Plugin

Recupero chat per DSH: modifica l'ultimo messaggio utente completato e riprova esplicitamente i turni falliti, entrambi tramite rami di fork della sessione che lasciano la conversazione originale intatta.

Modifica dei messaggi basata su rami / rigenerazione / nuovo tentativo / cronologia delle versioni.

Modifica dei messaggi basata su branch, reroll, retry e una timeline delle versioni.

OAuth per abbonamento di codifica per SuperGrok/Grok Build, ChatGPT Plus Codex, Kimi Code e Claude Code, più un gateway loopback OpenAI/Anthropic opzionale: login locale senza incollare token, refresh e retry AUTH, grok-4.6 xhigh e coesistenza delle route delle chiavi API.

Strategie di retry e fallback per LLM basate sui ruoli.

Strategia di retry/fallback LLM basata sui ruoli.

Preset modalità esperto DeepSeek Harness (v0.9.2, npm dsh-expert-mode, EN/ZH): coordinatore + 17 subagenti esperti con delega automatica. Funzioni: taskboard (stati pending/ready/running/done/failed, DAG dipendenze, rivendicazione atomica, retry, ripristino), gate qualità (pipeline 5 fasi: requisiti, implementazione, verifica, revisione, integrazione; 2 rilavorazioni), Five-Anchor (revisione/convergenza/anti-deriva/cooperazione/risorse), Near-distance (modello identità/compito/output), divulgazione progressiva (~28% risparmio token), persistenza, bus P2P, revisione incrociata, pool esperienza, via rapida, auto-retry. 17 esperti: dati, copywriting, legale, PM, frontend, UI/UX, architetto, social, growth, fin. quant., backend, DevOps, DB, QA, sicurezza.

Affidabilità delle attività: nuovo tentativo automatico su timeout/errori del modello, continuazione automatica delle attività non finite, verifica di completamento, interruzione dei cicli di pensiero, ripresa dopo sospensione o riavvio, modalità autopilota e endpoint di attivazione remota (npm: `dsh-task-reliability`).

Scheda impostazioni per il motore di auto-riprova LLM di DSH: regola in tempo reale numero di retry, backoff e jitter da Settings -> General, con chip configurabili per retryableCodes - i default aggiungono INVALID_REQUEST così gli errori reasoning_text HTTP 400 in stile OpenAI in thinking mode vengono ritentati automaticamente.

Suite di disciplina di esecuzione per DSH con intercettazione dei tentativi identici, riflessione forzata, applicazione dei todo, deduplicazione della memoria e promozione dell'esperienza a competenza (11 plugin + 6 competenze).

Notifiche desktop native e webhook per completamenti di turno, fallimenti e richieste di approvazione, con filtri di esito, regole di contenuto, controlli privacy e consegna con retry.

Esporta eventi DSH di solo metadati — turno, modello, strumento, approvazione, nuovo tentativo ed errore — verso Tuning Engines per tracce governate, valutazione delle policy, analisi dei costi e revisione delle Work Session, con una coda di ripetizione su disco.

Permette ai modelli solo testo di vedere le immagini: quando arriva un'immagine con un segnaposto come \[image omitted because this model accepts text only], il modello chiama lo strumento vision_describe e il plugin inoltra il riferimento dell'immagine più la domanda a un modello multimodale, riprovando con un modello di fallback in caso di errore. Si configura nella pagina delle impostazioni ed è persistito tramite l'API ufficiale delle impostazioni.

Routing proxy per modello per le richieste LLM: i modelli selezionati passano attraverso un proxy (Clash ecc.) mentre il resto resta diretto, con retry automatico su errori di trasporto, 429 e 5xx, configurato live dalla pagina impostazioni.

Riproduce diversi suoni configurabili per cinque eventi di conversazione nella GUI web di DeepSeek Harness: completamento normale, interruzione, errore, attesa di approvazione e successo del nuovo tentativo automatico; ogni evento ha la propria impostazione audio e predefinito incluso, con nuovo tentativo automatico dopo gli errori che utilizza un'attesa configurabile (10-300 s), più una libreria di suoni della community. Compatibile con DSH 0.1.5-rc.2.

Toolbox visione migliorato: 14 strumenti visione a livello di pixel (describe, ground, detect, crop, pixel-diff, OCR, long-screenshot OCR, vectorize, colors, cutout, screenshot, present, materialize, html-screenshot) guidati da un endpoint OpenAI-compatible, con marcatori bridge puliti [图片: path], classificazione content-safety e auto-retry del rate-limit.

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.

Revisore agentico delle risposte per DeepSeek Harness: ogni turno finale dell'assistente viene riesaminato da un LLM separato con un voto da 1 a 100; i punteggi sotto la soglia riportano l'agente sulla strada giusta con feedback concreti. Il punteggio è mostrato come chip nella riga di azioni della risposta (verde = superato / rosso = da rivedere, con numero di tentativi e motivo al passaggio del mouse). Configurazione del gate in tempo reale tramite un server HTTP su 127.0.0.1, più un dock compresso sopra il composer e una scheda opzionale nella barra laterale destra tramite dsh-better-sidebar.

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.

Riprende automaticamente i turni DSH interrotti: invia un 「继续」 in coda dopo turno/fine per motivi di errore, interruzione o token massimi, con periodo di grazia, cooldown, backoff esponenziale, limite di tentativi consecutivi, scansione all'avvio, scheda impostazioni e pulsante stop/ripristina per sessione nella barra del compositore; non cambia mai modello o fornitore.

Catene di fallback automatiche tra provider/modelli per gli agenti DeepSeek Harness quando le richieste all'LLM continuano a fallire (retry esauriti, autenticazione, quota, limite di frequenza).

Governance della traiettoria dell'agente e diagnosi delle anomalie: ricostruisce log di sessione piatti in alberi di traiettoria multi-ramo, rileva stalli in loop, retry non validi e deviazione dall'obiettivo, avvisa con attribuzione dei costi, interruzione con un clic e fork da breakpoint tramite le API ufficiali, in una scheda GUI indipendente.

Bridge di visione nativo del provider LLM: le immagini incollate in chat vengono descritte da un modello di visione (Qwen3-VL via pi-ai/llama.cpp) e la descrizione testuale viene passata a DeepSeek solo testo per la risposta — ammissione delle immagini, instradamento e compattazione avvengono tutti tramite meccanismi nativi dell'harness, con una cache LRU delle descrizioni e retry sui 503

Runs the WorkBuddy (CN) daily check-in on DSH startup — discovers every account logged in on this machine, claims the daily credits, and shows a status entry on the session title line with a details panel and failed-account retry.