Plugin

Skin oceano in tempo reale con WebGPU, con controlli rapidi per onde, luce diurna, opacità del vetro e un ciclo giorno/notte automatico.

Suite di plug-in assistente di ricerca (ricerca bibliografica, wiki di ricerca, compilazione LaTeX, revisione indipendente dei subagent) per DeepSeek Harness.

Coordinamento GPU nativo di AstrBot/DSH per compagni IA locali: LLM, IndexTTS e ComfyUI usano la GPU a turno, senza proxy.

Sintesi vocale locale GPT-SoVITS per leggere ad alta voce le risposte dell’assistente DeepSeek Harness, con interruttore trascinabile della mascotte e installazione in un clic. Python 3.10–3.12 deve essere già installato (l’installer lo individua soltanto, non installa Python); consigliati circa 5 GB di spazio e una GPU.

Toolset di debug ROS2 e analisi visiva dello stato del robot per DeepSeek Harness: enumerazione di node/topic/service/action/interface/TF, JSON della topologia dell'intero grafo, controlli rosdep, build con approvazione e scaffolding di messaggi personalizzati, screenshot GUI e osservazione visiva multimodale, più rendering offscreen headless RViz2 (mesh low-poly, lettura diretta dei pixel, passthrough GPU - rendering del movimento a 30Hz) con analisi VLM parallela in tempo reale.

Riconoscimento di immagini grandi per modelli vision-exp: riconoscimento a tile 800×800 senza perdita (smart/pipeline/full), OCR locale con pre-elaborazione e instradamento della grafia, GPU multi-vendor opzionale (DirectML/CUDA/OpenVINO) con fallback automatico a CPU.

Genera immagini sulla GPU dell’utente accodando un workflow tramite l’API HTTP di un’installazione ComfyUI locale: Z-Image-Turbo per bozze rapide, Qwen-Image-2.1 per risorse finali e testo leggibile nell’immagine. Registra comfyui_generate e comfyui_status e include uno Skill per scelta dei modelli e prompt. Nessuna dipendenza runtime; avvia ComfyUI headless se nessun server è in ascolto.

Uno sciame a matrice di subagent che instrada attività eterogenee al modello più adatto da un gateway in stile OpenRouter più cfgpu.com/llm/square, invia ciascuna tramite subagent in-process o chiamate LLM dirette e traccia il consumo di token per modello con un ranking guidato dal feedback.

Monitor hardware locale per DSH: dashboard laterale, widget CPU/memoria/GPU/temperatura nel dock del compositore e strumento hardware_monitor_status. Il servizio Python va installato separatamente dalla root del repository con `install-dsh.ps1` (Windows, Python 3.10); il solo plugin DSH lascia pannello e strumento offline.

Aggiunge un pulsante di alimentazione all’intestazione della sessione; ogni azione richiede un secondo clic di conferma. Il riavvio termina il processo principale Electron con taskkill /F (senza /T); quando cade il canale IPC, l’host esce correttamente e un helper scollegato rilancia lo stesso eseguibile dopo il rilascio del lock a istanza singola, verificando la nuova istanza con un handle di finestra reale. L’arresto non rilancia. Tenta di rimuovere processi GPU e renderer residui. App desktop Windows.

Sfondi dinamici e skin dell’interfaccia per DeepSeek Harness. Include skin animate native personalizzabili e sfondi animati scaricabili dal marketplace. Basato su Open Sea Skin (d-dev0101/open-sea-skin): non installare entrambi i plugin insieme.

Registra errori runtime di DeepSeek Harness e retrospettive di coding in un grafo GPU interattivo e reinserisce le lezioni registrate nel context del model.

Quarto preset di permessi per dsh: sessioni senza restrizioni e con GPU (danger-full-access) con approvazione utente per singola operazione per scritture fuori dal workspace o su percorsi protetti (.git/**, .env*); implementato solo come bundle sopra l'hook ask ufficiale tools/pre-execute, senza modifiche al core.

Animaletto desktop viola e bianco che si aggancia al bordo dello schermo e mostra in tempo reale temperature di CPU, RAM, GPU e NVMe con informazioni hardware.

Workbench IDE agganciabile per la Web UI DSH: un terminale accelerato dalla GPU (renderer restty su una PTY Rust), un editor CodeMirror, un esploratore file, note, un browser sandboxed e ricerca di contenuti ripgrep.

Sintesi vocale locale GPT-SoVITS per DSH: legge le risposte, consente di cambiare voce dalla barra laterale destra e addestrarne una nuova da un campione audio. Al primo avvio scarica un motore da 11,4 GB e richiede una GPU NVIDIA CUDA.

Valori live di CPU, memoria e GPU nella barra di stato del composer DeepSeek Harness: badge cliccabile con dettagli, interruttori per metrica e tre velocità di aggiornamento.

Skin blu balena degli abissi per DSH Web GUI: 14 token tema chiari e scuri, cinque posizioni per la maid con coda di balena, scheda orologio/meteo e pannello richiudibile CPU/memoria/GPU/temperature per unità tramite HWiNFO. Nessuno sfondo incluso: aggiungine uno. Codice e arte MIT.

Monitor hardware in tempo reale nella barra laterale DSH: CPU/GPU/memoria/disco in una pagina, aggiornamento ogni secondo e dettaglio dell’app responsabile per ogni valore. Prevede capacità ed esaurimento della memoria, con avvisi di soglia ed esportazione NDJSON. Node puro, zero dipendenze runtime; tutte le funzioni solo su Windows.

Monitor NVIDIA GPU in tempo reale nella barra laterale web destra di DeepSeek Harness (dsh). Su Linux usa prima NVML e ripiega su nvidia-smi. Solo NVIDIA, non AMD/Intel/macOS. Mostra utilizzo/VRAM/potenza/temperatura di più GPU, processi e sparkline. Installabile come dsh.bundle.

Scheda di monitoraggio live in stile btop per la GUI Web DeepSeek Harness: CPU, memoria, temperatura e GPU.

Riporta Docker CLI, contesto e raggiungibilità del daemon in WSL, oltre allo stato di `:8000 /v1/models` di vLLM e a indicazioni sul runtime GPU.

Monitor GPU flottante per la Web UI DSH: barra compatta trascinabile con nome esatto, utilizzo, VRAM, temperatura e consumo di ogni GPU discreta tramite nvidia-smi. Resta visibile sopra pannelli e schede laterali; mostra i processi con più VRAM se riportati dal driver. Senza driver NVIDIA passa a un indicatore n/a.

Verifica nvidia-smi e la visibilità della GPU in WSL.