Plugin

Motore di report di ricerca verificabili per DeepSeek Harness con un registro delle evidenze indirizzato per contenuto, report sigillati versionati in cui ogni affermazione reca un verdetto di verifica e l'hash del manifest sigilla la directory, e orchestrazione di recupero che riutilizza le giunzioni ctx.web e ctx.jobs.

App MCP local-first per figure scientifiche. Importa, esamina e pubblica una libreria globale su disco; riutilizza modelli esatti in Pi, DeepSeek Harness (dsh), Claude, Codex, Cursor e Wisp.

Runtime browser autonomo: Playwright (chromium) + OpenCLI come dipendenze locali al plugin (con fallback di riuso globale), espone un servizio `browser` e 9 strumenti browser interattivi

Cronologia di input in stile terminale per il compositore web: richiamo con le frecce che privilegia i margini, con ripristino esatto di bozza/cursore, cronologia persistente locale nel browser, ricerca inversa con Ctrl+R e consapevolezza del contesto scorrevole; la versione 0.5.0 aggiunge un livello di input intelligente — snippet tra sessioni (/save, /load), modelli di prompt con variabili, insight sul riutilizzo ed evidenziazione dei riepiloghi di compattazione.

Riutilizza il login ChatGPT della Codex CLI come route LLM `openai-codex` e aggiunge controlli GPT Auth alle impostazioni di DSH Web

Analizza l'utilizzo tra modelli, provider, spazi e periodi, con date personalizzate su tutta la cronologia, cache-hit visibile e ripartizioni per modello e provider. Include trend orari/giornalieri, heatmap di 53 settimane in stile GitHub, serie, anelli di quota token per modello e spazio (token, costo, %), filtri combinabili, efficienza della cache, saldo DeepSeek, alias degli spazi, export CSV e un registro durevole che conserva l'utilizzo dopo la cancellazione di sessione o spazio (riga Deleted) e si ricostruisce in modo incrementale. Il registro degli spazi si aggiorna via sonda DSH domain/changed; contano solo gli spazi registrati. Contabilità separata di input, cache e ragionamento. Cinese: ora locale; inglese: UTC; API solo loopback.

Strumento a basso costo per la comprensione dei video: un tool video_understand trasforma un link Bilibili / BV / un video locale in un layer informativo AVIS (ASR + struttura delle scene + tracking degli oggetti + etichette YOLO) e restituisce summary + Q&A. Routing dinamico tra layer guidato dalle domande (L0 ASR / L1 tracking oggetti / L2 VLM su keyframe), riuso del layer semantico per domande ripetute, tetto di budget per singola domanda. Motore Python: il layer base richiede faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); il layer semantico opzionale aggiunge ~2GB di torch / transformers / ultralytics. Un doctor --fix incluso configura il venv e installa entrambi.

Shell desktop pulita per DSH: avvio con doppio clic su un collegamento desktop come una normale app desktop, monitoraggio live del backend con start/restart/stop dalla tray con un clic (dialoghi di avanzamento), riconnessione automatica offline, istanza singola. Riutilizza il profilo web esistente, senza restyling della UI web. Windows + macOS.

Riusa l'accesso di CodeBuddy CLI per portare i suoi modelli in DeepSeek Harness, con una scheda delle impostazioni che mostra account, scadenza del token e credito residuo.

Workflow di capacità search-first per agenti DSH (v1.0.0): riusa strumenti locali o rivedi plugin con sorgente esatta prima dell'installazione, adatta o crea capacità in lavori sorgente gestiti, e usa ricevute che distinguono stati installato, caricato, attivato e verificato; gli strumenti di versione coprono rollback, adozione e aggiornamenti upstream.

Provider di modelli Codex App Server che utilizza un login Codex locale, con riutilizzo delle sessioni, bridging degli strumenti di Harness, tracce delle azioni native e proiezione durevole delle immagini generate.

Plugin per DSH: riutilizza le credenziali di accesso locali dell'abbonamento Codex CLI per usare i modelli dell'abbonamento ChatGPT in DeepSeek Harness, senza bisogno di una chiave API.

Router a caricamento lazy per server MCP: scopre automaticamente gli MCP compatibili e mantiene solo un router condiviso nel catalogo strumenti, rivelando gli schemi di un server quando un turno ne ha bisogno e nascondendoli di nuovo a fine turno — così molti MCP installati smettono di costare contesto a ogni richiesta. In caso di incertezza torna alla visibilità normale, e l'MCP originale mantiene la proprietà di esecuzione, permessi e ciclo di vita del processo. Supporta anche connessioni lazy esplicite con riuso a caldo, riconnessione limitata, stdio e Streamable HTTP.

TypeSafe Jev (modello decisionale System One) come tool jev_decide per DeepSeek Harness: le domande di tipo noul, choice e score restituiscono probabilità calibrate; le credenziali riusano il passaggio credenziali di DSH; retry con backoff su 429/529 integrato.

Aggiunge strumenti di delega subagent_route e subagent_fork_route in cui il modello sceglie autonomamente la rotta provider/model per ciascun figlio; la distribuzione imposta solo il backend spawn/fork, la policy in background e la allowlist allowedProviders, mentre i figli ripristinabili e i job in background riutilizzano gli strumenti ufficiali send_message / job_output.

Generazione locale di immagini, voce, musica ed effetti sonori, più trascrizione, con identità fissata: personaggi, animali, oggetti e voci degli attori vengono definiti una volta e riutilizzati in ogni chiamata successiva; l'output degenerato (immagine quasi piatta, audio silenzioso) viene rifiutato invece di essere restituito come successo, e una riga generata può essere riletta come testo, così che un clone che ha inghiottito la propria fine diventi visibile. I motori si scaricano quando inattivi, e la generazione di immagini e la trascrizione possono ciascuna puntare a un'API di forma OpenAI invece del backend Vulkan locale.

Cerca nella libreria curata di progetti AI GitHub di AIGC Radar (ammissione a 500 stelle, tag bilingue zh/en, snapshot di crescita stelle) tramite il suo endpoint MCP con schede di risultato native; un listener agent/pre-step suggerisce proattivamente un controllo di riuso prima che l'agente scriva codice.

Controlla il browser reale dell'utente tramite il demone Kimi WebBridge locale: strumenti di navigazione, ricerca schede, snapshot, clic, compilazione, valutazione, CDP, screenshot, rete, caricamento, esportazione PDF e gestione delle schede che riutilizzano le sessioni di accesso esistenti.

Cattura schermo a doppio motore per DSH: dentro la shell desktop SSiD, un tasto rapido globale o il vassoio apre un overlay di selezione a riquadro a schermo intero (tutti i monitor, frame perfetti al pixel per schermo) con annotazione a riquadro rosso sul posto e una barra degli strumenti in stile WeChat; nel semplice DSH (browser), il pulsante fotocamera del compositore cattura lo schermo via getDisplayMedia e riutilizza nella pagina lo stesso overlay di selezione a riquadro + annotazione in una sola fase. L'immagine ritagliata arriva nel compositore della conversazione corrente tramite il percorso ufficiale degli allegati.

Analizza le immagini della conversazione tramite prompt specifici per modalità (caption, UI, documento, grounding, topologia, ecc.) e inietta evidenze strutturate con primitive di coordinate (box, punti, riferimenti) come testo, con caching a livello di sessione per il riutilizzo durante replay e compaction.

Riutilizza gli hook dichiarati nelle configurazioni di Claude Code, Codex e opencode su dsh, eseguendo handler shell, webhook, oracle e proxy senza dipendenze a runtime.

Esamina il codice locale e GitHub/npm prima dello sviluppo per trovare implementazioni riutilizzabili, valuta riuso contro riscrittura e verifica il coupling dell’architettura.

DeepSeek Harness plugin that wraps @stardeckai/lgtm — a Jev-powered linter for tests that pass but prove nothing. Ships the CLI as a dependency, reuses the TypeSafe credential stored in DSH, and exposes lgtm_audit / lgtm_status to the agent.

DSH plugin that registers the ai-eight-honors-eight-shames skill: eight checkable working rules for coding agents (verify before calling, confirm ambiguity, cite evidence, reuse before creating, test before claiming done, follow local conventions, separate fact from inference, keep changes reversible) plus a ninth rule that logs each user request and the change made in report files at the workspace root.