Plugin

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.

Bridge per ShiGuang Memory Engine (SGME): memoria a lungo termine condivisa multi-agente via HTTP — distillazione L0/L1/L1.5/L2, iniezione basata su scenario, ricerca unificata e segnali proattivi di cura (memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack), installabile come `dsh-sgme`

Collega le chat private di WeChat in DeepSeek Harness come plugin in-process sul protocollo bot iLink di Tencent, con messaggistica bidirezionale di testo, immagini, file e voce, comandi slash in WeChat risolti tramite il registro comandi nativo, gestione lato WeChat di approvazioni e domande dell'agente, e invio proattivo tramite uno strumento send_wechat.

Plugin cognitivo ispirato al cervello: memoria episodica, semantica, procedurale ed emotiva con segnali di apprendimento per rinforzo, una pila di obiettivi con trigger temporali, ricerca web autonoma guidata dalla curiosità e iniziative proattive.

Bridge WeChat bidirezionale per DeepSeek Harness tramite il protocollo iLink: associa il tuo WeChat personale con una scansione QR e chatta con un agente DSH locale dalla chat box (testo, immagini, voice-to-text, file); un pannello impostazioni web gestisce binding/avvio/stop/stato, il binding progetto-sessione continua la conversazione sul desktop, i push proattivi wechat_notify includono throttling, e il demone puro Node gira su Windows/macOS/Linux.

Ponte per canali IM: WeChat (ilinkai) / QQ / Feishu con push proattivo — sveglia il bot del canale da attività pianificate e consegna le risposte dell'IA sul tuo telefono.

Plugin proattivo di scheduling multi-modello: intake segnali multi-fonte con dedup e ranking di urgenza, motore decisionale a quattro vie execute/defer/dismiss/ask-user, generazione piano DAG con esecuzione parallela di modelli, riflessione qualità con retry automatico e switch di modello, memoria a lungo termine per pattern di task e lezioni, ed evoluzione della strategia tramite algoritmi genetici con valutazione sandboxed e rollout canary.

Bridge Feishu (Lark) per DeepSeek Harness: installazione con un comando, schede di avanzamento in streaming con pannello strumenti, schede con pulsanti di domanda/approvazione, allegati e push proattivi feishu_send.

Heartbeat a intervalli che risveglia ogni agente root (iniezione followup) per segnalare proattivamente progressi, rischi o blocchi: accodamento sicuro quando occupato, nessuna sovrapposizione, pausa automatica senza risposte umane, riattivazione al successivo messaggio utente.

Limitazione proattiva della frequenza per provider con token bucket, che accoda le richieste oltre il limite prima dell'invio, prevenendo errori upstream 429.

Cerca nella libreria curata di progetti AI GitHub di AIGC Radar (ammissione a 500 stelle, tag bilingue zh/en, snapshot di crescita stelle) tramite il suo endpoint MCP con schede di risultato native; un listener agent/pre-step suggerisce proattivamente un controllo di riuso prima che l'agente scriva codice.

Pianificazione proattiva: un heartbeat adattivo e una value network (urgenza, rilevanza, costo dell’interruzione) decidono quando l’agente deve parlare senza essere sollecitato.

Casella di notifiche in uscita: l'agente notifica proattivamente tramite toast / voce TTS in cinese / effetti sonori (esplosione, vittoria, allarme), con una finestra di conferma di 60 secondi che ti richiama a voce, aumento del volume e pannello impostazioni.

Risvegli proattivi a livello host per DeepSeek Harness: consenti al modello di pianificare i propri allarmi (una volta / intervallo / cron con jitter casuale), riattiva le sessioni fredde in orario, filtra i follow-up avviati dal modello con ore di silenzio e budget giornaliero e reclama i risvegli silenziosi

Risvegli proattivi a livello di host per DeepSeek Harness: il modello pianifica le proprie sveglie (una volta, intervallo o cron, con jitter opzionale), le sessioni fredde vengono risvegliate puntualmente via session resume, i follow-up del modello sono limitati da ore silenziose e un budget giornaliero, e i turni di risveglio silenzioso terminano con proactive_reclaim e cadono fuori dal contesto come lapidi. I file di pianificazione dichiarati sincronizzano gli orari JSON nelle sveglie dell'host via glob; min_idle_seconds rinvia i risvegli finché la sessione di destinazione non si calma, e un pannello web gestisce sveglie e cronologia — il motore del battito per compagni IA e personaggi di ruolo con routine proprie.

Model-autonomous context compaction for DeepSeek Harness: a mind_map tool surveys the agent context surface (stable seq ids, roles, token weights, clear-boundary markers, the clear-mind playbook), a clear_mind tool replaces a chosen conversation-history span with a model-written checkpoint through the native compaction transaction, call and result pairs self-collapse into one-line tombstones, and a proactive reminder nudges the model when the context grows long or a turn runs too many steps.

Pilota il tuo agente dsh da WeChat tramite il gateway iLink: trasferimento bidirezionale di contenuti cifrati (casella in ingresso con decifratura automatica + /send), strumento proattivo weixin_send, notifiche di completamento, cambio tra più sessioni e un pannello di stato con log su file.

Gruppo di plugin ProactiveAgent × DeepSeek Harness: memoria proattiva + suggerimenti proattivi integrati in DSH (bundle aggregato, installazione con un clic tramite dsh plugin add)

Linux crontab-style scheduled tasks for DeepSeek Harness: the LLM can schedule recurring workflow runs and prompt-driven tasks with cron expressions, plus proactive task suggestions inferred from the chat.