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Pannello di operazioni SSH per DSH: terminale web, trasferimento SFTP con avanzamento, port forwarding locale ed esecuzione di comandi su cluster con un solo comando su più host; gli agenti condividono la stessa configurazione host.

Pannello operazioni SSH per DSH: terminale web, trasferimento SFTP con avanzamento, inoltro di porta locale ed esecuzione cluster con un solo comando su più host; gli agent condividono la stessa configurazione host.

LoopX, un kernel di stato e piano di controllo locale, neutrale rispetto al provider, per agent a lungo orizzonte: mantiene Goal, Todo, gate, evidence, quota, recovery e handoff sopra DeepSeek Harness, mentre il plugin avvia il CLI e le skills, ammette una continuazione limitata nella stessa sessione e aggiunge una GoalBar loopback per il loop con limite esatto.

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

Barra laterale a comparsa: elenca gli artefatti e un albero dei file con molteplici formati di anteprima, si apre in una scheda del browser separata che puoi trascinare su un altro monitor e coesiste contemporaneamente con altri plugin della barra laterale.

Plugin realtime diretto DSH x Blender v1.0 — consente a un modello AI di pilotare Blender su un canale TCP diretto: frame del viewport, render da angolazioni personalizzate, ricerca inner-loop, profiling del render, decimazione sicura, offload headless, avvio della GUI con una sola chiamata (15 strumenti + blender_rt_plan: 28 famiglie / 183 operazioni). Skill complementare: sixtysevenlf/dsh-skill-blender-modeling

Ponte runtime DSH↔Godot: avvia e controlla un gioco Godot 4.x in esecuzione tramite il suo server di interazione TCP integrato — 16 strumenti (controllo runtime tramite ~130 comandi di gioco, ispezione scena/UI, valutazione GDScript, simulazione input, screenshot, operazioni statiche headless, modifica del progetto, esportazione, validazione degli script, configurazione del percorso del motore), sostituisce godot-mcp.

Terminale operativo SSH per l'interfaccia web DSH: controlla un server connesso dalla conversazione principale (ssh_connect/ssh_exec/ssh_read/ssh_write/ssh_disconnect) mantenendo un terminale interattivo xterm.js sulla destra.

Pannello di anatomia per gli organi di Agent-Body: fornisce una dashboard dei parametri vitali in tempo reale su /anatomy all'interno dell'harness stesso — organi, battito, registro di guarigione, contatori di auto-addestramento e il flusso di impulso reale — letti direttamente dai file di runtime anziché ridigitati. Solo host, senza bundle client e senza fase di build.

Motore di contesto Zero-residence: i payload di grandi dimensioni degli strumenti vengono espulsi dal contesto attivo verso un archivio interrogabile e rimangono solo puntatori deterministici, così i token di prompt per turno smettono di crescere con la trascrizione. Qualsiasi contenuto mascherato viene ricostruito alla lettera dal log della sessione su richiesta, tramite id di chiamata dello strumento o seq della sessione.

Kernel di organi di Agent-Body: plugin organizzati come un unico corpo. Ogni comando diventa un impulso nervoso che innerva deterministicamente l'organo competente e nomina la capacità; i riflessi scattano senza chiamata al modello; un battito a intervallo variabile pompa direttive dell'operatore, propriocezione e avvisi di omeostasi ovunque; i guasti seguono un'attribuzione deterministica (strumento, argomenti, permesso, timeout, rete), una prescrizione e un ciclo di ricontrollo, e gli errori di argomento non vengono mai ritentati. Un organo mancante è compensato da quello con maggiore sovrapposizione di capacità, e gli schemi degli strumenti sono filtrati dall'intento corrente (riduzione misurata dell'84,7%, riproducibile nel repository). Pacchetto kernel del repository agent-body.

L'organo di memoria di Agent-Body: dopo 2 minuti di silenzio entra in sonno leggero e dopo 5 in sonno profondo, dove regole deterministiche distillano l'esperienza reale in carte di memoria (trappole, playbook, hotspot, problemi irrisolti, fatti). I comandi in arrivo richiamano le carte correlate per parola chiave e le iniettano nel contesto; le carte inutilizzate a lungo decadono con un tempo di dimezzamento e vengono archiviate invece che eliminate. Inoltre elimina il rumore degli avvisi di omeostasi di tutto il corpo: le ripetizioni entro una finestra vengono contate invece di essere ristampate, e un avviso che ricorre senza mai guarire converge in uno scostamento di stato stazionario noto e tace. Consolidamento e richiamo non fanno chiamate al modello.

Ripristino al riavvio per DeepSeek Harness web: dopo un crash o un riavvio, un turno dell'agente interrotto riprende automaticamente (listener agent/created lato host, senza race condition di temporizzazione del browser).

Preset modalità esperto DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): coordinatore + 17 subagenti esperti con delega automatica. Funzioni: taskboard (stati pending/ready/running/done/failed, DAG dipendenze, rivendicazione atomica, retry, ripristino), gate qualità (pipeline 5 fasi: requisiti, implementazione, verifica, revisione, integrazione; 2 rilavorazioni), Five-Anchor (revisione/convergenza/anti-deriva/cooperazione/risorse), Near-distance (modello identità/compito/output), divulgazione progressiva (~28% risparmio token), persistenza, bus P2P, revisione incrociata, pool esperienza, via rapida, auto-retry. 17 esperti: dati, copywriting, legale, PM, frontend, UI/UX, architetto, social, growth, fin. quant., backend, DevOps, DB, QA, sicurezza.

Re-render lato client delle schede degli strumenti edit/write con un diff quasi lineare a livello di riga che elimina le righe duplicate non cambiate e sottolinea i caratteri effettivamente modificati dentro le righe sostituite.

Livello di coordinamento dei plugin: i plugin dichiarano le proprie capacità, i comandi vengono instradati al plugin proprietario senza una chiamata al modello, gli schemi dei tool si caricano su richiesta per ridurre i token del prompt, la cronologia delle esecuzioni si consolida in memoria a lungo termine nei momenti di inattività e i guasti vengono classificati prima di qualsiasi retry.

Team multi-agente basato su ruoli per DeepSeek Harness. /team riunisce fino a 12 subagenti (prodotto, architetto, ricerca, UI, backend, frontend, DB, sicurezza, revisore, QA, DevOps, docs) ed esegue una pipeline a 9 fasi con gate (chiarire, ricercare, progettare, revisione spec, approvazione piano, implementare, revisione, test, consegna) su artefatti condivisi. I gate di qualità li impone il codice, non i prompt: un'attività incompleta non viene segnata come completata, i riscontri li arbitra il revisore o il QA, e lacune di copertura o rework appaiono live nell'overlay e in /team status. Include un overlay live (fasi, roster con modelli, DAG, artefatti, decisioni), una modalità team persistente e la contabilizzazione di token/tempo. Zero dipendenze a runtime, nessun build.

Dalla chat alla tela e all'opera: guida ComfyUI come IDE visuale dei workflow in DSH. Incorpora ComfyUI (locale o cloud) come tela a schermo diviso in DSH Web: l'agente scrive prompt e script nella chat, li applica dal vivo e produce immagini, musica, video e 3D. Operazioni: comporre pipeline, leggere/scrivere workflow, modificare nodi, cablare collegamenti, eseguire, regolare e correggere. Produzione: sweep di parametri in batch (batch_run) e recupero automatico degli output nella chat (get_outputs). Manutenzione: avvio e aggiornamento con un clic di ComfyUI, core e nodi personalizzati. Questo pacchetto è il plugin lato DSH e include il nodo ponte lato ComfyUI.

Scheda attività file nella barra laterale di DSH: registra letture/creazioni/modifiche di file da parte dell'agente e della barra laterale (incluse le operazioni nascoste nei comandi bash), isolamento per sessione, persistenza dopo i riavvii, anteprima flottante al clic su un file (npm: `dsh-file-activity`).

Canvas visuale di workflow a nodi per DSH con chiamate a subagenti, esecuzione di codice, diramazioni, cicli, pianificazione e import/export dei workflow.

Apre un menu di minigiochi (wordle, match-3, estendibile) mentre il modello genera la risposta.

Disciplina nelle chiamate ai tool per DeepSeek Harness: inietta una sezione statica di vincoli di comportamento nel prompt, riduce il pool parallelo a 1 dopo un guasto di un tool (ripristinandolo dopo 3 successi consecutivi), spinge il modello a smettere di ritentare dopo guasti ripetuti, verifica le scritture con rollback .bak, blocca i comandi ad alto rischio e traccia le statistiche di conformità tramite /behavior-status.

Piattaforma aziendale di risorse AI come bundle cordis di 22 plugin: IAM per organizzazioni/account/ruoli, provider OIDC e App SSO, gestione server MCP con la piattaforma stessa esposta come server MCP, archiviazione asset NAS, hub skill, registri di agenti e app, gestione connettori SaaS, canale dati del portale aziendale, pannello workbench per agenti di reparto, bridge gruppi DingTalk per push di messaggi e approvazioni, iscrizione remota dsh con un clic e proxy degli strumenti, misurazione utilizzo, fatturazione wallet, gateway modelli, audit con avvisi, autoaggiornamento e marketplace di plugin terzi revisionati — oltre 70 strumenti operativi diventano richiamabili dall'agente dsh.

Cicli ricorrenti: comando `/loop` + strumento loop + barra di stato dell'attività.