Plugin

Recupero chat per DSH: modifica l'ultimo messaggio utente completato e riprova esplicitamente i turni falliti, entrambi tramite rami di fork della sessione che lasciano la conversazione originale intatta.

Memoria tra sessioni con ambito di progetto: archivio SQLite a sette livelli (soul/user/project/fact/lesson/rules/topic) su node:sqlite, iniezione nel primo messaggio adatta alla cache più corrispondenze di parole chiave per messaggio, strumenti memory_remember/search/find_similar/read/update/project e consolidamento nella finestra di inattività («dream») con soppressione nelle ore di punta. I testi dei prompt sono distribuiti come file di dati per lingua — il framework supporta utenti multilingue.

Seleziona il testo → annota → invia con il tuo messaggio; le risposte vengono ricollegate a ciascuna annotazione.

Aggiunge una striscia sopra il compositore per richiamare i messaggi di testo inviati ma non letti (di steering) prima che il modello li legga.

Modifica e richiama i tuoi messaggi utente direttamente in dsh web, in modo semplice e fluido, con un paginatore delle versioni e il salvataggio persistente delle bozze per sessione.

Riavvolgimento della conversazione in-place nella stessa finestra di sessione senza fork (semantica /rewind di Claude Code): un pulsante ↶ per messaggio riporta il contesto del modello a qualsiasi messaggio utente, con ripristino opzionale dei file in stile Claude Code dai backup salvati su disco.

Minimappa della sessione nella gogna della barra di scorrimento: bande in scala colorate per tipo di evento, punti di ancoraggio per messaggi utente ed errori, cronologia con caricamento automatico in alto, una parete al passaggio con ogni prompt della sessione e un selettore di scala della mappa a tre livelli.

Modifica dei messaggi basata su branch, reroll, retry e una timeline delle versioni.

Modifica dei messaggi basata su rami / rigenerazione / nuovo tentativo / cronologia delle versioni.

Gateway IM aggregato per DeepSeek Harness: consente di controllare agenti da WeChat, Feishu, Telegram, Discord, QQ, WhatsApp e oltre 20 piattaforme di chat con sessioni unificate, approvazioni remote e domande interattive. Per impostazione predefinita, chiunque possa inviare messaggi a un bot connesso può controllare l’agente; configura allowedUserIds per limitare l’accesso.

Richiama qualsiasi messaggio dell'utente: riporta la conversazione (fork ufficiale della sessione) e i file dell'area di lavoro (snapshot git ombra per messaggio) allo stato precedente a quel messaggio, con un pannello di conferma con anteprima delle differenze.

Scambio di messaggi ed eventi tra istanze DSH tramite un server di interconnessione.

La barra laterale di DSH elenca Markdown, immagini e video esistenti ovunque nel workspace della sessione, ordinati per pertinenza alla conversazione corrente: i messaggi recenti si confrontano con titolo, sommario e corpo, con ponderazione IDF, senza chiamate al modello né rete. Scansionata dal workspace, non ricordata, la lista sopravvive a riavvii di DSH e nuove sessioni. Immagini e video si anteprimano sul posto: le prime a percorso relativo risolte, i secondi in streaming su HTTP Range. Una barra di riferimenti sotto l'intestazione dell'anteprima mostra chi cita quello in anteprima e chi esso cita; un clic salta tra loro. L'agente riceve la stessa classificazione come strumento knit_docs, che restituisce i più pertinenti col relativo passaggio, se trovato.

Installa quattro preset di ricerca matematica multi-agente per DSH: v2 (pipeline guidata dalla probabilità con dibattito tra più verificatori), v3 (base di conoscenza Markdown in stile paper con un agente pianificatore e una libreria di metodi riutilizzabile), v4 (residenti persistenti auto-organizzati che si scrivono e si incontrano) e v5 (un istituto di ricerca con un accademico che scompone e assegna il lavoro, ricercatori votanti, lavoratori temporanei, chat di gruppo e una board di attività compare-and-set); tutti e quattro supportano la ripresa da checkpoint, l'intervento umano e un interruttore opzionale di verifica formale Lean (off/encourage/require) la cui prova superata trasforma il voto in un controllo di fedeltà delle affermazioni Lean.

Selettore di skill in stile WorkBuddy: un pulsante accanto al compositore apre un elenco ricercabile delle skill installate; selezionandone una si inserisce il gesto ufficiale /skill-name, così la skill viene caricata insieme al messaggio.

Tema Cyberpunk 2077 / Night City: identità giallo NC e ciano neon, linee di scansione CRT, aggancio al passaggio del mouse in stile Kiroshi, HUD dello stato di combattimento, effetti sonori sintetizzati da macchina da scrivere e messaggi, e easter egg nascosti (relic / johnny)

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.

Classifica le chiamate ai tool in sospeso con Jev (il modello decisionale non generativo di TypeSafe AI) su tools/pre-execute — le chiamate ad alto rischio ad alta confidenza vengono negate, quelle ambigue escalate all'approvazione — e approva automaticamente le chiamate reversibili chiaramente consentite su approval/request dietro un gating basato sulle prove negli argomenti. Ridefinisce anche il resolver dei riferimenti di sessione, così gli snapshot conservano i messaggi valutati da Jev invece di scartare i più vecchi. Degrada al comportamento standard in caso di errore del provider; modalità shadow con il comando /jev-stats; endpoint TypeSafe o OpenRouter; 64 test.

Plugin configurabile per l'interfaccia web DSH: temi sfondo e vetro smerigliato, colori d'accento, scorciatoie da tastiera personalizzate, pannello utilizzo app, barra della cronologia, Markdown dei messaggi — zero modifiche alla shell.

Aggiunge il russo come opzione nativa in Impostazioni - Generale - Lingua di DeepSeek Harness, coprendo sia l'interfaccia principale sia i plugin complementari. Esportazione Markdown localizzata, traduzione nel messaggio, tipografia dal vivo, alias dei comandi slash e una correzione del layout con Alt+L, oltre a una scheda impostazioni, tutto applicato tramite uno snapshot della locale a runtime invece di modificare i file del core.

Accedi alla UI web di dsh tramite LAN: inoltro HTTP/HTTPS/WS più TLS (certificati autofirmati o personalizzati); compressione adattiva Brotli/gzip per HTTP e permessage-deflate per WebSocket; il probing dei WebSocket half-open impedisce ai client mobile di andare in idle dopo il background; l'auto-iniezione del token di avvio consente ai dispositivi LAN di connettersi senza copiare il token; protezione dal DNS rebinding + allowlist upstream solo loopback.

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.

Una compagna Live2D a forma di ragazza-balena per la UI Web di DeepSeek Harness: il modello resta sullo schermo e reagisce a ciò che l'agente sta realmente facendo (pensiero, chiamate ai tool, testo in streaming, errori, fine turno); cliccala per inviare un messaggio all'agente e guarda la risposta arrivare in un fumetto; tasto destro per un menu di espressioni, vestiti, scene di scrivania e animazioni una tantum, ogni azione mappata dal foglio degli hotkey dell'autore del modello originale, così nulla si sovrappone e tutto scade da solo. Asset del modello non commerciali (CC BY-NC-SA 4.0), codice MIT, di Andersen216 (https://github.com/Andersen216).