Plugin

Un repository, tre parti: un iniettore runtime per i pacchetti plugin di DSH (inietta, ricarica a caldo, scarica, porta in primo piano uno strumento di staging di sviluppo, routing autoriparante, più un gestore di plugin nella pagina delle impostazioni che elenca, scarica e trascina cartelle per internalizzarle), un agent preset router di modalità di ragionamento consapevole del task (router-standard / router-spec / router-react) e un protocollo di attività graduato a due livelli i cui sei strumenti (commit_star, lock_stage, revise_do, edit_plan, mark_task, redteam_verdict) fissano lo stato del task su disco. L'implementazione dell'iniettore è inclusa nell'albero, quindi l'installazione porta con sé il proprio comportamento invece di una lista di dipendenze.

LoopX, un kernel di stato e un control plane neutrali rispetto ai provider e local-first per agenti di lungo orizzonte: mantiene lo stato di Goal, Todo, gate, evidenza, quota, recupero e handoff al di sopra di DeepSeek Harness, mentre il plugin esegue il bootstrap della CLI e delle skill, ammette una continuazione limitata nella stessa sessione e aggiunge un GoalBar di loopback per il ciclo limitato esatto.

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.

Pacchetto di metodi di ingegneria del software per agenti di coding, con competenze per la pianificazione basata su baseline, il debug sistematico, l'igiene dei prompt, la verifica prima del completamento e il tracciamento di riparazioni/dismissioni.

Il tuo compagno di apprendimento basato su AI: ti aiuta a pianificare lo studio, comprendere i concetti e realizzare progetti per padroneggiare una materia.

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.

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

Registra i percorsi Ark Agent Plan, Coding Plan e i modelli postpagati nel selettore nativo dei modelli DSH.

Memoria associativa proattiva per DSH: inserisce recall senza prompt a un confine fisso, con auto-consolidamento a tre livelli, cristallizzazione delle skill e gestione del contesto in stile Astra. Include registri di handoff e una lavagna PLAN che sopravvivono ai cambi di finestra del contesto, oltre al rilevamento del livello con una finestra di modello autodetect. Archiviazione locale in Markdown, agnostica rispetto al modello, zero dipendenze; pavimento lessicale di 0 GB con livelli semantici opzionali.

Plugin di provider Volcengine Ark per DeepSeek Harness (DSH): registra le route Agent Plan, Coding Plan e a pagamento differito sull'adattatore nativo pi-ai affinché i modelli Ark compaiano nel selettore dei modelli.

Superpowers per DeepSeek Harness: competenze di TDD, debug, pianificazione e collaborazione adattate da obra/superpowers, installate come plugin Cordis che registra 14 competenze senza dipendenze di runtime.

Modalità red team: avvia cinque ruoli per un’organizzazione target (ricognizione, asset, vulnerabilità, sfruttamento, pivot interno; concorrenza predefinita 3, modificabile subito). Include controlli preliminari, guida iniziale, punteggio server di 8 categorie/25 punti, deduplicazione ed esclusione degli account autoregistrati; salva i risultati con timestamp in SQLite. La console a 9 schede mostra asset, agenti, sessioni, risultati, catena d’attacco, screenshot di prova e rapporti con comandi riproducibili. Include 14 skills di ricognizione/valutazione, 56 strumenti redteam_* e aggiornamento con un comando. Le skills d’attacco e l’installatore automatico sono forniti separatamente da npm.

Dashboard di fatturazione nella barra laterale: utilizzo reale aggregato dai log di sessione (chiamate/token/cache per modello e per giorno), costo stimato in CNY da un catalogo prezzi multi-provider aggiornato, route dei piani in abbonamento (coding/token/agent) esenti, e punti stato per provider.

Aggiunge un percorso modello in cui Lead pianifica e revisiona, mentre Sidekick esegue le modifiche al codice.

Canale bot Lark/Feishu per DeepSeek Harness: ogni chat guida un proprio agent, e le approvazioni degli strumenti, le domande sul modello e le revisioni del piano tornano come schede a cui si risponde con un pulsante o una risposta. Cambia workspace e modello direttamente dalla chat (`/cd`, `/model`, `/new`) ed esegui più bot che mantengono sessioni separate e possono passarsi il turno a vicenda all'interno dello stesso gruppo.

Assistente personale per DeepSeek Harness che trasforma gli impegni conversazionali in piani tra sessioni, promemoria e una dashboard verificabile

Piano di notifica e telecontrollo per DSH: una sola API `notify()` su 28 canali in uscita, sei canali di controllo in entrata, approvazioni/domande/controllo attività dal telefono, una UI nativa DSH Notify & Control, hot-apply live in uscita, routing multi-agente e zero dipendenze di runtime.

Controllo remoto di dsh web da un browser mobile, ovunque (senza IP pubblico): il relay cloud ospitato funziona su 4G, oppure self-hosta il router; un comando installa il bridge desktop e questo pannello Impostazioni dentro l'harness (schede cloud/self-hosted, login account, avvio/stop bridge, feedback); il piano dati del tunnel è cifrato end-to-end (E2EE telefono↔desktop), con concessione desktop tramite QR/link monouso per non ridigitare la password, con pass-through HTTP/WebSocket, autenticazione a chiave di accesso, elenco dispositivi live e quote di traffico opzionali.

Installa quattro preset di ricerca matematica multi-agente per DSH: v2 (pipeline guidata dalla probabilità con dibattito tra più verificatori), v3 (base di conoscenza Markdown in stile paper con un agente pianificatore e una libreria di metodi riutilizzabile), v4 (residenti persistenti auto-organizzati che si scrivono e si incontrano) e v5 (un istituto di ricerca con un accademico che scompone e assegna il lavoro, ricercatori votanti, lavoratori temporanei, chat di gruppo e una board di attività compare-and-set); tutti e quattro supportano la ripresa da checkpoint, l'intervento umano e un interruttore opzionale di verifica formale Lean (off/encourage/require) la cui prova superata trasforma il voto in un controllo di fedeltà delle affermazioni Lean.

Promemoria e avvisi per DSH con un notifier desktop: mostra una notifica di sistema, un suono e un indicatore nel titolo della scheda quando l’agente attende un input (approvazione, revisione del piano, domanda) o termina un’attività in background. Nelle impostazioni puoi configurare interruttore generale, suono e volume, opzioni per evento e lingua zh/en.

Port completo di obra/superpowers per DeepSeek Harness: 14 competenze metodologiche tramite uno SkillProvider nativo (rank 550), che coprono brainstorming, pianificazione, TDD, debug, agenti paralleli e altro, con documentazione localizzata in cinese e installazione senza build.

Sistema di workflow ingegneristico per agenti di coding AI — pianificazione obbligatoria, TDD, verifica, revisione e analisi intelligente del grafo del codebase.

Banco di lavoro per la lettura di paper: libreria + lettore PDF + companion in stile tutor. Le risposte citano numeri di pagina cliccabili che riportano al PDF e lampeggiano il passaggio esatto; chiedi selezionando senza lasciare il paper; preset tutor-severo incluso (piano di lettura, coaching per sezioni, quiz valutati tracciati tra le sessioni); toggle in loco originale ↔ cinese (babeldoc, nessuna preinstallazione). Trascrizione e ricerca locali — i documenti non lasciano mai il tuo computer.

Grafo di conoscenza del codice local-first per agenti di coding: 10 strumenti MCP per compressione contestuale a livelli, pianificazione DAG, indicizzazione AST incrementale, flywheel di competenze cross-session, diagnostica e import/export di artefatti del grafo.