Plugin

Skill del flusso di lavoro di ricerca ARIS come bundle DeepSeek Harness: 82 skill più revisione avversariale cross-model tramite Codex.

Uno strumento vision `describe_image` per modelli solo testo: le immagini (percorso locale, URL, allegato) vengono inviate a un endpoint vision configurabile compatibile con OpenAI e solo il testo restituito entra nella sessione.

Centro skill per la GUI web dsh: sfoglia tutte le skill caricate raggruppate per origine, abilita o disabilita l'invocazione del modello, crea nuove skill ed elimina in un cestino recuperabile.

Centro delle competenze per la GUI web di dsh: sfoglia tutte le competenze caricate raggruppate per origine, abilita o disabilita l'invocazione del modello, crea nuove competenze ed elimina in un cestino recuperabile.

Ponte visivo per modelli solo testuali: incolla un'immagine e ottieni prove strutturate in JSON (OCR, layout, semantica).

Widget balena fisso nell'angolo per la GUI web di DSH — saldo, utilizzo del giorno e costo per turno con tariffe punta/fuoripunta, bolle modificabili di avviso saldo e budget giornaliero, coda di bolle personalizzate basata su moduli con scelte pesate A/B e righe o immagini casuali, oltre 30 modelli di fornitori (OpenAI, OpenRouter, Kimi, SiliconFlow, Ark, Zhipu, MiniMax e altri) con saldo per modello e quota in abbonamento, più suono di fine attività, audio importato, ruoli personalizzati e un gestore risorse. Solo locale, nessuna telemetria.

Plugin di armatura del prompt di sistema per modelli DeepSeek: aggiunge una sezione di prompt a conformità incondizionata all'ordine 100, espone uno strumento di profilo con metadati di calibrazione e mostra un badge di stato dell'armatura in tempo reale basato su una proiezione della sessione.

Plugin di strumenti DeepSeek Harness che espone al modello l'automazione del browser di BrowserSkill (bsk)

Visione per modelli solo testo: incolla un'immagine e il modello passa alla variante Vision Toolkit per domande e risposte su immagini, confronto tra più immagini, OCR di screenshot lunghi, riproduzione dell'UI da screenshot, grounding degli elementi e differenze pixel. Nessuna chiave API per impostazione predefinita — le immagini vengono elaborate dal servizio gratuito ospitato dall'autore, 100 per macchina al giorno; configurabile sul proprio provider.

Plugin studio TongFlow per DeepSeek Harness (dsh): modello di progetto in stile troupe cinematografica, flussi di lavoro TongFlow creati dall'agente, generazione multimediale deterministica, tela incorporata.

Esegue audit di sicurezza locali di relay API AI e proxy LLM da DeepSeek Harness, producendo report Markdown su prompt injection, segnali di sostituzione del modello, riscrittura delle chiamate agli strumenti, perdita di errori, integrità dello stream e rischi Web3 controllati dal profilo.

Connette dsh a un runtime locale SandBase Harness tramite stdio MCP per gestire agenti e sessioni, trasmettere turni, ispezionare artefatti e annullare attività.

Collezione DSH di sicurezza autorizzata: nove modalità di lavoro (coordinatore red team, pentest, code audit, analisi binaria, attacco-difesa, evasione AV, risposta agli incidenti, sicurezza cloud, risoluzione CTF) e quindici plug-in runtime, gestiti da una pagina delle impostazioni con distribuzione, installazione, aggiornamento e disinstallazione con un clic.

Componenti UI interattivi renderizzati in linea nelle risposte: layout, grafici, form, quiz, mermaid, scene 3D e un loop di eventi d'azione che torna al modello.

Usa gli abbonamenti ChatGPT (Codex), Claude e Grok come provider LLM per DeepSeek Harness, con login nelle Impostazioni, cataloghi di modelli, utilizzo, più strumenti image_generate, video_generate e x_search.

Provider LLM Command Code non ufficiale: registra una route `commandcode` con un catalogo di modelli aggiornato in tempo reale e supporto per reasoning-effort.

UI generativa all'interno della conversazione: il modello genera card HTML interattive nello stream della chat, con anteprima in streaming e rendering sandboxed.

Esplorazione dell'architettura AGI white-box: metacognizione (ciclo di auto-cognizione), apprendimento continuo (volano della conoscenza), modello del mondo (spazio delle condizioni, grafo di memoria spazio-temporale), auto-miglioramento (disciplina bootstrap), pipeline white-box zero-LLM e guardrail di fiducia verificabili.

Skin dello slider di reasoning adattivo che mappa i livelli di reasoning effort disponibili per ciascun modello su una scala di intensità visiva da 0 a 30, con ritratti, sfondo e colori dell'interfaccia sincronizzati.

Squadre multi-modello persistenti configurate in Impostazioni e selezionate nel Composer, con policy di modello/strumento per membro; l'Agent principale pianifica dinamicamente ogni invio come un DAG limitato con cicli limitati di revisione/riparazione, mentre il Run Center monitora i tentativi e i token per membro a partire dagli eventi ufficiali di utilizzo di Harness.

Pannello di utilizzo nella barra laterale che attribuisce i token al sito relay che ha servito ciascuna richiesta, letto dalla configurazione del provider esistente: totali di oggi/mese/complessivi, ripartizioni per sito e per modello, una mappa di calore dell'attività annuale e i saldi New API / Sub2API / DeepSeek.

Indica quali skill ha invocato ogni turno (caricate dal modello, digitate come /name, o nessuna) e gestisce la directory locale delle skill: installazione da un repository, una cartella, uno SKILL.md o un indirizzo zip incollati; si può impostare un nome visualizzato in cinese nel meta.yaml della skill e rimuovere una skill conservandone un backup.

Consente al modello di connettersi ai database e scrivere SQL.

Memoria a lungo termine per DeepSeek Harness in semplice Markdown, un fatto per file, leggibile in qualsiasi editor. L'indice `MEMORY.md` ha un limite rigoroso di 200 righe / 25 KB imposto da `ctx.tools.guard()`: una scrittura che farebbe crescere l'indice oltre il limite viene rifiutata, mentre una riscrittura che lo riduce passa sempre, permettendo di compattare passo dopo passo un indice sovradimensionato. Il plugin non scrive mai ricordi da solo — cosa conservare è deciso da te e dal modello. Lo stesso archivio è utilizzato anche da Claude Code, Codex, Kiro e OpenClaw.