Plugin

Plugin di memoria DSH fatto in casa: archiviazione persistente SQLite + guardia di audit a livello di database (enforceAudit) + log di audit. Cattura automaticamente conoscenza dopo le conversazioni, gli agenti ricordano via memory_recall, supporta la condivisione multi-agente tra Claude Code/Codex/Cursor. Zero dipendenze esterne.

Filtra gli output, elimina il contesto obsoleto e rivela le skill su richiesta in DSH 0.2.1-alpha.1.

Plugin di context engineering e ottimizzazione dei token per DeepSeek Harness (DSH): filtra l’output degli strumenti, riduce il contesto e rivela progressivamente le skill agli agenti di programmazione LLM.

5 strumenti: `video_outline` mappa testo senza token immagine (4–60 finestre/tempi); `video_probe` metadati/piano senza decodifica; `video_storyboard` contact sheet/indice timecode, zoom/deduplica; `video_zoom` ingrandisce 1–9 celle; `video_read` OCR solo keyframe, schema/[mm:ss]. Solo audio: sottotitoli→`DSH_ASR_CMD`→transcript; audio lungo: segmenti di circa 45 s, tagliati nei silenzi. Da 10 min solo keyframe. OCR: Windows, tesseract line boxes/`DSH_OCR_CMD`. `bilibili.com/video/BV...`, bare BV/av/b23.tv: ≤300 s CDN senza disco; lunghi: 1 download, cache 4 GB/24 video; URL play 10 min. Richiede ffmpeg, ffprobe se presente, nessun’altra dipendenza runtime. Wire-compatible SAOS-3624/dsh-video-storyboard; stessi nomi `video_probe`/`video_storyboard`/`video_zoom` impediscono uso insieme.

Compressione del dialogo in-place con curva di dimenticanza per DeepSeek Harness: i turni recenti restano verbatim, quelli centrali sono strutturalmente disidratati (senza LLM), quelli antichi si ripiegano in una coppia di riassunti limitata — conversazioni illimitate su un budget di memoria limitato.

Memoria su richiesta per DeepSeek Harness: i log di sessione diventano Markdown a livelli (riepilogo, indice, file per argomento); mem_query restituisce solo le voci corrispondenti, non l’intero indice. Nessuna iniezione a ogni turno né dipendenze; ogni voce mantiene un riferimento alla conversazione d’origine.

One plugin brings the rtk token-saving setup from Claude Code to DeepSeek Harness: commands rtk can rewrite are rewritten, and builds, tests and logs that rewriting cannot reach are compressed too; common commands such as git, cargo, npm, pytest and docker are covered (rtk itself supports 100+ commands). After compression the model is told what was elided and how to recover it — when the sandbox cannot reach the rtk store, the original is saved separately and its path is given — and `/rtk stats` shows how much was saved. When a rewrite is unreliable the original command runs as usual: if rtk cannot run, or the command rtk returns would drop arguments, nothing breaks. The rtk binary ships with the package, so mainstream platforms need no separate rtk install, unlike most other rtk plugins.

Gestione del contesto per DeepSeek Harness: snellisce gli output degli strumenti in base al contenuto, pulisce i log obsoleti, fissa requisiti utente e lavoro in corso e archivia prima della compattazione con traccia di audit.

File-state cache skill for coding agents: one explore call replaces ls+grep+read, reads remember they already happened, and edits return a diff plus the exact changed line range instead of a full re-read. State is a JSON cache on disk, so it survives across tool calls and restarts. Requires Python 3.8+ (standard library only).

Plugin multi-agente contro gli sprechi: metriche di deduplicazione read-ledger, regole immuni alla compaction, gate di completamento e corsia di revisione con modello economico.