Plugin

Plugin di memoria local-first per DeepSeek Harness: memoria a livelli L1/L2/L3 con acquisizione automatica, strumenti manuali di recupero memos_* e visualizzatore integrato.

Inserisce all’inizio di una nuova sessione un breve riferimento di continuità con la sessione precedente e il file di passaggio. Se manca il file, riutilizza il riepilogo di compattazione di DSH.

Riduci il costo in token su 4 livelli senza ridurre l'intelligenza del modello: le skill di risparmio token handoff, rtk, headroom e caveman — ciascuna disponibile anche come plugin installabile autonomo.

Logica di compressione del contesto ispirata al cervello umano che riduce drasticamente l'occupazione di contesto e il consumo di token nei task lunghi.

Montaggio incrementale dei file con deduplicazione delle letture: gli intervalli di righe montati non vengono mai reinviati al modello, le modifiche su disco invalidano e rimontano, con una scheda File montati e il conteggio del risparmio di token

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.

Plugin Java per DeepSeek Harness: correzione automatica deterministica dei file .java, intents di template che risparmiano token e rilevamento multipiattaforma con cache persistente di JDK/Gradle/Android SDK/FFmpeg/LWJGL/IDEA.

Port Ponytail: preset agente DeepSeek Harness che completa attività con meno token, livelli lite/full/ultra.

Mantiene le uscite voluminose fuori dalla conversazione: `ctk_execute`, `ctk_execute_file` e `ctk_batch_execute` eseguono codice in un processo figlio e restituiscono solo la conclusione. `ctk_index`/`ctk_search` archiviano materiale lungo in knowledge base FTS5 locale basata su `node:sqlite`; un gate rifiuta curl/wget prima dell’esecuzione. Include `ctk_stats`, `ctk_doctor` e pagina Settings con occupazione contesto live. Nessuna dipendenza runtime di terze parti.

Converte localmente i file Office e PDF del workspace DSH in Markdown prima che il modello li legga, senza rete né quota API. Scrive ogni .md accanto alla sorgente, così nel contesto entra solo il percorso. Per un file o una directory restituisce byte, righe, stima dei token e struttura dei titoli.

Lettura web efficiente in token per DeepSeek Harness: una chiamata recupera più pagine tramite Chrome/Edge reale via CDP, le filtra per pertinenza e restituisce un unico riepilogo, riducendo i token di contesto dell’80-98%. URL di ricerca reali, accesso, screenshot e tre modalità proxy.

Riduce gli JSON Schema MCP troppo grandi per agente senza modificare il dispatch; una pagina impostazioni mostra uso token, cache hit e composizione del contesto.

Aggiunge un pulsante accanto al composer e una palette di scorciatoie globale (predefinita `mod+shift+k`) per inviare domande singole a una chat web invece che al contesto Harness. Estrae la bozza dal composer, la copia negli appunti e apre l’URL modello. Include preset DeepSeek, Kimi, Qwen, 豆包, 腾讯元宝, GLM, Gemini; cronologia locale riapribile, copiabile o reinseribile; impostazioni di sito, modello URL, scorciatoia, appunti e cronologia.