Plugin

iPolloWork HyperFrames Video Studio e 27 modelli video modificabili come vista di conversazione nativa di DeepSeek Harness.

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

Collega DeepSeek Harness alla base di conoscenza personale local-first e auto-evolutiva di ReMe: cattura automaticamente le conversazioni completate dell'agente principale come memoria Markdown di proprietà dell'utente, cerca conversazioni e materiali originali tramite reme_search con BM25, embedding opzionali e espansione dei wikilink, e pianifica una consolidazione giornaliera della memoria.

Memoria Markdown condivisa per DSH e altri agenti di codifica, con cattura automatica, iniezione di contesto pre-passo, richiamo ricercabile ed evoluzione automatica da memoria a skill tramite un pannello di revisione.

Una protezione pre-esecuzione per gli agenti di coding IA. Blocca comandi Git e di filesystem distruttivi, oltre ai comuni tentativi di accedere a file sensibili, prima che venga eseguita una chiamata a uno strumento. Supporta Amp Code, Antigravity CLI, Claude Code, Codex, Cursor, DeepSeek Harness, Gemini CLI, GitHub Copilot CLI, Grok Build, Hermes Agent, Kimi Code, OpenClaw, OpenCode e Pi.

Legge i file di sessione che altri trentatré agenti di coding su questa macchina hanno già scritto — Claude Code, Codex, Cursor, VS Code Copilot Chat, opencode, OpenClaw, Hermes, Kimi, Cline, Zed e altri — incluse le sessioni precedenti alla sua installazione: sei tool (deja_recall, deja_session, deja_blame, deja_fix, deja_how, deja_remember), un comando /deja e il richiamo automatico opzionale aggiunto al contesto di runtime. Indice BM25 locale, nessun LLM, nessun embedding, nessuna rete (dsh plugin --profile web add dsh-deja).

Gestore di attività AgentRQ per DeepSeek Harness: crea, gestisci e recupera automaticamente le attività AgentRQ senza uscire dall'harness

Memoria tra sessioni tracciabile e ricercabile per DeepSeek Harness: la conoscenza delle conversazioni come nodi di grafo tipizzati (TASK/SKILL/EVENT) e archi tipizzati.

Ponte di ricerca web per agenti solo testuali: interroga il web o X e ottieni prove strutturate in JSON (ricerca, fetch, citazioni).

Collega DeepSeek Harness a Postiz tramite MCP: elenca i canali social connessi, recupera le regole di pubblicazione per piattaforma e pianifica, redige o pubblica post su X, LinkedIn, Instagram, Facebook, Threads, TikTok, YouTube, Reddit, Bluesky, Mastodon, Discord, Slack, Telegram e altro; aggiunge un'abilità di flusso di lavoro postiz.

Plugin DeepSeek Harness che collega l'agente a Postiz tramite MCP: elenca i canali connessi, recupera le regole di pubblicazione delle piattaforme e pianifica, prepara o pubblica post sui social media su oltre 28 piattaforme.

Memoria persistente supervisionata da LLM per agenti AI — recupero basato su grafo, conoscenza cross-sessione, binario singolo. Funziona con DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw e qualsiasi runtime agente.

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

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.

Provider di skill per agent You.com e configurazione MCP per DeepSeek Harness (dsh), registrati tramite ctx.skills

Harness di audit al commit per agent di codifica IA: 24 regole git-diff (segreti, modifiche fuori ambito, prompt injection), registro di audit firmato HMAC, rollback degli snapshot e un server MCP con 84 strumenti. Installabile tramite `dsh plugin add`.

Memoria di team auto-evolutiva come semplice Markdown in git: un plugin nativo Cordis che registra 38 strumenti di memoria bare-name più una sezione di segnali di prompt rivalutata ad ogni assemblaggio, con rinforzo RPE, decadimento e consolidamento durante il sonno; condivide un repository dati con i suoi host Claude Code (MCP) e OpenClaw; verificato con DSH 0.1.0-rc.6.

Memoria di team auto-evolutiva come semplice Markdown in git: un plugin Cordis nativo che registra 38 strumenti di memoria dal nome semplice più una sezione di segnali del prompt rivalutata a ogni assemblaggio, con rinforzo RPE, decadimento e consolidamento durante il sonno; condivide un unico repository dati con i suoi host Claude Code (MCP) e OpenClaw; verificato con DSH 0.1.0-rc.6.

Plugin di memoria a lungo termine NeatMem per DeepSeek Harness: client REST leggero verso un server neatmem

Scansiona oltre 20 agenti AI su questa macchina (Codex, Claude Code, cc-switch, Hermes, opencode, Gemini, Grok, Kimi, CodeBuddy, Trae, OpenClaw, Qoder, WorkBuddy, Zcode, Cursor, Windsurf, Cline, Roo Code, Qwen Code, ...) e sincronizza, gestisce e aggiunge con un clic i loro server MCP e skill in DSH — globale o per workspace.

Notifiche di completamento attività su Huawei HarmonyOS assistant-today (负一屏) per DeepSeek Harness: gli strumenti hiboard_push / hiboard_verify pubblicano i risultati delle attività in Markdown nel feed di card del telefono, compatibili a livello di protocollo con la skill today-task di OpenClaw, con authCode gestito dal pannello impostazioni dsh.

Push di completamento attività per l'assistente «today» (schermata −1) di Huawei HarmonyOS, per DeepSeek Harness: gli strumenti hiboard_push / hiboard_verify pubblicano i risultati delle attività in Markdown nel feed di schede del telefono, con compatibilità di protocollo con la skill today-task di OpenClaw; l'authCode è gestito dal pannello impostazioni di dsh.

Plugin ClawBot per WeChat personale per DeepSeek Harness (DSH): OpenClaw gestisce il canale WeChat (login tramite QR code/invio e ricezione messaggi), DSH funge da cervello, e i due sono collegati tramite un protocollo compatibile con OpenAI

Reflect2Evolve memory plugin: layered L1/L2/L3 memory, reflection-weighted value backprop, cross-task policy induction, skill crystallization, and three-tier retrieval for OpenClaw, Hermes Agent, and DeepSeek Harness.