Plugin

Pacchetto di sola configurazione che monta Ouroboros tramite il client MCP di DSH, esponendo 36 strumenti di flusso di lavoro per interviste, Seed, esecuzione, valutazione ed evoluzione in DSH.

Plugin di memoria persistente cross-agent e local-first per DeepSeek Harness (DSH), basato su Mnemon. Condivide la memoria a lungo termine tra gli agenti compatibili con Mnemon e aggiunge memoria di runtime, documenti di progetto ricercabili, richiamo semantico, grafo di conoscenza e un'interfaccia a barra laterale.

Livello mnemonico.

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.

Motore di report di ricerca verificabili per DeepSeek Harness con un registro delle evidenze indirizzato per contenuto, report sigillati versionati in cui ogni affermazione reca un verdetto di verifica e l'hash del manifest sigilla la directory, e orchestrazione di recupero che riutilizza le giunzioni ctx.web e ctx.jobs.

Piano di controllo della memoria a tre livelli per DeepSeek Harness: contesto di runtime persistente, documenti di progetto ricercabili, memoria a lungo termine collegabile, instradamento intelligente, workflow di agent supervisionati, WebUI e strumenti headless.

Ricerca unificata con verifica delle evidenze per agenti: oltre 120 motori con instradamento multilingue, domini verticali e schede di modalità strutturate, 10 strumenti MCP più orchestrazione wide_research e un ciclo fetch-verify che completa i punteggi delle evidenze.

Disperdi il lavoro agli agenti DSH da Claude Code o Codex: avanzamento nativo dei sotto-agenti, sessioni worker sull'host con preset per livello e un bridge multimodale per visione e generazione di immagini.

Orchestrazione multi-agente in stile UltraCode: un layer di workflow generabile, salvabile, governabile, osservabile e riprendibile.

Orchestrazione multi-agente in stile UltraCode: un livello di workflow generabile, salvabile, governabile, osservabile e ripristinabile.

Workflow dinamico per DSH (segnaposto).

Un team di agenti persistente per la collaborazione a lungo termine in DeepSeek Harness: identità degli agenti durature, Workspaces per progetto, Channels con responsabilità e Task Threads che collegano gli agenti di sessione.

Strumenti Cordis di DeepSeek Harness per All in Flash, basati su All in Luna.

Pacchetto di skill di metodologia di audit di sicurezza più il gate della catena di fornitura plugin_vet: otto skill di agente (scansione segreti, audit delle dipendenze, revisione della catena di fornitura, revisione dell'iniezione di prompt, orchestrazione di audit, modellazione delle minacce, intel sulle vulnerabilità, risposta agli incidenti) in edizioni cinese e inglese, con un bundle provider npm che monta le skill e registra lo scanner automatizzato di pre-installazione plugin_vet.

Gestione del ciclo di vita degli obiettivi per dsh con una kanban board interattiva: obiettivi, criteri, tentativi e revisioni vivono nel workspace, guidati dagli strumenti graph_*, con una board a due corsie renderizzata nella vista conversazione.

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.

AI Company Framework: trasforma una frase in un'azienda multi-agente — 15 Skill piatte (boss/pipeline/role-template/11 ruoli/generic customer-memory), 7 template di workflow, runtime AgentTeams + pannello attività, sidebar dipendenti con isolamento per sessione, bridge bot Feishu (bot boss e per dipendente, instradamento di gruppo, push autonomo, gate di decisione umana, guida contatti esterni), memoria SQLite per cliente con memoria a tre livelli (merge cross-group), switch modalità /company; no RAG.

Livello di orchestrazione multi-agente per DeepSeek Harness — modalità di esecuzione autopilot/ralph/team, 19 carte di ruolo, 40 skill bilingue e un server di stato MCP incluso, portato da oh-my-claudecode.

Sciami di IA basati sui ruoli per DeepSeek Harness: un architetto pianifica, costruttori paralleli eseguono, revisori controllano la qualità e un integratore rilascia. Fissaggio dei modelli per ruolo con catene di fallback, loop di revisione, contratti di evidenza, revisioni con approvazione umana, pausa/ripresa consapevole della quota, e un kanban live + diagramma di flusso nella GUI web. 40 test; installazione da GitHub o npm.

Uno swarm governato di sei agent DSH specialisti — orchestrator, planner, bridge alla knowledge base, developer e due reviewer — trasforma un requisito in una pipeline di fasi rigida in cui ogni consegna deve dimostrare il proprio valore con evidenze strutturate prima che possa iniziare la fase successiva; i reviewer sono sola lettura, i merge del codice avvengono solo dopo un passaggio di review e un log eventi append-only offre replay completo e audit su una bacheca kanban live. Il suo design trae ispirazione dal kanban di Hermes Agent.

Failover ad alta disponibilità dei modelli (quarantena, circuit breaking, ripristino tramite probe) e orchestrazione di subagent (fanout/pipeline/supervisor) con interfaccia impostazioni bilingue.

Generatore di preset in modalità orchestrazione per DSH: un agente lead delega a quattro helper di ruolo integrati che portano con sé solo i propri tool, e il pannello web aggiunge o rimuove helper personalizzati con i propri tool, skill e modelli, per workspace — senza alcuna modifica al codice dell'harness.

Motore di orchestrazione del ciclo di vita per team di agenti AI con isolamento tramite Git worktree con ambito di attività, transizioni di consegna controllate dallo stato e memoria fuori dal contesto.

Modalità comandante per la GUI web di dsh: un pulsante con un clic nell'intestazione della sessione inietta un brief di protocollo nella sessione, poi analizza ed esegue automaticamente i blocchi di attività nella risposta del modello — separando il ciclo dello stratega dai cicli dei lavoratori con un badge visibile.