Plugin

Hindsight, una memoria per agenti che apprende: memoria di progetto a lungo termine con richiamo e conservazione automatici, pagine di conoscenza, riflessione approfondita e banche di memoria per repository.

Plugin di armatura del prompt di sistema per modelli DeepSeek: aggiunge una sezione di prompt a conformità incondizionata all'ordine 100, espone uno strumento di profilo con metadati di calibrazione e mostra un badge di stato dell'armatura in tempo reale basato su una proiezione della sessione.

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.

Esplorazione dell'architettura AGI white-box: metacognizione (ciclo di auto-cognizione), apprendimento continuo (volano della conoscenza), modello del mondo (spazio delle condizioni, grafo di memoria spazio-temporale), auto-miglioramento (disciplina bootstrap), pipeline white-box zero-LLM e guardrail di fiducia verificabili.

Indica quali skill ha invocato ogni turno (caricate dal modello, digitate come /name, o nessuna) e gestisce la directory locale delle skill: installazione da un repository, una cartella, uno SKILL.md o un indirizzo zip incollati; si può impostare un nome visualizzato in cinese nel meta.yaml della skill e rimuovere una skill conservandone un backup.

Ricerca unificata con verifica delle evidenze per agenti: oltre 120 motori con instradamento multilingue, domini verticali e schede di modalità strutturate, 10 strumenti MCP più orchestrazione wide_research e un ciclo fetch-verify che completa i punteggi delle evidenze.

Pulisce le tracce di IA dai testi russi: trova artefatti di copia-incolla di chatbot (ChatGPT, Gemini, Grok, Perplexity, DeepSeek), rimuove i segni di testo nascosto (caratteri a larghezza zero, layout invisibile; la scansione ombra cattura marcatori divisi da invisibili) e riscrive il testo in prosa naturale su richiesta; 40 marcatori regex, 38 con voci complete nel registro delle evidenze; 156 gate, 530 test; bundle offline e solo testo (la rimozione dei metadati binari risiede in scripts/).

Un pannello di gestione plugin: attivazione/disattivazione con un clic per i plugin installati, più un marketplace dei plugin dsh-plugin di GitHub con dettagli e installazioni con un clic.

Impedisce il gonfiarsi del contesto della richiesta in DeepSeek Harness: cataloga strumenti MCP e skill sotto ctx.capability, li espone nei livelli exposed/progressive/blocked e richiama quelli a bassa frequenza on demand tramite meta_search/meta_invoke, con una scheda visiva delle impostazioni.

Matt Pocock skills deck: si installa con tutte le 25 skill di engineering e produttività incluse (mattpocock/skills v1.2.3, nessuna configurazione manuale: triage, grilling, wayfinder, handoff) in un pannello dettagli sulla destra. Issue GitHub completamente supportate; file Markdown in anteprima; GitLab al momento non supportato. Spero ti aiuti a trasformare le idee in realtà, più velocemente.

Una vista di lettura più calma per DeepSeek Harness: dettagli nativi del processo, ragionamento in tempo reale e risposte finali pulite.

Applica branding OpenQuantum, metadati del browser e asset PWA all'interfaccia web nativa di DeepSeek Harness.

Controllo della casella di input web di DSH (v0.3.0-beta.4 · pacchetto di capacità per attività complesse: 3D / normali / interazione / dati / concorrenza / dettagli prestazionali verificati punto per punto + accettazione automatizzabile + bilingue cinese-inglese ·applicabile a dsh-0.1.6-alpha.1): prima dell'invio, un'IA indipendente (messaggera) ottimizza il prompt in un comando pronto per l'IA di lavoro (quattro livelli di intensità, lunghezza del flusso in base alla difficoltà, isolamento per sessione, mini-finestra minimalista).

Tema Bloom Morandi: dieci varianti (mist, cinnabar, petal, ripple, sage, stone, lapis, amber, aurora, lavender) costruite su OKLCH per mantenere luce e buio percettivamente equilibrati, commutabili dalla barra superiore; tutte le 20 coppieprimo piano/sfondo soddisfano WCAG AA o superiore.

Toolkit di R&D quantitativa per DeepSeek Harness — 59 strumenti in sei ambiti che coprono dati di mercato, indicatori, valutazione dei fattori, validazione ML walk-forward, rischio (VaR/CVaR/drawdown/Beta con Kupiec POF), opzioni, obbligazioni, FICC e simulazione di fondi, con una pipeline di ricerca end-to-end PDAT→PET.

Configura il contextWindow per i modelli registrati in dsh, così le sessioni lunghe non vengono più erroneamente giudicate come overflow del contesto.

Un plugin di DeepSeek Harness (dsh) — trasforma dsh web in un frontend di roleplay in stile SillyTavern: schede personaggio, preset di prompt, lorebook, personae, memoria a lungo termine BM25, delta dello stato del mondo e operazioni del floor reversibili, il tutto sul runtime degli agenti dsh.

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.

Cronologia a punti stile Git sul bordo destro della dsh web UI: un punto per messaggio utente, hover per contenuto e metadati (ora, turno, durata, TTFT, token), clic per saltare. Aggiunge anche un elenco messaggi dell'intera sessione, ricerca intra e inter-sessione, segnalibri con link diretti #msg= e navigazione da tastiera.

Visualizzazione di flowgraph in tempo reale per sessioni DeepSeek Harness, incluse chiamate agli strumenti, gruppi paralleli, rami di subagenti e dettagli espandibili.

Zotero come archivio di evidenze per agenti: cerca nella tua biblioteca, ispeziona metadati e note, recupera passaggi di evidenza, apri PDF di origine e genera citazioni e bibliografie.

Pannello dei container Docker per la GUI web di DSH: container (opzionalmente inclusi quelli fermi), dettagli docker inspect, log, istantanee stats, elenco immagini ed exec una tantum sulla macchina locale o su host SSH — in sola lettura per impostazione predefinita (mutazioni ed exec soggette a permessi), con un cassetto terminale per container integrato tramite il plugin tty.

Framework di statistiche d'uso multi-provider (contratto adattatore v2): capsula persistente più pannello di dettaglio; DeepSeek ufficiale (derivazione dell'uso giornaliero tramite contabilità a intervalli con badge conto alla rovescia di picco/vallata, funziona anche senza endpoint ufficiale d'uso) e OpenCode Go integrati; qualsiasi altra fonte dati si unisce rilasciando un singolo file adattatore mjs, scambiabile a caldo dalla pagina delle impostazioni, con le chiavi API conservate sull'host.

Provider OpenCode Go con individuazione in tempo reale dei modelli del gateway, metadati delle capacità online di models.dev, instradamento delle sessioni e impostazioni web con utilizzo dell'abbonamento.