Plugin

Uno strumento vision `describe_image` per modelli solo testo: le immagini (percorso locale, URL, allegato) vengono inviate a un endpoint vision configurabile compatibile con OpenAI e solo il testo restituito entra nella sessione.

Marketplace di skin nativo e gestore del ciclo di vita che scopre le skin della community, mostra anteprime e stato di compatibilità e offre percorsi di installazione verificati con un clic o manuali.

Area di lavoro remota multi-macchina: gestisci molti host SSH, scegli un'area di lavoro locale o remota nel flusso nativo "Aggiungi area di lavoro" (selettore di cartelle di sistema / percorso locale / esplorazione di directory remota), rispecchia un'area di lavoro remota in una vera cartella locale e gestiscila con gli strumenti rw_*. Il selettore è una finestra modale centrata che si apre sulla scheda locale e compila automaticamente `/` per i percorsi remoti, completando dal vivo ogni livello di directory.

Org. target → sessione di pianificazione red team, 5 ruoli (ricognizione/triage asset/vulnerabilità/exploit/pivot interno), concorrenza configurabile. Preflight verifica skill/risorse; una richiesta per chiavi/VPS mancanti. Regole d’intrusione unite: 8 cat./25 pt, limiti server, prevale il privilegio max, dedup/servizio. Risultati con orario in SQLite locale. Console destra persistente segue la sessione (5 sezioni/10 pagine); POC/EXP per categoria; libreria skill con motivi di indisponibilità. Report col nome target e dati completi della pagina (azioni/richieste/credenziali/tunnel/percorsi file d’attacco). 16 skill recon/valut. (DeepSeek Search/Fetch, intelligence pubblica), 56 redteam_*; update in 1 comando. Skill della catena d’attacco in allegato separato Toolkit Release.

Regole di permessi dichiarative in stile Claude Code: regole YAML ordinate allow/deny/ask che confrontano nomi degli strumenti, argomenti, percorsi dello spazio di lavoro e identità dell'agente nella cascata tools/pre-execute, con audit completo del log di sessione, modalità dry-run e ricarica a caldo.

Osservatore in sola lettura del percorso di lavoro della sessione: ripiega i turni in riepiloghi di fase, esecuzione, durata e tok/s, poi espande rami paralleli, risultati degli strumenti e ragionamento visibile al fornitore.

Memoria causale per dsh: bridge MCP stdio senza dipendenze che monta i 17 strumenti del server causal-memory con nomi puliti (senza prefisso mcp__) — archi decisione → esito con relazioni tipizzate (caused / enabled / prevented) in un archivio SQLite locale che persiste alla compattazione — più una sezione di prompt di sistema fissata. Richiede il binario del server causal-memory nel PATH (pip install causal-memory, oppure una release precompilata).

Visualizza il percorso di rete del processo DSH su Windows o WSL con probe stratificate DNS/TCP/TLS/HTTP, rileva configurazioni proxy obsolete e applica riparazioni protette da snapshot.

Labirinto di esecuzione per le sessioni DSH: il percorso reale dell'agente — avanzamento principale, deviazioni fallite o senza uscita, ritorni indietro, ritentativi di richiesta e rami dei subagent — disegnato su una sola timeline di tempo reale, con tre tracce sotto ciascuna corsia che condividono quell'asse (densità dei tool-call, impulso dei token, pressione del contesto) e un pannello di analisi deterministico sotto di esso (matrice dei risultati degli strumenti, catene fallimento-recupero, distribuzione delle durate); guardalo crescere in tempo reale in una scheda sessione, oppure carica fino a 5 log di sessione per un confronto sullo stesso asse.

Trace Compare & Live Maze: disegna l'esplorazione reale dell'agente — percorso principale, deviazioni fallite o senza uscita, ritracciamenti e rami dei sotto-agenti — su un'unica linea temporale a orologio da parete; carica 1–2 log di sessione per un confronto sullo stesso asse oppure osserva la crescita in diretta in una scheda di sessione.

Integrazione di TapTap Maker per DeepSeek Harness: strumenti MCP inclusi, flusso di lavoro Maker e competenze delle funzionalità, oltre a un percorso CLI pacchettizzato per l'inizializzazione e la diagnostica dei progetti.

DSH Knit ordina Markdown/codice/immagini/video del workspace nella sidebar e offre Context Pack via knit_docs. BM25/IDF locale predefinito confronta messaggi recenti con titolo/sommario/contenuto: niente modelli/rete, nulla esce; indice persistente dopo riavvii/sessioni. Prove/anteprima; attribuzione fissata alla lettura, pin/esclusione pre-recupero reversibile. v0.23 ibrido opzionale OFF, richiede embedding Ollama/OpenAI-compatible configurati dall’utente. Invia query+titolo/sommario (Markdown: inizio ≤60 caratteri; codice: cartella relativa; media: nome), mai corpo completo/percorso assoluto; loopback locale. v0.24 associa modifiche non committate via git status read-only (argv fisso, senza shell, env allowlist), OFF. Nessun test con provider reale; nessun miglioramento dichiarato.

Postazione di ricerca in stile Claude Science: motore di ricerca a ciclo ReAct (strumenti research_*), artefatti versionati con provenienza tracciata (strumenti artifact_*) e 10 skill scientifiche per genomica, patogeni e bioinformatica.

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.

Riproduce un video all’avvio di DSH e svanisce in 0,3 secondi al termine. Include un video predefinito, quindi funziona subito; il percorso si può modificare o cancellare nelle impostazioni del plugin.

Overlay animale domestico da scrivania Live2D per la Web GUI di DSH: rispecchia lo stato dell'agente (in riflessione, inattivo, errore, completato, in attesa di approvazione) con animazioni e fumetti, reazioni tattili per parte, trascina per agganciare, personaggi intercambiabili e modelli personalizzati tramite URL o percorso locale.

Biblioteca di paper, lettore PDF e tutor. Le pagine citate portano al passaggio e lo evidenziano; domande su selezioni senza uscire dal paper. Piano di lettura, guida per sezione, quiz valutati tra sessioni. MinerU (self-hosted senza registrazione; cloud mineru.net richiede token) legge scansioni; formule citabili con clic (LaTeX in chat), ricercabili via QK^T e elencate per pagina. Endpoint embeddings opzionale per ricerca semantica. Eliminazioni recuperabili in .trash. Scorrimento/pagina singola, barra destra fullscreen, copia percorso, PDF tradotto, alternanza originale↔cinese con babeldoc senza preinstallazione. Trascrizione/ricerca locali per default; solo cloud MinerU/embeddings/traduzione attivati inviano il testo corrispondente al servizio configurato.

Inietta un system-reminder fisso all’inizio di ogni turno per chiedere al modello di ragionare e rispondere in cinese semplificato; codice, comandi, percorsi e identificatori restano in inglese.

Trascina e rilascia multipiattaforma con inserimento del percorso originale.

Trascinamento file multipiattaforma con inserimento del percorso grezzo, senza copiare i file.

Composizione profili memoria: ricerca sessioni in cinese, richiamo ibrido, fatti persistenti del workspace, regole fissate dall’utente e skill native riutilizzabili. Installa il bundle Release autonomo e versionato con un comando dsh plugin add. Richiede Node.js 24 e pnpm nel PATH.

Finestra degli strumenti Git in stile JetBrains per la barra laterale: albero dei rami con badge di anticipo/ritardo, grafo dei commit con filtri per testo/autore/data/percorso, diff per riga per file, lista delle modifiche e casella di commit, più azioni su rami, tag e stash, merge, rebase, cherry-pick, reset e fetch/pull/push.

Percorsi di file cliccabili nelle risposte di DSH: apertura in linea in stile Codex, visualizzazione nel file manager e un elenco di chip dei file citati alla fine del turno