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LoopX, un kernel di stato e un control plane neutrali rispetto ai provider e local-first per agenti di lungo orizzonte: mantiene lo stato di Goal, Todo, gate, evidenza, quota, recupero e handoff al di sopra di DeepSeek Harness, mentre il plugin esegue il bootstrap della CLI e delle skill, ammette una continuazione limitata nella stessa sessione e aggiunge un GoalBar di loopback per il ciclo limitato esatto.

LoopX, un kernel di stato e piano di controllo locale, neutrale rispetto al provider, per agent a lungo orizzonte: mantiene Goal, Todo, gate, evidence, quota, recovery e handoff sopra DeepSeek Harness, mentre il plugin avvia il CLI e le skills, ammette una continuazione limitata nella stessa sessione e aggiunge una GoalBar loopback per il loop con limite esatto.

baro come provider di subagent per DeepSeek Harness: delega un obiettivo multi-storia e ottieni in cambio esecuzione parallela, revisione indipendente e un risultato verificato — con un pannello di esecuzione in tempo reale nella barra laterale

Area di lavoro local-first di produzione e gestione dei contenuti per DSH: gestisci idee, copioni, asset multimediali, calendari, obiettivi, stato di pubblicazione e revisioni post-pubblicazione.

Gateway mobile autenticato per DeepSeek Harness: collega il client iOS nativo compagno via WebSocket per sessioni, eventi live, task, obiettivi, approvazioni, comandi e trasferimenti file, con pairing QR e revoca del dispositivo.

Suite di controllo remoto mobile: plugin in bundle con voce nativa nella barra laterale e cassetto di amministrazione, gateway con bearer token autoriparante su LAN/Tailscale, app Android (sessioni/approvazioni/domande/obiettivi), trasferimento file /fs/* (ripresa Range, upload di 2 GB), switch automatico multi-server basato sulla latenza, cache chat offline.

Client terminale a schermo intero per DeepSeek Harness basato su pi-tui: riproduzione/ripristino delle sessioni, risposte in streaming, schede strumenti richiudibili, approvazioni e domande nel terminale, gestione di modelli/preimpostazioni/permessi/piani/obiettivi, modalità shell e un registro delle traiettorie.

Ponte MCP che consente a ChatGPT Web di creare, visualizzare, continuare e supervisionare sessioni e obiettivi degli agenti DeepSeek Harness, preservando il modello nativo di approvazione, sandbox e sicurezza dello spazio di lavoro di DSH.

Ottimizzazione con un clic di un'istruzione grezza in un prompt professionale: tre stili di output, profilazione di ruolo/compito/obiettivo consapevole della situazione, apprendimento autoiterativo (memoria di sessione + valori predefiniti intelligenti + override dell'utente), /template per 22 sotto-scene con zero chiamate al modello, ✨ ottimizza/annulla con un clic nella casella di input, strumento prompt_optimize, hook di auto-ottimizzazione e documenti zh/en rilevati automaticamente.

Gestione del ciclo di vita degli obiettivi per dsh con una kanban board interattiva: obiettivi, criteri, tentativi e revisioni vivono nel workspace, guidati dagli strumenti graph_*, con una board a due corsie renderizzata nella vista conversazione.

Suite di agenti per la ricerca: controllo degli obiettivi a lungo termine con catene di prove verificabili, pianificazione cron, squadre di esperti multi-agente, memoria di ricerca auto-evolutiva (recupero FTS5 + RRF), spazi di lavoro per progetto e una UI personalizzata per lo spazio di lavoro.

Plugin di annunci vocali senza dipendenze, basato su eventi: nessun modello extra, nessun costo di token. Parla con la voce naturale integrata del sistema, supportando sia Windows che macOS; annunci di risposta finale, avvisi di approvazione e domande, annunci opzionali di eventi (fine turno, comando completato, cambio obiettivo, errori strumenti, aggiornamenti attività), risposte finali riproducibili e una pagina delle impostazioni visiva bilingue.

Esploratore dei file di progetto nella colonna dei dettagli (selezione multipla, spostamento tramite trascinamento, caricamento, scaricamento, rinomina, cestino, apertura nel sistema) con una scheda di anteprima in sola lettura nella sessione per Markdown/HTML/JSON/CSV/notebook/PDF + evidenziazione del codice, un badge del throughput del modello in tempo reale e una GoalBar multilinea.

Notifiche sonore per evento: completamento turno, approvazione, domanda, revisione piano, obiettivo bloccato e fallimento attività ognuno ha il proprio suono e volume, configurabile nella Web UI (synth integrato, mute o file audio locale).

Miglioramento del prompt con un clic nel composer — riscrive la bozza in un prompt strutturato (ruolo e obiettivo, passaggi eseguibili, formato output, criteri di accettazione, casi limite) con anteprima prima/dopo, reinserimento e annullamento. Non modifica mai l'intento né inventa requisiti.

Team Multi-Agent per ruoli per DeepSeek Harness: prodotto, architettura, frontend, backend, revisione e QA operano in nove fasi controllate; disponibile un team persistente. Nessuna dipendenza runtime né build.

Sette modalità preset agente per DeepSeek Harness, ciascuna con un confine di strumenti fisso, routing del modello per modalità e livelli di delega omd_task veloce/profondo, più un loop plan-to-execute (/mode, /start-work, /ulw basato su obiettivi) e una pagina impostazioni che rimappa i modelli per modalità e livello.

Suite di controllo remoto mobile: plugin in bundle con voce nativa nella barra laterale e cassetto di amministrazione, gateway a token bearer autoriparante su LAN/Tailscale, app Android (sessioni/approvazioni/domande/obiettivi), trasferimento file /fs/* (ripresa Range, upload da 2 GB), cambio automatico multi-server basato sulla latenza, cache chat offline.

Guardia di deriva dei requisiti a runtime che mantiene gli agenti DSH di lunga durata allineati con l'obiettivo, i vincoli e le decisioni approvati dall'utente.

Plugin di verifica degli obiettivi basata su evidenze per DeepSeek Harness. Blocca gli obiettivi tramite /ultragoal e verifica il completamento in base ai codici di uscita dei comandi e agli artefatti generati, impedendo al modello di segnalare falsamente il completamento delle attività.

Plugin cognitivo ispirato al cervello: memoria episodica, semantica, procedurale ed emotiva con segnali di apprendimento per rinforzo, una pila di obiettivi con trigger temporali, ricerca web autonoma guidata dalla curiosità e iniziative proattive.

Canale IM Feishu/Lark per agenti DeepSeek Harness con messaggi nativi del processo di thinking, card di approvazione, card live di obiettivi e todo, linee di fan-out del workflow, ricerca testuale della sessione e notifiche di chiusura di job in background e subagent. L’accesso è limitato per design allo scope di visibilità dell’app Feishu: chiunque l’app ammetta può guidare l’agente e rispondere alle sue approvazioni, a meno che non siano compilate le allowlist opzionali per mittente, gruppo e approvatore.

Trasforma una bozza DSH di una riga in un brief completo (ruolo, obiettivo, vincoli, formato). Port byte-verificato di linshenkx/prompt-optimizer, con tre modalità e dieci template identici all’originale. Cronologia solo previo consenso, con catene di versioni e confronto strutturale; ogni esecuzione mostra i token usati. Nessun salvataggio o invio senza clic.

Aggiunge artefatti di specifica, skill, comandi, implementazione guidata da obiettivi e contesto sull'avanzamento dei task