Plugin

Genera diagrammi interattivi validati e autonomi di architettura, flusso di lavoro, sequenza, flusso di dati e ciclo di vita a partire da repository o descrizioni di sistemi.

Bundle opzionale solo-Skill per DeepSeek Harness dedicato alla skill di diagrammi architetturali Archify.

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.

Collega stati del ciclo di vita, errori e richieste di approvazione di DeepSeek Harness a un companion desktop OpenPets in esecuzione locale.

Plugin di analisi della sicurezza per DeepSeek Harness: 33 strumenti in sei ambiti di sicurezza, per prove, rapporti e toolbox, oltre a ciclo di vita dei casi, instradamento e registro degli strumenti. Include un flusso dei casi legato alla sessione, catena delle prove, convalida E-id e risultati riproducibili; 362 riferimenti su richiesta; tre profili persona intercambiabili; e un workspace con quattro schede (armor / case / intercept / about), che ripristina lo stato del caso dopo la compattazione del contesto.

Plugin di memoria del ciclo di vita MemOS Cloud per DeepSeek Harness

Marketplace di skin nativo e gestore del ciclo di vita che scopre le skin della community, mostra anteprime e stato di compatibilità e offre percorsi di installazione verificati con un clic o manuali.

Console di governance degli asset per infrastrutture IA self-hosted. Registra in un unico ledger server MCP, skills, agenti, app IA, canali modello, connettori SaaS e storage NAS, con macchina a stati del ciclo di vita, punti RBAC per strumento, attribuzione dei costi reparto × agente × skill, topologia delle dipendenze e audit append-only. Self-hosted, MIT, senza piano ospitato né contratto cloud.

DSH Knit ordina Markdown/codice/immagini/video del workspace nella sidebar e offre Context Pack via knit_docs. BM25/IDF locale predefinito confronta messaggi recenti con titolo/sommario/contenuto: niente modelli/rete, nulla esce; indice persistente dopo riavvii/sessioni. Prove/anteprima; attribuzione fissata alla lettura, pin/esclusione pre-recupero reversibile. v0.23 ibrido opzionale OFF, richiede embedding Ollama/OpenAI-compatible configurati dall’utente. Invia query+titolo/sommario (Markdown: inizio ≤60 caratteri; codice: cartella relativa; media: nome), mai corpo completo/percorso assoluto; loopback locale. v0.24 associa modifiche non committate via git status read-only (argv fisso, senza shell, env allowlist), OFF. Nessun test con provider reale; nessun miglioramento dichiarato.

Memoria di progetto solo locale, senza dipendenze runtime incluse né servizi esterni: JSON come fonte di verità più un PROJECT_MEMORY.md generato, Hot Memory limitata da token e congelata per sessione per la stabilità della cache dei prefissi di prompt, richiamo BM25 cross-progetto in cache, provenienza affidabile di sessione/turno, governance spiegabile di duplicati/conflitti prima della scrittura, ciclo di vita modificabile di importanza/pin/tag/sostituzione/archiviazione, distillazione configurabile a fine turno di livello superiore e una GUI web bilingue per ricerca, ispezione, diagnostica e impostazioni in tempo reale.

Converte gli eventi del ciclo di vita di sessione, ciclo dell'agente, LLM e strumenti in trace e metriche OpenTelemetry GenAI, esportati tramite OTLP/HTTP standard verso qualsiasi backend compatibile, con l'acquisizione dei contenuti disattivata per impostazione predefinita.

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.

Crea e gestisci strumenti JavaScript sandboxed con un editor Monaco e un ciclo di vita degli strumenti guidato dal modello.

Livello di integrazione nativo DSH per il motore di memoria Minta: compone la riga ufficiale dsh-mcp-client, registra la skill minta-memory-governance più un prewarm della memoria all'avvio della sessione, e fornisce un preset agente Minta; richiede il motore Minta distribuito separatamente (Python/Docker) per fornire i 19 strumenti MCP — non utilizzabile senza di esso.

Base di conoscenza secondo il pattern Karpathy LLM Wiki per DSH: competenze wiki-write/wiki-search, pipeline senza dipendenze (lint/indice/sincronizzazione memoria mnemon/feedback di qualità), plugin di ciclo di vita minimale che inietta schema + anteprima della conoscenza, richiamo semantico SiliconFlow via proxy compatibile con Ollama.

Memoria cross-sessione con richiamo deterministico a zero token (bigram-Jaccard fuso con FTS5 BM25 via RRF, tokenizzazione consapevole del cinese), rinforzo che rafforza le osservazioni ripetute, e procedure cristallizzate in file SKILL.md rifiniti in loco tramite un ciclo di vita active-stale-archived con archivio e rollback reversibili. L'ingestione e la disposizione espongono entrambe un livello di autonomia scelto dall'utente; conflitti e scritture ad alta importanza vanno sempre a revisione umana, e nulla viene mai eliminato automaticamente. Richiede Node 22.5+.

Interfaccia di gestione del ciclo di vita per il provider di modelli llm-pi-ai: crea, modifica, elimina, attiva e disattiva provider con intestazioni personalizzate e chiavi API cifrate con AES-GCM; ripristino sicuro alla disinstallazione dei provider parcheggiati, individuazione di modelli remoti con scrittura in batch, routing intelligente con cinque strategie, compositi di unione/intersezione, test di connettività per modello e osservabilità delle richieste.

Hook del ciclo di vita basati su configurazione: dichiarazioni evento→comando in cordis.patch.yml, con notifiche a scheda Feishu e creazione del bot tramite scansione di codice QR.

Racchiude le skill upstream per presentazioni ppt-master in un plugin DeepSeek Harness installabile: skill incluse identiche byte per byte, tre strumenti di ciclo di vita (ppt_master_info, ppt_master_check_env, ppt_master_setup_deps), isolamento facoltativo dell’interprete venv e scheda di configurazione nella pagina Plugins. Richiede python3 >= 3.10 e dipendenze pip installate con ppt_master_setup_deps.

Classifica automaticamente le sessioni di DeepSeek Harness con modelli decisionali Jev o strumenti Agent e aggiunge prefissi emoji al titolo (in corso 🚧, bloccata ⏸️, revisione 👀, completata ✅, piano 💡, bug 🐛). Include ripristino fluido del ciclo di vita, inferenza Jev facoltativa (richiede una chiave API Jev), manutenzione degli strumenti del modello e pannello impostazioni visivo.

Router a caricamento lazy per server MCP: scopre automaticamente gli MCP compatibili e mantiene solo un router condiviso nel catalogo strumenti, rivelando gli schemi di un server quando un turno ne ha bisogno e nascondendoli di nuovo a fine turno — così molti MCP installati smettono di costare contesto a ogni richiesta. In caso di incertezza torna alla visibilità normale, e l'MCP originale mantiene la proprietà di esecuzione, permessi e ciclo di vita del processo. Supporta anche connessioni lazy esplicite con riuso a caldo, riconnessione limitata, stdio e Streamable HTTP.

Sistema di memoria biomimetica per DeepSeek Harness: un singolo archivio SQLite (node:sqlite, WAL) il cui albero Markdown è mantenuto come mirror di sola lettura; strumenti di memoria, iniezione di snapshot congelato all'avvio della sessione, gating di approvazione graduato, estrazione on-demand della sessione corrente, fusione dei quasi duplicati, un ciclo di vita di archiviazione e sostituzione, metabolismo della memoria (dream), pin di memoria, richiamo semantico su embedding locali, e il comando /memory.

Animazione monocromatica di 60 fotogrammi di una balena che si immerge, adattabile al tema, con acqua reattiva per lo stato del turno di DSH Web: risorse incorporate, riproduzione in loop continuo, fallback PNG per movimento ridotto e rimozione pulita del ciclo di vita.

Strumento per tracciare la provenienza dei dati: collega l’intero ciclo di vita per soddisfare i requisiti legali sull’origine.