Plugin

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.

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.

Consente all'LLM di utilizzare un ambiente CLI.

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.

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.

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.

Diagnostica dell'ambiente PC e plancia di controllo delle porte: ispezione senza dipendenze di sistema, toolchain CLI, porte in ascolto attive con chiusura al passaggio del mouse e disponibilità delle chiavi dei modelli. Nessuna chiamata esterna, zero segreti in chiaro.

Dalla chat alla tela e all'opera: guida ComfyUI come IDE visuale dei workflow in DSH. Incorpora ComfyUI (locale o cloud) come tela a schermo diviso in DSH Web: l'agente scrive prompt e script nella chat, li applica dal vivo e produce immagini, musica, video e 3D. Operazioni: comporre pipeline, leggere/scrivere workflow, modificare nodi, cablare collegamenti, eseguire, regolare e correggere. Produzione: sweep di parametri in batch (batch_run) e recupero automatico degli output nella chat (get_outputs). Manutenzione: avvio e aggiornamento con un clic di ComfyUI, core e nodi personalizzati. Questo pacchetto è il plugin lato DSH e include il nodo ponte lato ComfyUI.

Banco di lavoro scientifico riproducibile: celle guidate da agenti, figure inline con feedback/riesecuzione, provenienza tramite manifesto, snapshot dell'ambiente e competenze di figure di livello pubblicazione (9 strumenti bio_* + interfaccia del banco di lavoro).

Plugin DSH: un unico pannello di impostazioni che gestisce server MCP, skill, scenari, memorie, personaggi dei subagent, preset di AGENTS.md e sessioni archiviate — uno scenario può cambiare ambiente, e anche il modello può contribuire a pilotare tutto.

Lato DSH dell'ecosistema di memoria dsh-ecolink: collega chat.deepseek.com e DeepSeek Harness tramite un'estensione del browser che raccoglie i tag di memoria in formato DSM e inietta le memorie richiamate nelle chat web, un servizio locale senza dipendenze che scrive un pool di memoria condiviso e questo adapter, che inietta le memorie prima dello step e offre la scrittura di ritorno /ecolink-push; la compressione è transazionale (pool di staging con commit/rollback).

Fissa la paternità dei commit Git all'identità dell'ambiente (account gh + email noreply).

Controlli di integrità per i plugin DSH: verifica manifest/patch/entry/build/pack/install, plugin_check richiamabile dal modello, rilevamento host-shadowing del profilo + BOM, diagnostica dell'ambiente e preflight anti-avvelenamento.

Diagnosi dell'ambiente DSH, riparazione graduata con rollback in un clic e servizio di autoriparazione a runtime.

Ancora i commit Git all'identità autore propria dell'ambiente; l'iniezione di variabili d'ambiente sovrascrive tutte le impostazioni di `git config`.

Housekeeper dell'ambiente per l'agente: inventario della toolchain (node/pnpm/git/gh/ffmpeg/browsers), scansione scratch/cache con pulizia in un clic protetta da whitelist ed editor del file di regole della macchina (AGENTS.md) - tutto nelle impostazioni della GUI web.

Anteprima modello 3D PBR per game art: GLB/GLTF con texture, illuminazione ambientale IBL, controlli orbitali e un ispettore dei canali del materiale (baseColor/normal/roughness/metallic/AO/emissive/wireframe); canali scalari mostrati in scala di grigi secondo le specifiche PBR, tramite la fence pbr3d e lo strumento pbr_render.

Un plugin per deepseek harness dedicato al sandbox di Tensorlake.

Livello di adattamento DSH di dsh-ecolink: legge direttamente il pool di memoria locale, iniezione pre-step (punteggio + budget + deduplicazione della sessione), filtro #nome_memoria, per collegare l'ecosistema di memoria lato web

Ingresso chat web per DeepSeek Harness: un pulsante nella barra laterale che apre chat.deepseek.com in una finestra desktop dedicata sotto dsh-desktop, con fallback nella webview per ambienti web semplici.

Racchiude i comandi di gestione degli ambienti virtuali Python: riduce i problemi di rete e autorizzazione che gli agenti incontrano nella gestione degli ambienti tramite comandi terminale, funziona su tutti i sistemi operativi e instrada automaticamente le installazioni tramite mirror e proxy locali. Gli strumenti sono rigorosamente limitati dai permessi di lettura/scrittura concessi.

Simula un ambiente Codex per le route dei modelli selezionate al fine di migliorare il tasso di successo delle chiamate agli strumenti dei modelli della famiglia GPT.

Pipeline di Spec-Driven Development per Odoo: 15 strumenti portano una richiesta da una specifica immutabile, attraverso l'architettura, fino al codice del modulo o alla configurazione live, e poi richiedono un verdetto persistito supportato da evidenze di un'istanza Odoo reale, con gate fail-closed, batch approvati da una persona in un ambiente dichiarato, l'importatore CSV/Excel di Odoo e un journal che annulla i dati scritti tramite il plugin.