Plugin

Pacchetto di memoria e contesto OpenViking per DeepSeek Harness: richiamo automatico pre-passo e iniezione del profilo, acquisizione della sessione, protezione degli URI `viking://` e strumenti di memoria per richiamare/scrivere basati su un server OpenViking.

Protezione prima dell’esecuzione che blocca comandi distruttivi di Git e del filesystem e l’accesso a segreti come chiavi SSH e file .env prima che parta una chiamata a uno strumento.

Dota DeepSeek Harness di un vero ambiente d'ufficio. Il plugin Univer Office riunisce fogli di calcolo, documenti, diapositive, canvas, tabelle relazionali e altro in un unico runtime, con dati connessi, validazione, modifiche versionate e worktree isolati per la collaborazione multi-agente.

Trasforma un video (file locale o link Bilibili/yt-dlp) in una griglia di storyboard consultabile: celle numerate, timestamp esatti, trascrizione per cella e inviluppo audio sulla stessa timeline. video_zoom rilegge qualsiasi intervallo a risoluzione superiore, così un modello solo testuale può esaminare il video invece di leggere un riepilogo.

Consente a un agente solo testuale di osservare uno schermo in diretta o il feed di una videocamera. Valuta quanto cambia ogni fotogramma e raccoglie solo quelli rilevanti in un foglio numerato con l’inviluppo audio, così il modello vede i cambiamenti reali invece di uno screenshot ogni pochi secondi.

Marketplace di plugin e skill basato sui topic di GitHub: una pagina delle impostazioni che sfoglia il registro raccolto automaticamente (l'intero topic dsh-plugin più l'indice delle skill, aggiornato dalla CI ogni 2 ore) con installazione con un clic, rilevamento del tipo, conferme di sicurezza per gli script di installazione e le dipendenze nascoste dell'host, gestione delle chiavi di ambiente e la specifica di riconoscimento STANDARD.md.

Sicurezza degli aggiornamenti del framework e gating dei plugin per DSH: un preflight del contratto di formato delle sessioni prima dell'aggiornamento che adatta i plugin e i preset di agente incompatibili prima che tu aggiorni, rollback automatico in caso di errore, auto-quarantena dei plugin che hanno rotto un avvio, più fingerprinting dell'ambiente e un pacchetto pubblico di regole di contratto. Il marketplace multi-sorgente integrato è solo un livello di scoperta.

Incolla un link e l’agente lo legge. Xiaohongshu, Douyin, Bilibili, WeChat, articoli, PDF e audio diventano Markdown citabile per wiki/base di conoscenza. A/B esplorativo su 60 turni (limiti di tempo diversi, correttezza non verificata da persone): lettura completata 22%→92% (+70 punti), timeout 68%→0%, risposte con un fatto reale della fonte 23%→82%. Su 123 link reali, 80% utilizzabili (93% delle pagine che hanno risposto); un link irraggiungibile viene segnalato in 26 s. Compatibile con Codex, Claude Code e DSH.

Bridge compatibile OpenAI per usare in Midscene i modelli configurati in DeepSeek Harness. Su 127.0.0.1 (porta predefinita 8787, ne sceglie una libera se occupata) inoltra chat completions con o senza streaming al livello modelli host. Supporta routing ufficiale DeepSeek, CodeBuddy, Codex e endpoint OpenAI/Anthropic personalizzati. Le credenziali restano nei plugin provider e il bridge non le tocca. /v1/midscene-env genera quattro righe MIDSCENE_MODEL_* deducendo la famiglia. Sette skill per browser, desktop, Android, iOS, HarmonyOS, E2E Vitest e riferimento Midscene; non serve npx skills add. npm: dsh plugin --profile web add @tnnevol/dsh-midscene

Scheda di configurazione dei server MCP per la GUI web di DSH: aggiungi/modifica/attiva/disattiva server MCP via stdio (sottoprocesso locale) o streamable-http (remoto), con espressioni prefissate js: per valori env/header, badge di stato e ricarica a caldo al salvataggio.

Consente all'LLM di utilizzare un ambiente CLI.

DSH Knit ordina Markdown/codice/immagini/video del workspace nella sidebar e offre Context Pack via knit_docs. BM25/IDF locale predefinito confronta messaggi recenti con titolo/sommario/contenuto: niente modelli/rete, nulla esce; indice persistente dopo riavvii/sessioni. Prove/anteprima; attribuzione fissata alla lettura, pin/esclusione pre-recupero reversibile. v0.23 ibrido opzionale OFF, richiede embedding Ollama/OpenAI-compatible configurati dall’utente. Invia query+titolo/sommario (Markdown: inizio ≤60 caratteri; codice: cartella relativa; media: nome), mai corpo completo/percorso assoluto; loopback locale. v0.24 associa modifiche non committate via git status read-only (argv fisso, senza shell, env allowlist), OFF. Nessun test con provider reale; nessun miglioramento dichiarato.

Un pannello Settings gestisce MCP, skill, memoria, subagenti, prompt e sessioni. Combinazioni di scenari cambiano l’intero ambiente; anche l’Agent può usare il plugin.

Abilità di verifica del browser in ambiente isolato per lo sviluppo di plugin DSH: un DSH_HOME usa e getta, un proprio profilo `verify_<random>`, una propria porta e una propria istanza del browser in un solo comando, puliti all'uscita, così il profilo effettivamente in uso non viene mai toccato; fornisce un driver CDP puro senza dipendenze (snapshot / click / screenshot / eval) e un audit di isolamento opzionale.

Pannello laterale destro che trasforma la raccolta di skill Matt Pocock in una bacheca missioni DSH: mappe decisionali wayfinder, azioni di triage/correzione/discussione/esecuzione per ticket, sonda di 9 skill chiave + radar di 20 skill, controlli ambientali e passaggio con un clic tra sessioni.

Gestore di server MCP (stdio / streamable-http): livelli di configurazione per directory di lavoro, di progetto e globali; gli MCP a livello di progetto sono compressi per impostazione predefinita in 4 strumenti atomici tramite uno strato middleware (`middleware: all` include anche i server globali, commutabile a caldo dalla pagina delle impostazioni); l'isolamento del workspace impedisce interferenze tra progetti; le configurazioni conservano solo riferimenti `${ENV}`, senza segreti in chiaro su disco; API di registrazione a runtime che consente ad altri plugin di iniettare server MCP.

Generazione e lettura immagini per DSH. La pagina laterale Creazione offre una riga per modello, 10 proporzioni, dimensioni 1K–4K, contact sheet con schede di dettaglio, zoom, riuso ed eliminazione. Include tre provider preimpostati e endpoint personalizzati (uno non richiede chiave), oltre alla skill vision-review. La chiave incollata è salvata in ~/.dsh/secrets/media-tools.env (mode 600) e inviata solo al provider scelto. Serve Python 3.9+; la generazione passa da scripts/generate.py. La pagina richiede DSH Desktop 0.2.1+.

Target di sessione Git worktree con sessioni di attività isolate, Pronto per la revisione (Ready for Review), anteprima locale reversibile, consegna confermata dall'utente, conservazione e ripristino dell'ambiente, e iterazione nella stessa sessione.

Skill Smart Charts: trasforma file CSV/TSV/TXT/XLSX/XLS/JSON in HTML ECharts interattivo autonomo - 32 tipi di grafico, incluse mappe offline, 3 temi, senza CDN. Un profilo dati --profile (dtype per colonna, cardinalità, valori mancanti, campioni, statistiche, granularità delle entità, segnali di insight) consente all'agente di leggere i dati e scegliere da sé il grafico; ogni grafico incorpora una scheda informativa (plot_stats + data_preview) i cui numeri sono gli unici valori citabili. Il codice di trasformazione LLM gira in una sandbox limitata (blacklist + whitelist AST + builtin sicuri); --doctor verifica l'ambiente Python. Del tutto offline, ECharts incluso.

Recupero semantico, gestione delle risorse, richiamo automatico (spazi doppi utente + agente) e memoria di sessione per DeepSeek Harness: memsearch/memfind/memread/membrowse/memgrep/memglob su URI viking://, gestione delle risorse memadd/memremove, stato osservatore memqueue, cattura della sessione memcommit e generazione di playbook di competenze memlearn.

Analizza l’uso del disco Windows, confronta le scansioni e gestisce la pulizia della cache e la migrazione dell’ambiente di sviluppo in DSH Web.

Collega le directory .claude/ di Claude Code a DSH senza migrazione: competenze, comandi e regole a livello di progetto e utente (un'unica busta system-reminder), file di agente, hook (PreToolUse/PostToolUse/UserPromptSubmit/SessionStart/SessionEnd) e server .mcp.json, oltre ai marketplace dei plugin di Claude Code. Include /cc-plugin per la gestione completa di plugin/marketplace (prima claude CLI, fallback auto-implementato), /cc-resume per elencare e importare le sessioni di Claude Code in DSH come log nativi basati su eventi, e /cc-export per scrivere le competenze DSH come competenze Claude Code. Ponte bidirezionale Claude Code <-> DSH, versionato e rilasciato come dsh-claude-compat.

Strumento a basso costo per la comprensione dei video: un tool video_understand trasforma un link Bilibili / BV / un video locale in un layer informativo AVIS (ASR + struttura delle scene + tracking degli oggetti + etichette YOLO) e restituisce summary + Q&A. Routing dinamico tra layer guidato dalle domande (L0 ASR / L1 tracking oggetti / L2 VLM su keyframe), riuso del layer semantico per domande ripetute, tetto di budget per singola domanda. Motore Python: il layer base richiede faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); il layer semantico opzionale aggiunge ~2GB di torch / transformers / ultralytics. Un doctor --fix incluso configura il venv e installa entrambi.

Legge ad alta voce le risposte di Harness tramite un runtime TTS locale già presente: launcher integrati IndexTTS e GPT-SoVITS, ingresso locale HTTP/JSONL basato su protocollo e caricamento di cartelle modello per ambienti SDK Kokoro, F5-TTS, VoxCPM, Qwen3-TTS e CosyVoice. Non include modelli. Derivato da 1624318455/dsh-plugin-tts; ID della riga e impostazioni isolati consentono l’installazione affiancata, disattivando le funzioni duplicate.