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Plugin di armatura del system prompt per i modelli DeepSeek: aggiunge una sezione di prompt di adempimento incondizionato all'ordine 100, espone un tool di profilo con metadati di calibrazione e mostra un badge in tempo reale dello stato dell'armatura, guidato da una proiezione della sessione.

Plugin di armatura del prompt di sistema per modelli DeepSeek: aggiunge una sezione di prompt a conformità incondizionata all'ordine 100, espone uno strumento di profilo con metadati di calibrazione e mostra un badge di stato dell'armatura in tempo reale basato su una proiezione della sessione.

Memoria causale per dsh: bridge MCP stdio senza dipendenze che monta i 17 strumenti del server causal-memory con nomi puliti (senza prefisso mcp__) — archi decisione → esito con relazioni tipizzate (caused / enabled / prevented) in un archivio SQLite locale che persiste alla compattazione — più una sezione di prompt di sistema fissata. Richiede il binario del server causal-memory nel PATH (pip install causal-memory, oppure una release precompilata).

Inietta sezioni di prompt di sistema configurate per il deployment e scambi di riferimento in ogni richiesta di conversazione tramite intercettazione dello stream, con un pannello di impostazioni web.

Plugin persona / master prompt per conversazione: crea, modifica, cambia ed elimina modelli di persona dalla barra degli strumenti del composer, con iniezione del system prompt a massima priorità, guardrail di interazione fissi, ereditarietà dei subagent, default per nuove conversazioni e persistenza locale JSON.

Inietta una sezione fissa di prompt di sistema affinché l'agente pensi e risponda in cinese, indipendentemente dalla lingua dell'utente.

Inietta una sezione nel system prompt perché la catena di pensiero dell'agente, la pianificazione e il ragionamento nell'invocazione degli strumenti restino in cinese semplificato. Nessuna dipendenza esterna - clona e installa con link da qualsiasi directory locale, senza build né pubblicazione su npm.

Localizzazione cinese per DeepSeek Harness: traduce a runtime tutti i prompt di sistema, le descrizioni degli strumenti e i contesti di esecuzione in cinese tramite la cascata system-prompt/assemble (1788 voci, nessuna modifica al sorgente, la disinstallazione ripristina l'inglese).

Libreria di prompt browser-local con un selettore nel composer per iniettare più system prompt con ambito di sessione, ereditarietà dei branch, interfaccia bilingue, preferiti e backup JSON.

Cambia la lingua del processo di pensiero/ragionamento (CoT) dell'agente: 简体中文, English, Русский, Français, Deutsch, Español, 日本語, 한국어 e altre, o segui automaticamente la locale del sistema. Aggiunge una riga in Settings → General, un'istruzione di prompt di sistema (assemblato per prompt, applicato alle nuove sessioni) e il comando /thinking-language.

Motore di persona per DeepSeek Harness: un config.json governa il nome con cui l'IA si presenta (per modello e livello), come ti chiama, la postura relazionale, il testo del carattere, contratti per elemento con interruttori, la lingua della catena di pensiero e il tono delle risposte, più memoria subordinata alla conferma umana: l'IA può solo accodare candidati, una riga di conferma li attiva, e il registro è in sola aggiunta e riproducibile. Le voci confermate vengono iniettate come blocco citato di dati, non di istruzioni; quelle con un kind vanno in file arbitrari e non raggiungono mai il prompt. Il prompt viene riletto dal disco a ogni assemblaggio: le modifiche si applicano senza riavvio. Preset: istantanee JSON condivisibili. Senza dipendenze, rete o shell.

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.

Comando /init guidato dal modello: l'agente analizza il repository corrente e genera/aggiorna un AGENTS.md ad alto segnale, con un promemoria persistente nel prompt di sistema per mantenerlo.

Definisce l'ambito delle persona del prompt di sistema per percorso del workspace o id di sessione (esatto, prefisso, contiene, regex), con una persona predefinita opzionale per le sessioni che nulla ha rivendicato, una scheda 人设 nella conversazione che mostra il prompt effettivamente inviato, importazione ed esportazione dell'elenco, e un interruttore che rifiuta le scritture degli strumenti nell'archivio delle persona.

Modifica le sezioni del prompt di sistema con anteprima dal vivo.

Regole di prompt di sistema private, per progetto, per DeepSeek Harness — abbinate per URL remoto git, percorso del repository o prefisso cwd; consapevole dei worktree; mai committate nel repository.

Plugin di dominio per lo sviluppo del kernel Linux per DeepSeek Harness (dsh): piramide di verifica L1-L4 come strumenti rivolti al modello + governance a livello di grafo (anti-Goodhart / blind-spot / patch-conflict) + contratto AGENTS.md come sezione del prompt di sistema. JS puro, nessuna fase di build.

Plugin per DeepSeek Harness (DSH): un selettore "Lingua di pensiero" in Impostazioni → Generale che indica al modello in quale lingua ragionare (chain of thought) tramite una sezione del system prompt. Zero chiamate extra, zero latenza, 12 lingue

Memoria delle preferenze utente per DeepSeek Harness: profilo utente persistente con strumenti memory_get/memory_update e iniezione nel system prompt

Modifica le sezioni del system prompt utente e integrate con anteprima live

Custom modes and custom prompts for DeepSeek Harness (dsh): edit a mode's system prompt on the settings page (it takes effect on the next model step), choose its base mode, switch plugins row by row, and keep several assistants side by side.

Injects your own saved context entries as a Remember row after each user message, per turn or once per session, with a Settings editor and a manager page.

Injects a fixed system-prompt section so the agent always replies in Simplified Chinese — including the short narration between tool calls — unless you explicitly ask for another language. Applies to every session and preset without overriding the persona.

Three independent language channels for model output — tool-call descriptions (every tool-call card title, including run_code in PTC-style presets), thinking, and replies — each set to follow the web GUI language, force a specific language, or turn off (default: only descriptions, following the GUI). One global runtime-context prompt directive on the host; the client half reports the GUI language; a Settings plugin card switches the modes.