Plugin

Squadre multi-modello persistenti configurate in Impostazioni e selezionate nel Composer, con policy di modello e strumenti per membro. Per impostazione predefinita l'Agent principale completa da sé il lavoro semplice e delega solo quando serve la squadra salvata; il lavoro delegato viene eseguito come DAG limitato con revisione e riparazione opzionali. Run Center traccia i tentativi e i token per membro dagli eventi di utilizzo ufficiali di Harness.

Miglioramento dei prompt con un clic (5 modalità, catena di memoria, fallback multi-modello) più riconoscimento vocale (Qwen3-ASR cloud / SenseVoice offline, arresto automatico al silenzio) per il composer, con riavvio del servizio DSH con un clic.

Consiglio multi-modello per DeepSeek Harness: risposte indipendenti, revisioni anonime tra pari e una decisione finale ispezionabile.

Orchestratore multi-modello: il cervello principale scompone le attività complesse e distribuisce i sottocompiti a subagenti GLM / Kimi / Qwen in base ai punti di forza di ciascun modello, con utilizzo di token per modello.

Plugin proattivo di scheduling multi-modello: intake segnali multi-fonte con dedup e ranking di urgenza, motore decisionale a quattro vie execute/defer/dismiss/ask-user, generazione piano DAG con esecuzione parallela di modelli, riflessione qualità con retry automatico e switch di modello, memoria a lungo termine per pattern di task e lezioni, ed evoluzione della strategia tramite algoritmi genetici con valutazione sandboxed e rollout canary.

Modello predefinito configurabile per le deleghe ai subagenti tramite settings.yaml, con strategie a modello singolo e multi-modello a rotazione o casuali.

Revisioni dell'advisor che convergono tra i round, una modalità ingegneria le cui scritture richiedono un design token, l'escalation di un'attività a un modello più forte e la consultazione parallela multi-modello; una pagina impostazioni modifica le route dei modelli, i timeout e i budget.

Plugin di routing multi-modello per DeepSeek Harness: affidate i compiti professionali ad agenti professionali — personalizzate agenti professionali (visione/traduzione/voce/sub-agente, ecc.) e associateli a modelli indipendenti; accesso con un clic per account multimodali, routing dello stato di salute del pool di account e statistiche d'uso in tempo reale.

Strumento vision invocabile dall’agente che descrive immagini locali tramite qualsiasi endpoint vision compatibile OpenAI configurato, con controllo incrociato opzionale multi-modello e senza chiavi integrate.

Profilazione delle capacità per modello per DSH: trasforma la cronologia delle sessioni locali in dashboard per modello con conteggi delle sessioni, utilizzo degli strumenti, tassi di errore e principali firme di errore, con filtri per intervallo di tempo e confronto multi-modello.

Per DeepSeek Harness: registra modelli, aiuta con i ritratti e seleziona il modello di Agent da un catalogo senza segreti.

Live2D session view with realtime voice: continuous voice input, streaming TTS, subtitle translation, multi-model catalog, standalone entry / Live2D 实时语音会话视图：连续语音输入、流式 TTS、字幕翻译、多模型目录、独立入口

FreeDSH — free-first multi-model routing, safe core updates and pt-BR/Windows support for DeepSeek Harness. Installable as a DSH bundle (dsh plugin add). Unofficial project.

Governs multi-model access, monthly credits, manual/quality/credit/auto routing, failure rerouting, and usage auditing for DSH.

DeepSeek-Harness plugin for multi-model orchestration with recursive task decomposition, dynamic routing, quality gates, failure recovery, and KPI reporting.

Una mascotte trascinabile ti invita a giocare a Xiangqi (scacchi cinesi) mentre l'IA pensa, con motore integrato, esportazione del registro mosse e commento multi-modello opzionale.

Revisione dei messaggi e chip di citazione per le conversazioni: revisione incrociata multi-modello (codice/risposta) con gradazione di gravità e riassunti, cronologia delle revisioni e preferenze persistite dall'host.

Router di modelli a due livelli per DeepSeek Harness — instradamento con LLM-Judge, catene di fallback multi-modello, failover con backoff esponenziale e orchestrazione a livello di task (adattamento DSH di pi-shift-router)

DeepSee: visione per DeepSeek Harness, instradamento multi-modello e autoverifiche visive con Gemini prima della consegna

Explicit, evidence-first multi-model consultation for DeepSeek Harness

Runs one coding prompt across multiple configured models in isolated Git worktrees, streams side-by-side tool traces and results, and commits the candidate the user adopts for later rounds.

Evidence-first multi-model coding comparison workbench for DeepSeek Harness