Plugin

Il plugin ufficiale billion-context: un plugin di compressione del contesto per finestre di contesto ridotte (basta un contesto di 100K), risparmio di token (5× meno token) e sessioni singole di un mese (miliardi di token).

Squadre multi-modello persistenti configurate in Impostazioni e selezionate nel Composer, con policy di modello e strumenti per membro. Per impostazione predefinita l'Agent principale completa da sé il lavoro semplice e delega solo quando serve la squadra salvata; il lavoro delegato viene eseguito come DAG limitato con revisione e riparazione opzionali. Run Center traccia i tentativi e i token per membro dagli eventi di utilizzo ufficiali di Harness.

Pannello di utilizzo nella barra laterale che attribuisce i token al sito relay che ha servito ciascuna richiesta, letto dalla configurazione del provider esistente: totali di oggi/mese/complessivi, ripartizioni per sito e per modello, una mappa di calore dell'attività annuale e i saldi New API / Sub2API / DeepSeek.

Si installa con 25 skill di ingegneria e produttività incluse (mattpocock/skills v1.2.3), senza installazione manuale di skill. Costruito con 30 miliardi di token. Questo plugin offre una efficienza di sviluppo 10x sopra le skill originali. GitHub issues è il backend principale supportato; Markdown è un'anteprima; GitLab non è ancora supportato.

Centro di controllo DeepSeek Harness per il monitoraggio ufficiale del saldo, costi e token per sessione, totali dei token di terze parti, avvisi di completamento, ricarica ufficiale, layout flessibili e controlli di sessione assistiti dall'agent.

Dashboard di fatturazione nella barra laterale: utilizzo reale aggregato dai log di sessione (chiamate/token/cache per modello e per giorno), costo stimato in CNY da un catalogo prezzi multi-provider aggiornato, route dei piani in abbonamento (coding/token/agent) esenti, e punti stato per provider.

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.

Cronologia a punti stile Git sul bordo destro della dsh web UI: un punto per messaggio utente, hover per contenuto e metadati (ora, turno, durata, TTFT, token), clic per saltare. Aggiunge anche un elenco messaggi dell'intera sessione, ricerca intra e inter-sessione, segnalibri con link diretti #msg= e navigazione da tastiera.

Controllo remoto mobile per la GUI web dsh: ingresso tramite QR scan-to-pair con token di accoppiamento monouso.

Pacchetto di skill per l'estetica del design (10 stili: dark SaaS, minimal bianco, neumorfismo, brutalismo, glassmorfismo, minimal giapponese, bento grid, cyberpunk, vaporwave, art déco) con demo di landing page eseguibili: token, regole per i componenti, liste di elementi vietati e checklist di accettazione per ogni stile.

Pipeline per il costo in token di DeepSeek Harness: compattazione a livelli sensibile alla pressione (proiezione senza perdite sotto il 40% di pressione del contesto, riassunto con LLM sopra), allowlist dei tool per agente, conversione di testi lunghi in immagini con riassunto visivo e un comando /token-status che traccia pressione, livelli e token risparmiati.

Motore di contesto Zero-residence: i payload di grandi dimensioni degli strumenti vengono espulsi dal contesto attivo verso un archivio interrogabile e rimangono solo puntatori deterministici, così i token di prompt per turno smettono di crescere con la trascrizione. Qualsiasi contenuto mascherato viene ricostruito alla lettera dal log della sessione su richiesta, tramite id di chiamata dello strumento o seq della sessione.

Instrada i comandi di shell idonei tramite rtk per comprimere l'output degli strumenti e risparmiare token.

Livello di coordinamento dei plugin: i plugin dichiarano le proprie capacità, i comandi vengono instradati al plugin proprietario senza una chiamata al modello, gli schemi dei tool si caricano su richiesta per ridurre i token del prompt, la cronologia delle esecuzioni si consolida in memoria a lungo termine nei momenti di inattività e i guasti vengono classificati prima di qualsiasi retry.

Fatturazione della cache per chiamata nel popover del misuratore del contesto: totali correnti di passaggio, ciclo e sessione con token e importi di hit / miss / output, prezzi automatici di punta e non di punta per l’orario lavorativo di Pechino, tariffe per modello e addebito anche dei relay di terze parti.

UI harmonizer per DeepSeek Harness: normalizza l'UI ufficiale incompiuta o auto-contraddittoria, riconcilia i conflitti di stile tra plugin installati e unifica il linguaggio visivo tramite token di design ufficiali — con larghezza chat, dimensione font markdown, scala dell'area di lavoro, stack di font UI e scheda colonna centrale arrotondata personalizzabili in tempo reale da Impostazioni → Generali; bundle dsh solo client, costo modello zero, nessun lato host, rimovibile senza residui.

Livello di rifinitura della Web UI per DeepSeek Harness: normalizza l'UI ufficiale incompleta o contraddittoria, riconcilia i conflitti di stile tra i plugin installati e unifica il linguaggio visivo tramite i design token ufficiali; larghezza della chat, dimensione del font markdown, scala dell'area di lavoro e font della UI personalizzabili in tempo reale.

Kit di styling css-in-js (styled / Token / Styling) per l'UI di conversazione biforcata: consuma i token di design ufficiali --dsw-*, quindi non è necessario alcun passaggio di precompilazione di CSS Modules.

Riduzione reversibile del contesto per DeepSeek Harness: ricodifica tabellare lossless in stile TOON delle array JSON uniformi, finestre di tabella campionate a passo con numeri di riga e dedup cross-turn per output di strumenti ripetuti; ogni sostituzione passa un gate byte+token (≤72% byte, rigorosamente meno token stimati) e l'originale viene scaricato su disco dietro un avviso `[save-token #id]` recuperabile in una chiamata tramite lo strumento `save_token_expand`, con conteggio dei token fatturati e risparmiati su una dashboard delle impostazioni.

Compressione deterministica del contesto per dsh — zero chiamate LLM, potatura basata su regole che preserva testualmente percorsi, comandi, tracce di errore e attività aperte. Comprime ~80k token in poche centinaia.

I token DSH bruciati diventano incenso; spendi un bastoncino per alzare o abbassare il caso di oggi. Il caso si aggiorna quotidianamente, Liangwei decide il Liangzi di oggi, e il risultato viene archiviato a fine giornata.

Badge quota nell'header più scheda di monitoraggio utilizzo: saldo/quota rimanente live e conto alla rovescia del reset per provider, con richieste, token (input/output/cache-read/cache-write), cache hit rate, costo stimato e latenza media tracciati per sessione, provider, modello e client, archiviati localmente in SQLite con importazione/esportazione tra dispositivi.

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.

Client MCP OAuth 2.1 per server Streamable HTTP: aggiungi una connessione nelle Impostazioni, accedi tramite browser (PKCE con registrazione dinamica del client) e i suoi strumenti vengono registrati in DSH, con i token conservati nel servizio credenziali e la connessione scritta nel profilo.