Plugin

Ponte BrowserSkill per controllare le finestre Agent visibili di Chrome e Edge da DeepSeek Harness, con strumenti browser nativi, osservazioni di accessibilità e VOM, screenshot, controllo multi-sessione proprietario e un overlay Web UI live.

Uso del computer su macOS incentrato sull'accessibilità: osservazioni sempre aggiornate, rifiuto degli stati obsoleti, permessi limitati e input sicuro.

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.

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+.

Telemetria a runtime a zero intervento per DSH: ogni sessione scrive automaticamente task, livello del modello, strumenti, errori, durata e stato in un diario leggibile con una sezione statistiche (puro osservatore — nessuno strumento, nessuna chiamata LLM, nessuna iniezione)

Automazione desktop Windows per DeepSeek Harness: ciclo observe/act con priorità all'accessibilità e 30 strumenti standard (target elemento/coordinata, instradamento strategia auto/a11y/event), semantica di sicurezza con osservazioni sostituite e senza replay, interruttore di spegnimento persistente, protezione da obsolescenza RuntimeId/rect-drift, schede chat e pannello flottante (operazioni live, muro di frame, impostazioni di auto-rilevamento ambiente), descrizione visione a piastrelle per modelli a bassa risoluzione, registro di audit JSONL e lista di autorizzazione pid. Richiede Windows 10+ e Python 3.9+ con uiautomation e pillow (installabili dalla pagina delle impostazioni).

Security-audit facts AI coding agents cannot compute, plus a verdict gate: euthyna history attributes deleted lines to commits and flags those from security fixes (--origins finds the first introducer), euthyna coverage reports which changed symbols no test ever invoked, and euthyna gate checks each finding against six gates, downgrading any without evidence to an observation.

Distills session work into background observations and reflections to preserve context across compaction.

DSH Plugin DevKit: runtime observation kernel, isolated debug boot, host contract tests, slot preview

Conversation-level multi-agent workbench for editable task planning, real child-session observation, plan-versus-runtime comparison, and evidence-backed recovery previews; tested with DSH 0.1.1-rc.2.

Clean Architecture reference library for DSH: 8 pinned reference repos (Go, Java, C#, Python) indexed into a local FTS5 database, with assertion rules, a review ledger, and a read-only observation panel.

Step-0 observation probe for dsh-compaction-audit: logs every compaction/* session event and probes whether shadowedSeqs still resolve to readable events in session.events. Observe-only; never injects, never blocks.

Strumenti human-in-the-loop (`human_task` / `human_task_ready_check`): mettono in pausa l'agente finché l'utente non compie un'azione reale o riporta un'osservazione (operazione GUI, test di gioco, verifica visiva, controlli hardware), vincolati dal consenso della sessione e da un controllo di presenza AFK, restituendo un risultato JSON strutturato tramite una finestra di dialogo web per l'attività.

Instrada le immagini della chat verso un modello di visione fisso compatibile OpenAI, restituisce osservazioni fattuali al modello principale selezionato e riusa le osservazioni per sessione attraverso replay, compattazione e riavvii.

Un plugin per DeepSeek Harness che trasforma la sincronizzazione git di anywhere-claude-mem in un peer DSH: recupera la memoria cross-macchina all'avvio della sessione e invia nuovi prompt/osservazioni non appena arrivano nel worker claude-mem

Memory bridge between DeepSeek Harness and ai-memory: runs ai-memory's finalize-session when a DSH session ends, so the observations it already captured become searchable wiki pages. Skips subagents, queues concurrent session ends, and sweeps sessions abandoned by a forced restart. Requires a separately installed ai-memory server with its DSH lifecycle hooks wired by hand — ai-memory’s own install-hooks does not support DSH; this plugin only finalizes what capture has already recorded.

A headless-first macOS Computer Use driver for DeepSeek Harness with AX-first observations, window-bound multimodal evidence, host-owned approval, and evidence-backed action receipts

Insight dock for the DSH Web GUI: lets an agent park a short, strictly-bounded side observation while it works, shows it above the composer, and lets the user ask to hear it later — with a context anchor that survives context compaction.

Linux X11 computer use for DeepSeek Harness: 9 tools (screenshot, move/click/drag/scroll mouse, type, key combos) driven by a zero-dependency Python XTest helper — native-pixel coordinates, per-action verification, optional auto-observation screenshot.

Human-in-the-loop tools (`human_task` / `human_task_ready_check`): pause the agent until the user performs a real-world action or returns an observation (GUI operation, game testing, visual verification, hardware checks), gated by session consent and an AFK presence check, returning a structured JSON result via a web task dialog.

Observational file-mutation rollback for the fs tools: write/edit pre-images are checkpointed as git blobs or snapshots and restored through a model-facing rollback_files tool or a /rollback command.