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Evolvi skill, agenti, prompt, codice e plugin dall'interno di DeepSeek Harness, con AgentDescent.

Controllo della casella di input web di DSH (v0.3.0-beta.4 · pacchetto di capacità per attività complesse: 3D / normali / interazione / dati / concorrenza / dettagli prestazionali verificati punto per punto + accettazione automatizzabile + bilingue cinese-inglese ·applicabile a dsh-0.1.6-alpha.1): prima dell'invio, un'IA indipendente (messaggera) ottimizza il prompt in un comando pronto per l'IA di lavoro (quattro livelli di intensità, lunghezza del flusso in base alla difficoltà, isolamento per sessione, mini-finestra minimalista).

Ottimizzazione con un clic di un'istruzione grezza in un prompt professionale: tre stili di output, profilazione di ruolo/compito/obiettivo consapevole della situazione, apprendimento autoiterativo (memoria di sessione + valori predefiniti intelligenti + override dell'utente), /template per 22 sotto-scene con zero chiamate al modello, ✨ ottimizza/annulla con un clic nella casella di input, strumento prompt_optimize, hook di auto-ottimizzazione e documenti zh/en rilevati automaticamente.

Aggiunge un pulsante ottimizza accanto al composer che analizza e riscrive la bozza del prompt con streaming SSE, consapevolezza del contesto della conversazione (strategie template vs intent-polish), una catena di memoria di continuità delle modifiche, undo e instradamento del modello con fallback e test di connettività.

Pipeline di ottimizzazione dei token a livelli per DeepSeek Harness: output ladder, caricamento lazy di MCP, compaction driver, report dei cache hit. Costruito su vere API dei plugin DSH; in sessioni lunghe risparmia ~40-60% di input.

Ottimizzatore di reasoning_effort per round per dsh — riduce automaticamente il ragionamento per chiamate di strumenti semplici e lo alza per lavori pesanti, tagliando il tempo di pensiero tra le chiamate degli strumenti.

Pipeline a livelli per l'ottimizzazione dei token per DeepSeek Harness: scala di output, caricamento lazy MCP, driver di compattazione, report sugli hit della cache. Basato su API reali dei plugin DSH; risparmio di ~40–60% di input nelle sessioni lunghe.

Router di modelli e ottimizzatore dei costi per DeepSeek Harness: risposte rapide flash per le domande semplici, fallback automatico in caso di errore, pannello in tempo reale di token/cache/costo.

Plugin di gestione del comportamento per DeepSeek Harness: sezione prompt per la disciplina dei tool-call, convergenza del parallelismo attivata dai fallimenti (il pool scende a 1 e si ripristina automaticamente), intervento dell’utente dopo fallimenti consecutivi. Completa dsh-token-optimizer; funziona anche da solo.

Plugin di gestione del comportamento per DeepSeek Harness: sezione del prompt per la disciplina delle tool-call, convergenza del parallelismo innescata dai fallimenti (pool scende a 1, si ripristina automaticamente), intervento dell'utente dopo fallimenti consecutivi. Completa dsh-token-optimizer; funziona in autonomia.

Ottimizzazione di rete per l'interfaccia web di DSH: riduce la dimensione dei trasferimenti con cache e compressione per velocizzare molto il caricamento delle pagine, oltre a un indicatore di disconnessione e alla riconnessione automatica. Ideale per chi cerca prestazioni massime o usa reti instabili.

Rifinisce la bozza nel compositore in un prompt più chiaro e meglio strutturato dal pulsante ✨ o Alt+O; trasmette il risultato in diretta via SSE mostrando prima il ragionamento, e segue il modello predefinito della sessione senza configurazione o qualsiasi endpoint compatibile OpenAI.

Ottimizzatore di prompt nella barra di input: riscrive le bozze con 6 strategie × 3 lingue più istruzioni personalizzate, con obiettivo/todo/riepilogo di compattazione/risultato di strumento e contesto chat opzionali, una finestra di conferma, lo storico degli ultimi 5 e la persistenza delle impostazioni a tre livelli.

Configurable send and newline keys, a composer context menu with three sources (leave it to DSH and other plugins / browser menu / plugin-styled custom menu), a quick-command panel with categorized prompt lists where each prompt can append on every send or only on the first message of a session, a create-and-move row at the bottom of each category, a prompt optimizer that rewrites the draft with a separate model call, settings-panel size memory, and automatic x-opencode-session header injection for OpenCode routes. Prompt lists live in a global ~/.dsh/quick-prompts.json that is independent of the session and the project.

Aggiunge un pulsante icona al compositore che ottimizza il prompt della bozza corrente tramite il modello attivo.

Improve the current chat draft before sending with a confirm-before-apply comparison.

Adds prompt optimization, cancellation, and undo controls to the DeepSeek Harness composer.

Optimize Prompt button under the composer: one click rewrites your draft into a clearer, more executable prompt, with a before-and-after dialog and one-click replacement.

Adds a composer button that optimizes the current prompt or designs the next one from the current session and project context.

Adds a one-click prompt optimization button to the DSH composer, with undo and an optional dedicated optimizer model.

One-click prompt enhancement and structuring button for DSH composer.

Prompt optimizer for DeepSeek Harness: a composer tool-row button that rewrites the draft into a structured prompt via the session's selected model, with one-click restore

Headless Claude Code consultations with advisor, reviewer, and designer roles, returned as reference answers.