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Modalità red team: indicare un’organizzazione obiettivo; una sessione avvia cinque ruoli (ricognizione, triage degli asset, ricerca di vulnerabilità, sfruttamento, pivot interno) in parallelo. Il controllo preliminare verifica competenze/risorse. Valutazione in quattro fasi (ricognizione, Internet, confine, interno), limiti server e deduplicazione per il privilegio più alto. Risultati in SQLite locale. Console laterale persistente di nove pagine: mappa asset, agenti, sessioni/tunnel, risultati, obiettivi, rapporti, base POC e libreria di competenze. v0.15.2 aggiunge registri HTTP di prove/azioni, acquisizione in batch, controllo ambito, sonda di pivot via tunnel, prova dati, registro di pulizia e ammissione asset T0-T3 contro deviazioni. 59 strumenti redteam_*; 38 competenze.

Guardia per la scrittura accademica (bilingue inglese/cinese): rimuove la scrittura difensiva tipica dell'IA, protegge le prove scientifiche (numeri, citazioni, forza delle affermazioni, risultati non significativi, ambito) durante la revisione e calibra il testo verso una rivista target (Journal Profile + Journal Fit). Regex/statistica locale deterministica, senza rete né LLM; include writing_rules / writing_audit / writing_style_profile / writing_journal_profile con audit automatico durante la stesura dell'articolo.

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.

Guardrail per la scrittura di romanzi: 20 strumenti novel_* impongono coerenza del registro dei fatti, gate di fase e capitolo, audit automatico con metriche deterministiche e revisioni solo come proposte; un workbench del pannello di destra copre lettura, riproduzione TTS, rifinitura, correzione di bozze, controlli di continuità e stesura in batch, e un motore di bypass esegue i passaggi interni fuori dalla conversazione principale.

Un motore di scrittura per web novel per DeepSeek Harness: stesura in parallelo, scaletta e brainstorming con una chiave DeepSeek separata, gestione di lore e presagi narrativi, recupero vettoriale semantico, una libreria di corpus, un registro di utilizzo, correzione di bozze meccanica e un piano di serializzazione locale.

Faro di sicurezza in tempo reale per DSH che segue l'attività degli strumenti. Clicca per visualizzare le statistiche di chiamata, le catene di provenienza dei rischi e le azioni bloccate, con restrizioni delle attività in sola lettura e rilevamento delle modifiche ai metadati degli strumenti.

Math Agent Framework per DeepSeek Harness: motore di derivazione simbolica (CES / forme quadratiche / ODE / PDE), verifica con SymPy, dimostrazioni formali verificate dal compilatore Lean 4 e verifica avversariale multi-agente in stile QED, esposti come strumenti DSH nativi tramite una shell TS che fa da ponte a un motore Python. Richiede la clonazione del repository math-agent-framework e `pip install -r requirements.txt`, con MATH_AGENT_HOME che punta alla radice del repository. Ogni risultato riporta la provenienza (versioni dei motori, seed, tolleranze) ed è contrassegnato come dati non attendibili.

Multilingual writing, chunked long-form collaboration and continuity review, with on-demand DSH delegation discovery. Requires Python 3.9+ on PATH.

Un comando e strumento `/backstory` che annota ogni riga con il commit git che l'ha toccata per ultimo e il turno dell'agente + prompt che l'ha scritta, da un registro persistente per riga (a prova di drift tramite hash del contenuto), trailer di commit DSH-* o il log di sessione live.

Gate di verifica a calcolo reale: semplificazione matematica, dimostrazioni logiche, validazione con regex, FOL con E-prover, verifiche di macchine a stati e riparazione del codice, basati su binari compilati in Go con eseguibili Windows precompilati

Pins the first prompt you sent in the current session in a scroll-proof bar above the conversation, with one-click copy, a collapsible panel listing every prompt you sent, and eight switchable looks you can pick from inside the panel.

Sicurezza di esecuzione consapevole della provenienza per DeepSeek Harness. Traccia i dati sensibili attraverso le chiamate agli strumenti e blocca gli effetti collaterali rischiosi prima dell'esecuzione.

Strumento image_describe (识图) rivolto al modello sull'API compatibile OpenAI di DashScope (qwen3.7-flash), più un ponte di incollaggio: nelle sessioni solo testo le immagini incollate si convertono automaticamente in percorsi file all'invio e vengono renderizzate di nuovo nel transcript, così non inciampano mai nell'ammissione delle immagini. Porta la tua DASHSCOPE_API_KEY; endpoint/modello/budget configurabili, client HTTP a prova di redirect, funziona in ogni agent preset.

Livello di accettazione indipendente e in sola lettura: avvia un verificatore in sola lettura prima della chiusura di ogni turno di primo livello e reindirizza le lacune non superate all'agente

Auditable mathematical proving for DeepSeek Harness: a local stdio MCP server with 23 machine-checking tools, a bundled workflow skill, and the /prove and /audit-proof commands. proven, refuted and inconclusive are never conflated, and unproven steps are reported instead of hidden. Needs Python 3.10+ with pip install -r requirements.txt on first run; the 23 tools are unavailable until then.

Session-scoped research evidence ledger with sources, linked claims, open questions, and explicit user review; provides a tool, slash command, and conversation panel, with selected-claim Markdown export that omits excerpts, review notes, and local paths by default; does not fetch sources or verify their truth.

Session-scoped delivery receipts for local artifacts: compare current file hashes with a recorded baseline, keep agent claims separate from explicit user acceptance, flag changed or unavailable files, and export a Markdown receipt through a tool, slash command, and conversation panel.

Prove that a local image edit left every pixel outside its mask untouched. Original, generated and mask PNGs go in; a greppable `MASK_PIXEL_LOCK=PASS|FAIL|EMPTY` verdict, a difference heatmap, per-channel statistics, a bounding box and the largest changed pixels come out, plus a self-contained HTML report and `report.json` with a SHA-256 file hash, a canonical protected-pixel digest and a proof digest binding both to the policy. Supports edit and lock mask polarities, a mask threshold, tolerance and alpha-ignoring; PNG color types 0/2/3/4/6, bit depths 1-16, all five filters and Adam7. Zero dependencies, local only — no model call, no network, no upload.

Turn English audiobooks (MP3) and documents into listening lessons: transcribe every sentence locally with the speech model DSH voice input already downloaded (about 241 MB, fetched on first use if missing; ffmpeg required), proofread and explain each sentence with your DSH model, then drill with blind listening, intensive listening and spaced repetition, with Chinese-dubbing export and offline Kokoro voices; ships a sidebar panel and four AI tools.

Session-scoped research evidence ledger with sources, linked claims, open questions, and explicit user review; provides a tool, slash command, and conversation panel, with selected-claim Markdown export that omits excerpts, review notes, and local paths by default; does not fetch sources or verify their truth.

Session-scoped delivery receipts for local artifacts: compare current file hashes with a recorded baseline, keep agent claims separate from explicit user acceptance, flag changed or unavailable files, and export a Markdown receipt through a tool, slash command, and conversation panel.

DSH plugin: cross-session call center for agents. session_message delivers messages between DSH sessions (idle: visible full-text wake; busy: mid-turn-safe notice; plus runtime-context notes) and resolves targets by registered contact name (stale-id-proof

Multi-instance ComfyUI orchestration: probes every configured ComfyUI endpoint for its GPU, free VRAM and queue depth, then dispatches a generation job to the idlest eligible instance. Ships three tools (comfyui_farm_status, comfyui_farm_pick, comfyui_farm_run). An instance is eligible only if it is reachable, has at least the requested free VRAM, and its queue is no deeper than the configured ceiling; eligible instances are ranked by free VRAM minus queue depth times a weight, so an idle shallow queue wins over a busy large one. Zero runtime dependencies. Optional retry on probe failure, because a single timeout across an SSH tunnel is not proof that an instance is down.

Verifiable authorization, execution evidence, and offline delivery verification for DeepSeek Harness