Plugin

Memoria a lungo termine per DeepSeek Harness in semplice Markdown, un fatto per file, leggibile in qualsiasi editor. L'indice `MEMORY.md` ha un limite rigoroso di 200 righe / 25 KB imposto da `ctx.tools.guard()`: una scrittura che farebbe crescere l'indice oltre il limite viene rifiutata, mentre una riscrittura che lo riduce passa sempre, permettendo di compattare passo dopo passo un indice sovradimensionato. Il plugin non scrive mai ricordi da solo — cosa conservare è deciso da te e dal modello. Lo stesso archivio è utilizzato anche da Claude Code, Codex, Kiro e OpenClaw.

Memoria a lungo termine curata e basata su file per DeepSeek Harness — note markdown leggibili dall'uomo, un unico archivio di file di testo semplice condiviso tra gli host (ignorato da git quando si trova all'interno di un repository di progetto) e un limite deterministico dell'indice imposto da ctx.tools.guard()

Miglioramento dei prompt con un clic (5 modalità, catena di memoria, fallback multi-modello) più riconoscimento vocale (Qwen3-ASR cloud / SenseVoice offline, arresto automatico al silenzio) per il composer, con riavvio del servizio DSH con un clic.

Controllo della casella di input web di DSH (v0.3.0-beta.4 · pacchetto di capacità per attività complesse: 3D / normali / interazione / dati / concorrenza / dettagli prestazionali verificati punto per punto + accettazione automatizzabile + bilingue cinese-inglese ·applicabile a dsh-0.1.6-alpha.1): prima dell'invio, un'IA indipendente (messaggera) ottimizza il prompt in un comando pronto per l'IA di lavoro (quattro livelli di intensità, lunghezza del flusso in base alla difficoltà, isolamento per sessione, mini-finestra minimalista).

Installa un preset di scrittura di romanzi multi-agente per DeepSeek Harness: un agente direttore assegna il lavoro a cinque sottoagenti specializzati — costruzione del mondo, trama, gestione dei personaggi, scrittura della prosa e revisione QA.

Salva ogni prompt modello ripetitivo e noioso: un clic del mouse lo inserisce nel composer e ti risparmia la fatica. 🌹

OMK — Osserva. Misura. Conosci. Modifiche della knowledge supportate da evidenze per applicazioni AI.

Motore cron residente sull'host con una bacheca web dei lavori e uno strumento timer_agent: attiva vere sessioni dell'agente secondo la pianificazione, continuando una sessione appuntata per il contesto o avviandone di nuove in uno spazio di lavoro del progetto scelto.

Port di DietrichGebert/ponytail v4.9.0: modalità senior pigra sempre attiva con una scala a 7 gradini (da YAGNI al codice minimo), 6 skill per review, audit, debito, guadagno e aiuto, senza strumenti vuoti.

Preset unificato e ancorato per l'agente per DeepSeek V4 Pro/Flash sull'API ufficiale e su opencode-go: bootstrap a due tool minimale-esatto alla prima richiesta, percorsi Pro/Flash consapevoli del modello e gestione del catalogo consapevole delle epoche per la stabilità delle sessioni lunghe.

Preset unificato di agente ancorato per DeepSeek V4 Pro/Flash sull'API ufficiale e su opencode-go: bootstrap della prima richiesta con due strumenti minimi ed esatti, percorsi Pro/Flash consapevoli del modello e gestione del catalogo consapevole delle epoche per la stabilità delle sessioni lunghe.

Skill di flusso di lavoro di ricerca AI-for-Science per DeepSeek Harness, rivolto a ricercatori e studenti post-laurea che usano IA agentica: revisione della letteratura multi-angolo con file per angolo, progettazione di esperimenti con elenco di caveat, lettura di figure e articoli; ogni lavoro restituisce file più un briefing di verifica incrociata per un secondo modello. Zero dipendenze, MIT.

Aggiunge /pua per guidare l'agente a provare un altro approccio e verificare i risultati prima di dichiarare il completamento, con 15 stili aziendali, modalità persona, impostazioni globali e per conversazione, e un ciclo opzionale che continua finché un comando di verifica non passa, si raggiunge il limite di iterazioni o l'utente annulla.

Miglioramento del prompt con un clic nel composer — riscrive la bozza in un prompt strutturato (ruolo e obiettivo, passaggi eseguibili, formato output, criteri di accettazione, casi limite) con anteprima prima/dopo, reinserimento e annullamento. Non modifica mai l'intento né inventa requisiti.

Preset agente in modalità apprendimento: un agente di coding che insegna mentre programma — spiegazioni concrete basate su scenari, guida socratica e spazi vuoti per esercitazioni TODO(你), modellato sullo stile di output Learning di Claude Code; installabile tramite dsh plugin add (dsh-learning-mode su npm).

Miglioramento dei prompt per il compositore: il pulsante «✨ Enhance» riscrive la bozza in una versione più chiara e strutturata usando il pensiero dai primi principi, sulla base del contesto della sessione, della memoria e della conversazione recente; pone domande di chiarimento in una scheda quando mancano informazioni chiave e mostra un’anteprima prima di applicare il risultato al campo di input.

Skill di analisi strutturale multi-lens: analisi adversarial-first attraverso 16 lenti in 4 categorie con 10 strumenti strutturali, calibrazione della confidenza e output stratificato vincolato ai fatti.

Miglioratore di prompt per la GUI web di DSH con modalità basic/standard/expert: le modalità standard ed expert riscrivono le bozze con il contesto del progetto e la cronologia recente della sessione, ritentano con grazia quando i gateway rifiutano le impostazioni di reasoning-effort e mostrano una revisione prima/dopo con annullamento.

Impara ciò che lasci non detto nei tuoi prompt da turni disordinati e dalle tue correzioni, e inietta le direttive apprese nel prompt di sistema di ogni nuova conversazione; le direttive sono modificabili in Impostazioni e un pulsante del composer riscrive la bozza corrente con esse.

Preset agente Learning Mode: un agente di coding che insegna mentre programma — spiegazioni concrete basate su scenari, guida socratica e spazi vuoti per esercitazioni TODO(你), modellato sullo stile di output Learning di Claude Code; installabile tramite dsh plugin add (dsh-learning-mode su npm).

Suggerimenti del messaggio successivo consapevoli del contesto nel compositore DSH, con ciclicità di attivazione ripetuta e revisione esplicita dell'utente prima dell'invio.

Ottimizzatore di prompt con struttura ad agente per DeepSeek Harness: riscrive le bozze del compositore in role/task/context/constraint/format con modalità normal, slim ed expand, un modale di conferma con punteggio, continue-optimize e motori local, ibrido, DSH o API cloud.

Registra la skill fight-scene-director per progettare scene di combattimento AI-video, portata dalla skill Codex omonima. Emette prompt strutturati in cinese per Seedance 2.0/2.5 e MiniMax H3, oltre a prompt immagine per trajectory-map e posizione iniziale.

Modalità personalizzate / gestore di assistenti: personalizza il prompt di sistema di ogni modalità nelle impostazioni — file riletto dal ciclo dell'agente prima di ogni passo del modello, ogni modifica vale dal passo successivo — avviala dalla composizione ufficiale standard/PTC/minimal/Cordis, attivando/disattivando una per una le righe dei plugin montati (composizione personalizzata per modalità), rinominabile a piacere. Più assistenti, ognuno col suo prompt su una sola macchina: un assistente di programmazione, un compagno di chat e una persona per il roleplay (RP) — configurazione multi-agente da scegliere a ogni nuova sessione. Le righe intatte sono uguali byte per byte alle distribuite, condizioni di piattaforma incluse.