Plugin

Plugin DeepSeek Harness che porta il lazy senior mode e la scala a 7 livelli di DietrichGebert/ponytail. Sei skill con descrizioni bilingui e interruttori individuali; zero strumenti e zero cache miss.

Avvolge il lavoro in attività con nome e, quando un'attività si chiude, comprime l'intero arco di messaggi in un unico riassunto al successivo confine di passo; il contenuto originale può essere ripristinato su richiesta.

Compressione senza perdita del contesto per DeepSeek Harness: l'intervallo più vecchio viene sostituito da un riassunto, mentre gli originali restano nel registro della sessione.

Iniezione dell'intestazione x-opencode-session per conversazione per OpenCode Go in DeepSeek Harness (DSH). Risolve l'errore 400 MissingSessionID, mantiene ottimale l'instradamento della cache dei prompt, con ambito strettamente limitato a opencode.ai, commutabile a runtime senza riavvio.

Profilo memory workspace DSH: con prove e versioni, spiega i cambiamenti; il brief indice risparmia token e il recall locale avviene a fine turno. Include red line, coda approvazioni, catena versioni e audit injection. Zero dipendenze, nessun traffico in uscita.

Memoria a lungo termine per il workspace DSH. All’avvio sessione legge un indice di una riga per memoria e recupera i corpi su richiesta con il tool `memory`, circa tre volte più voci a parità di budget caratteri. A fine turno cerca localmente nell’ultimo messaggio utente e inserisce le memorie corrispondenti nel briefing successivo senza costi modello. Auto-capture facoltativo distilla conversazioni in memorie strutturate; in draft attende approvazione. Portrait layer da journal/records per viste workspace/global, anche draft/direct. Settings → Memory offre archive/list/timeline, controlli duplicati/voci obsolete/link rotti, catena supersede con rollback e import read-only di memorie WorkBuddy/Qoder esistenti.

Consente domande laterali con il contesto corrente, con streaming e annullamento indipendenti.

Sends deferred MCP tool definitions as an index of names, parameter signatures and one-line summaries grouped by server, with tool_details returning a full schema on request and call_tool running the real tool. Reading a schema or running a tool does not change the model-visible tool list, so the prompt cache is not invalidated.

Riduce gli JSON Schema MCP troppo grandi per agente senza modificare il dispatch; una pagina impostazioni mostra uso token, cache hit e composizione del contesto.