowlist e scheda persona nelle impostazioni.

Fork ottimizzato di dsh-image-gen con generazione in batch (count), paginazione della galleria, caricamento lazy, retry/timeout di recupero e 7 provider: Gemini, OpenAI, Seedream, DashScope, Agnes, GLM-Image e Stability AI.

Invia estratti da esportazioni recenti di conversazioni cinesi in Markdown all’API DeepSeek (richiede una chiave API) per generare un sogno, salvato in un file Markdown locale.

Generazione immagini tramite API di otto provider (Labnana, OpenAI, Gemini, Seedream, DashScope, xAI, Zhipu, ComfyUI), con più profili salvati, galleria per conversazione e tracking crediti Labnana.

Generazione immagini con galleria laterale e tre strumenti agente (paint_image, paint_images, edit_painting). Provider preimpostati: ModelScope, Google Gemini, OpenAI, SiliconFlow, Volcengine Seedream, Alibaba DashScope, xAI e Zhipu, oltre a qualsiasi endpoint OpenAI-compatibile; ciascuno ha il proprio proxy.

Consumer dello strumento ui_mockup: nella fase di discussione genera wireframe e bozzetti ad alta fedeltà di UI, salva il progetto su disco, chiede conferma e poi blocca la specifica di design; include card client, routing delle immagini e i18n.

Genera wireframe UI e mockup ad alta fedeltà in DeepSeek Harness con fornitori di immagini DashScope e Volcengine selezionabili.

Generazione di immagini Labnana per DeepSeek Harness: testo in immagine / immagine in immagine / editing preciso con stima dei crediti, saldo dell'abbonamento e interfaccia di impostazioni web.

Generazione di immagini con più motori nella conversazione: strumento per agenti e pannello dock del composer con interruttore, preset Volcengine Ark, SiliconFlow, compatibile OpenAI o personalizzato e tracciamento locale della spesa. L’utente fornisce la chiave API del motore scelto.

Preset agente Whale Chan in-character per DeepSeek Harness, con memoria lunga a livelli e consolidamento onirico.