Plugin

Strumenti Molio di sola lettura per la knowledge base: elenca vault, esplora l’albero dei file, ricerca full text e lettura dei documenti tramite l’API HTTP del daemon Molio locale, che deve essere in esecuzione. Pubblicato su npm come dsh-plugin-molio.

Indica quali skill ha invocato ogni turno (caricate dal modello, digitate come /name, o nessuna) e gestisce la directory locale delle skill: installazione da un repository, una cartella, uno SKILL.md o un indirizzo zip incollati; si può impostare un nome visualizzato in cinese nel meta.yaml della skill e rimuovere una skill conservandone un backup.

Skill e righe MCP opzionali per undici marketplace: confronto prezzi tra Wildberries, Detsky Mir e Yandex Market, più ricerca per fonte, schede prodotto e recensioni, inclusi Ozon, Avito e AliExpress. Le 14 skill si caricano all'installazione; entrambe le righe MCP restano disabilitate finché RU_MARKETPLACE_MCP_DIR non punta a un clone locale, che richiede Python 3.12+ e uv.

Pagina host per la configurazione dei plugin kit nella GUI Web di DSH: registra una sezione «Plugin configuration» in Impostazioni — allo stesso livello della sezione General integrata — tramite lo slot ufficiale settings.section e dichiara lo slot figlio settings.kit.item, in cui i plugin di dsh-plugin-kit renderizzano le proprie schede di configurazione. Installandolo da solo mostra una pagina vuota; le schede compaiono man mano che si installano i plugin kit che registrano lo slot.

DSH Knit ordina Markdown/codice/immagini/video del workspace nella sidebar e offre Context Pack via knit_docs. BM25/IDF locale predefinito confronta messaggi recenti con titolo/sommario/contenuto: niente modelli/rete, nulla esce; indice persistente dopo riavvii/sessioni. Prove/anteprima; attribuzione fissata alla lettura, pin/esclusione pre-recupero reversibile. v0.23 ibrido opzionale OFF, richiede embedding Ollama/OpenAI-compatible configurati dall’utente. Invia query+titolo/sommario (Markdown: inizio ≤60 caratteri; codice: cartella relativa; media: nome), mai corpo completo/percorso assoluto; loopback locale. v0.24 associa modifiche non committate via git status read-only (argv fisso, senza shell, env allowlist), OFF. Nessun test con provider reale; nessun miglioramento dichiarato.

Skill e strumenti di sviluppo Minecraft per DeepSeek Harness: 8 skill che coprono plugin Paper/Spigot, mod Fabric, Forge e NeoForge, sviluppo di addon per i principali mod, e configurazione di build Gradle/JDK da Minecraft 1.7.10 a 26.x; il generatore di progetti mc_scaffold e il runner Gradle mc_gradle; una skill di intake che chiede i dettagli mancanti su versione/piattaforma prima di iniziare; quattro subagenti integrati; e un secondo preset Minecraft Architect il cui strumento mc_codex esegue il Codex CLI dell'utente tramite il protocollo codex app-server per abbozzare lo scheletro, dopodiché DSH riempie i corpi dei metodi contrassegnati e verifica la build.

Backup/ripristino/migrazione dati DSH (~/.dsh); Settings, conservazione programmata a livelli, sha256, restore con rollback/ricevuta, --types, credenziali oscurate in vault locale, sync GitHub privato. UI rescue separata senza dipendenze in backup, anche senza avvio host. /backup doctor ripara session log da copia valida e li isola prima della rotazione. migrate-check prevede rotture di upgrade: regole event-list fisse, differenze nome/generazione, hardlink, credenziali legacy. sentinel copia le credenziali prima della riscrittura; snapshot prima dell’upgrade; /backup check-update controlla, /backup update salva e installa. Hardlink allegati, listing streaming archivi grandi. npm 0.13.4; DSH 0.1.1-rc.2–0.2.0-rc.1 (peer gate d’installazione 0.2.0); macOS/Linux/Windows.

Organizza il livello di autorità dei prompt di Harness in una serie di patch verificabile, scrive prompt-inject.md e consente un prompt predefinito diverso per ogni modello. Indica quali patch sono state applicate e se l’host attivo carica app.asar o un albero decompresso; quando il processo desktop è inattivo, sostituisce l’installazione sigillata con l’albero modificato. Include una pagina di stato e la CLI dsh-purge.

Piegatura della trascrizione in streaming per l'interfaccia web di DSH: le righe di pensiero e degli strumenti si ripiegano mentre la finestra di pensiero più recente si apre da sola; un turno concluso scorre di nuovo fino alla tua domanda, che resta anche fissata in alto mentre leggi; scintille blu sprizzano dal bordo della finestra di pensiero e dalla testina che scrive la risposta.

Kernel di organi di Agent-Body: plugin organizzati come un unico corpo. Ogni comando diventa un impulso nervoso che innerva deterministicamente l'organo competente e nomina la capacità; i riflessi scattano senza chiamata al modello; un battito a intervallo variabile pompa direttive dell'operatore, propriocezione e avvisi di omeostasi ovunque; i guasti seguono un'attribuzione deterministica (strumento, argomenti, permesso, timeout, rete), una prescrizione e un ciclo di ricontrollo, e gli errori di argomento non vengono mai ritentati. Un organo mancante è compensato da quello con maggiore sovrapposizione di capacità, e gli schemi degli strumenti sono filtrati dall'intento corrente (riduzione misurata dell'84,7%, riproducibile nel repository). Pacchetto kernel del repository agent-body.

Fuzzing diretto da un agente LLM. Da repository e bug (descrizione CVE, patch, traccia di crash o file:line), esegue il ciclo PLAN, IMPLEMENT, EXECUTE, REFLECT; il modello scrive generatori di input Python finché scatta l’oracolo di pattern stderr della campagna o la campagna si ferma.

Plugin per DeepSeek Harness che trasforma i giudizi Jev in tre azioni automatiche — potatura dell'output dei tool troppo grande ai segmenti rilevanti per la richiesta, filtraggio delle pagine recuperate in cerca di istruzioni rivolte al modello e scelta della skill adatta al passo successivo — più i tool jev_ask e jev_gate, un registro dei giudizi che sopravvive ai riavvii e un report /jev-status. Richiede una chiave API TypeSafe; senza, resta inerte e non invia nulla.

Revisione delle modifiche in sospeso per DeepSeek Harness: ogni modifica di edit, write e str_replace_editor viene raccolta automaticamente nell'elenco file, dove un singolo blocco di modifiche, i blocchi di una selezione o l'intero file possono essere mantenuti o annullati, con supporto annulla/ripeti. Importa le modifiche del controllo di versione dello spazio di lavoro, mostra il diff a colonna singola o affiancato e offre un'anteprima Markdown in cui le modifiche possono anche essere mantenute o annullate, ricerca nel file, salto dei blocchi e riferimenti di riga copiabili; i dati del diff sono memorizzati in modo persistente, quindi la revisione continua dopo un riavvio.

Configurazione dei modelli gratuiti con un clic per DSH web, pensata per chi inizia a programmare: installer con un clic per Windows (install.bat) e macOS/Linux (install.sh, v1.7.0+); quattro canali gratuiti in modo permanente — Zhipu GLM (testo + immagini), SiliconFlow (Qwen3-8B più oltre 15 modelli sotto i 9B), iFlytek Spark Lite e il pool gratuito OpenRouter, che passa per openrouter/auto e sceglie da un pool che cambia nel tempo; il suggerimento di configurazione in basso a sinistra scompare quando un modello gratuito è collegato; promemoria in tempo reale dei prezzi DeepSeek di punta e fuori punta; centro assistenza integrato per principianti.

Skill di Rotifer Protocol e server Rotifer MCP configurati come istanze del provider di skill e client MCP propri di DSH: ricerca di Genes, confronto nelle classifiche Arena, installazione o rollback dei Genes nel progetto locale e creazione/esecuzione di Agent locali. Il server MCP è bloccato a una versione e limitato agli strumenti evolve, senza pubblicazione né accesso.

Cross-session persona and diary for DeepSeek Harness: a local gate decides whether a turn is worth remembering, then one extra model call turns it into a first-person diary entry plus an impression of the user, where every impression carries the specific moment that produced it. Later conversations inject about 2000 tokens of that as a self-memory block in three registers: a persona core, a section for judgements the model wrote itself, and the diary. There is a tool for the model to record a judgement in its own words, and a plain markdown hand-note file the human can write into which the plugin only ever reads. A sidebar panel lets you read, forget or export the archive, and forgetting demotes an entry rather than deleting it, so an old one still surfaces on a strong topical match. Local-only, secrets are stripped before anything is sent, and the archive is a plain folder you can read, edit or carry to another account. Zero runtime dependencies, no build step.

Lato DSH dell'ecosistema di memoria dsh-ecolink: collega chat.deepseek.com e DeepSeek Harness tramite un'estensione del browser che raccoglie i tag di memoria in formato DSM e inietta le memorie richiamate nelle chat web, un servizio locale senza dipendenze che scrive un pool di memoria condiviso e questo adapter, che inietta le memorie prima dello step e offre la scrittura di ritorno /ecolink-push; la compressione è transazionale (pool di staging con commit/rollback).

Divide «New Session» nella barra laterale web di DSH in due modalità: una riga 日常聊天 apre una sessione sul preset di agente `daily` che il plugin installa nella home dell'harness (persona, ricerca e fetch web, ask-user e compattazione — niente file, shell, plan mode o subagenti), dentro il proprio workspace daily-chat la cui area laterale elenca solo quelle chat, mentre 开始工作 mantiene l'agente di coding fornito; il pulsante integrato New Session viene nascosto e ogni altro punto di ingresso a New Session segue la modalità attiva, ricordata in localStorage.

Combina lo scheletro di codice di Headroom (Apache-2.0) con lo stimatore di TokenPilot (arXiv:2606.17016). Dati pubblicati: Headroom indica il 20% di token in meno per agent di coding e il 60–95% per JSON, a parità di risposte; TokenPilot fino al 60% di costi in meno nelle sessioni lunghe. Sono dati dei progetti citati, non misure o benchmark di questo plugin. In DSH si impostano profilo, soglia Auto Compact e compressione a scheletro. Misura col tokenizer esatto DeepSeek V4 e verifica la stessa revisione; sui modelli non supportati fail-open conserva i risultati originali degli strumenti. Compressione a scheletro durante il turno e riepilogo finale dell’intento nella compressione JSONL ufficiale.

Un livello di pensiero memorizzato per provider e modello, così lo sforzo di ragionamento sopravvive alla sessione in cui è stato impostato e raggiunge anche i subagent, cosa che dsh non chiede mai. Il selettore in-sessione vince ancora, e un modello senza riga mantiene il suo default di provider.

Abilitazione per Skill e MCP per singolo workspace in DeepSeek Harness: controlla quali skill e quali server MCP caricano le nuove sessioni, per progetto.

Promemoria riunioni Feishu: un dsh-plugin il cui unico effetto collaterale è ricordarti, nel mezzo del flusso con l'AI, che "devi andare a incontrare forme di vita a base di carbonio".

All-in-one local memory: JSONL files per scope (session, project, global, or a custom name) with per-scope dedup, five model tools (memory_save, memory_search, memory_list, memory_get, memory_forget), automatic recall and hard rules injected into the agent pre-step, and a settings panel. Retrieval combines lexical IDF with a local embedding backend, which the panel can install and manage itself.

Connects one existing DSH session to QQ through OneBot/NapCat without starting a new session, and uses a fail-closed whitelist plus @-mention, nickname and configurable-probability wake rules to decide which messages reach the model.