Plugin

Supervisione dell'attenzione evidence-first per DeepSeek Harness con policy C0–C3, avvisi Inbox deduplicati, ore di silenzio e record di esito redatti.

Memoria di progetto per dsh con integrazione nativa del task system: i todo di sessione e le letture dei file si condensano automaticamente in record di task cross-sessione (link task↔file), così i workflow sono commutabili e riprendibili senza ricontestualizzare. Memoria in lettura (nessuna scansione preliminare): estrae simboli di codice, riassume la documentazione e collega docs↔symbol; potenziamento semantico TS opzionale (attivo automaticamente quando TS è installato). Le note di esperienza vengono deduplicate automaticamente. Ogni richiamo include una citazione tracciabile. Solo JS, una sola dipendenza, funziona subito, operazione silenziosa, overhead zero.

Esegue test drive isolati di installazione e smoke test per plugin DSH in profili temporanei, restituendo record strutturati pass/fail e matrici batch senza toccare il tuo profilo reale.

Scheda attività file nella barra laterale di DSH: registra letture/creazioni/modifiche di file da parte dell'agente e della barra laterale (incluse le operazioni nascoste nei comandi bash), isolamento per sessione, persistenza dopo i riavvii, anteprima flottante al clic su un file (npm: `dsh-file-activity`).

Registra ogni scrittura, modifica e `rm` di shell dell'agente in un repository git shadow, poi le rivede hunk per hunk in VS Code — accettare o ripristinare ciascuna. Richiede l'estensione complementare dsh-review-vscode; il pannello appare solo all'interno della webview di VS Code.

Collega DeepSeek Harness a Busabase: cerca nella conoscenza del workspace, lavora con record e app strutturati, invia le scritture come ChangeRequest revisionabili e ispeziona i risultati in schede live.

Aggiunge la lettura locale di PDF, una libreria di articoli durevole, registri di evidenze tracciabili e strumenti di confronto e sintesi tra articoli.

Gestisci i record di conversazione dalla pagina impostazioni della GUI web di DSH: elimina un'intera sessione (archivio più rimozione fisica del log) oppure un singolo messaggio (l'eliminazione di un messaggio utente si propaga alle risposte dell'assistente e ai risultati dei tool). Le sessioni in esecuzione e quelle correnti sono protette.

Anteprima tecnica della memoria a grafo locale per DSH e Codex: ricorda le evidenze globali del proprietario e del progetto corrente prima di ogni turno, scrive i record USER e ASSISTANT separatamente e preserva la provenienza di progetto, sessione, attore e fonte per un atlante visivo e pagine di conoscenza citate.

Memoria a grafo locale in anteprima tecnica per DSH e Codex: richiama le prove a livello di proprietario e del progetto corrente prima di ogni turno, scrive separatamente i record USER e ASSISTANT e conserva la provenienza di progetto, sessione, attore e fonte per un atlante visivo e pagine di conoscenza citate.

Pannello terminale SSH e gestore connessioni IA per DeepSeek Harness: connessioni SSH guidate dal modello (connetti/esegui/elenca/stato/disconnetti), record di connessione salvati automaticamente, keep-alive + riconnessione automatica, mutex di esecuzione, autenticazione sicura delle credenziali e interfaccia multi-terminale in stile XShell.

Mostra il saldo DeepSeek e la spesa giornaliera stimata, unisce i record JSONL delle vision-call esterne e aggiunge una dashboard per sessione con statistiche del modello, TTFT, tasso di cache, log delle chiamate, stime dei costi, filtri ed esportazione CSV.

Integrazione Feishu (Lark) per DeepSeek Harness: 25 strumenti per messaggi di chat e cronologia, documenti cloud (incluse pagine di knowledge base, grafici e immagini generati), record bitable, intervalli di fogli di calcolo e permessi Drive, usando la tua app Feishu aziendale auto-costruita.

Gestore di contesto per DeepSeek Harness: riassume automaticamente ogni turno in record ordinati per priorità, li inietta insieme a note cross-sessione fissate e testo personalizzato in ogni richiesta al modello, e condensa in riassunti, per risparmiare token, intervalli di conversazione reale di qualsiasi dimensione. Persistente e sicuro ai riavvii. NOTA: installazione manuale in più passaggi — copia le tre cartelle del pacchetto in profiles/node_modules e aggiungi le righe fornite di cordis.patch.yml, poi riavvia DSH; non è un'installazione standard con un solo comando.

Plugin di calcolo elettrico ed elettronico per DeepSeek Harness: ogni calcolo passa attraverso strumenti dedicati su oggetti valore complessi autodescrittivi in unità base SI, con un preset di agente di calcolo isolato e un pannello dei record che archivia su disco ogni soluzione.

Mantiene un registro locale degli esiti delle attività per DSH, verifica i criteri di accettazione tramite evidenze deterministiche, registra la disposizione dell'utente e l'uso di token e supporta l'esportazione vincolata al digest.

Skill per moduli intelligenti: registrazione strutturata di fatture, registri contabili e log, con categorizzazione automatica e report periodici.

Consente a un agente DeepSeek Harness locale di utilizzare BailingHub per interrogare dati, aggiornare record ed eseguire azioni consentite in un negozio online, SaaS o altro sistema amministrativo.

Memoria di passaggio di consegne autonoma per directory di lavoro e branch git: registra i turni, li condensa in Markdown conciso e inietta il risultato nelle sessioni future da ~/.agent/agent-handoff, compatibile byte per byte con pi-handoff

Keeps a project's documentation in step with its decisions on DeepSeek Harness: the same append-only decision log and derived design snapshot, kept fresh in-process instead of by a hook process.

On-demand skill tools for DeepSeek Harness: registers skill_search / skill_load / skill_ref so the model searches a staged skill library first and loads a skill body only when it needs it, keeping the library out of the resident session catalog and out of every turn's context; adds a Skills tab to the conversation view ring that reads back the whole session and lists which skills were actually loaded, and in which turn. Zero dependencies, and the records render client-side only, never entering the model's context.

Workspace checkpoints per tool call: records every file mutation inside the workspace (excluding .git and node_modules by default), including changes made by shell commands rather than by write/edit, and stores the previous content of each changed path in a content-addressed store kept outside the workspace. Restores have two modes — undo one record, or return to a point in time — with a line-level diff preview, a dry run by default, and a rescue record written before every restore so the restore itself can be undone.

One settings page that lists every subscription sign-in the harness can offer and walks you through it — ChatGPT (Codex), Claude, GitHub Copilot, OpenRouter, Kimi and xAI — reading the list from the authorization seam instead of hardcoding providers, and showing credential records no registered flow claims any more.

Go (weiqi) review coach: parses SGF records, backfills winrate and score analysis with a bundled KataGo engine, explains the costly moves in the chat, and writes the commentary back into an SGF copy; a web panel shows the board with problem moves, AI choices and variations.