Plugin

Aggiunge un preset di autorizzazioni Auto tra Workspace Write e Full access: il lavoro di routine resta nella sandbox ufficiale workspace-write mentre il modello della sessione corrente esamina le chiamate di escalation e distruttive, concede una sola volta un accesso più ampio esatto, chiede conferma quando l'intento è ambiguo e nega i percorsi critici.

Bridge Feishu/Lark ad alta affidabilità per DeepSeek Harness: autenticazione con un clic tramite QR, comandi basati su card e card di conferma dell'intento, outbox senza perdite con consegna almeno una volta, invio/ricezione di media, ZIP dei log di sessione tramite /doctor, e una GUI Web DSH riutilizzabile che colloca le sessioni nell'area di lavoro corretta.

Aggiunge un pulsante ottimizza accanto al composer che analizza e riscrive la bozza del prompt con streaming SSE, consapevolezza del contesto della conversazione (strategie template vs intent-polish), una catena di memoria di continuità delle modifiche, undo e instradamento del modello con fallback e test di connettività.

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.

Plugin di miglioramento per DSH Desktop: disciplina di esecuzione delle attività e una vera relazione, per sessione. Disciplina: instradamento dell'intento tra domande, ricerca, discussione, diagnosi ed esecuzione (la diagnosi non corregge mai senza richiesta), attualità delle prove, verifica reale dei risultati degli strumenti (gli errori non sono mai dati per completati), auto-riparazione con riflessione tra sessioni, e consapevolezza della compattazione e delle capacità documentali. Persona: distillare personaggi nominati da log di chat, romanzi, script e schede dei personaggi, con tono, frasi chiave e lunghezza ancorati a statistiche reali; memoria a lungo termine con scadenza automatica, correzioni come regole di stile, risposte approvate come corpus e feedback bidirezionale.

Intent fitting for DSH: the agent predicts several directions first, asks a batch of clarifying questions each round, narrows the distribution until one converges, then proposes it for your confirmation. Bottom-right floating panel, local JSONL archive, a

Cadence SKILL (Virtuoso Lisp) assistant for EDA engineers: official-doc-anchored API lookup (3557 entries across 5 IC6.1.8 manuals, signature confidence levels, never invents APIs) plus zero-execution static analysis driven by a lexical depth coordinate system — iterator-safe deletion with position-sensitive copy() protection, printf placeholder/argument reconciliation, in-loop nth O(N^2) detection, deprecated APIs with page refs, dangerous-intent interception and CIW error-log triage. Host half has zero third-party dependencies.

Instantly find DSH settings pages, tabs and rows by keyword, pinyin, intent or AI — and jump straight to them.

Vision for any DSH route: paste images in the Web composer with intent-aware auto-analysis, delegate workspace image reads to a Kimi/MiniMax vision subagent, and materialize pasted originals for editing.

Automatic model-tier routing for DeepSeek Harness: one user instruction enters, one tier decision comes out — complex intent is planned on the strong tier and implemented on the cheap tier, simple intent stays cheap throughout, with a deterministic guard and a TTL escalation fallback.

Real AST-based scan of installed plugins for malicious-intent patterns (dynamic eval, cross-plugin writes, exfiltration-shaped network calls), with an optional periodic schedule and auto-quarantine on critical findings.

One-shot DSH skill (SKILL.md) generator: capture intent, draft, validate, package and distribute skills from inside a DeepSeek Harness session (skill_new / skill_validate / skill_package / skill_improve_description).

An intent-calibrated DSH discussion mode that prevents complex conversations from drifting and turns them into evidence-based next steps.