Plugin

Plugin studio TongFlow per DeepSeek Harness (dsh): modello di progetto in stile troupe cinematografica, flussi di lavoro TongFlow creati dall'agente, generazione multimediale deterministica, tela incorporata.

Workbench per la scrittura di romanzi per DSH con preset di authoring, gestione di scaletta e personaggi, annotazioni del manoscritto, flussi di revisione e un backend Python locale gestito.

Monta 88 competenze confezionate di ricerca, intelligenza sociale, marketing e business in dsh tramite il fornitore di competenze del filesystem.

Piano di controllo della memoria a tre livelli per DeepSeek Harness: contesto di runtime persistente, documenti di progetto ricercabili, memoria a lungo termine collegabile, instradamento intelligente, workflow di agent supervisionati, WebUI e strumenti headless.

La knowledge base per lo sviluppo di plugin DSH come abilità dell'agente su richiesta: vincoli ufficiali, flussi di lavoro delle attività, riferimento API e insidie della comunità, installata con il bundle in modo che l'agente possa consultare durante la creazione di un plugin.

Sistema di workflow ingegneristico per agenti di coding AI — pianificazione obbligatoria, TDD, verifica, revisione e analisi intelligente del grafo del codebase.

Workflow DAG visivi multi-agente per DeepSeek Harness, con esecuzione live, ripristino dopo riavvio e integrazione con Feishu.

Memoria di progetto per dsh con integrazione nativa del task system: i todo di sessione e le letture dei file si condensano automaticamente in record di task cross-sessione (link task↔file), così i workflow sono commutabili e riprendibili senza ricontestualizzare. Memoria in lettura (nessuna scansione preliminare): estrae simboli di codice, riassume la documentazione e collega docs↔symbol; potenziamento semantico TS opzionale (attivo automaticamente quando TS è installato). Le note di esperienza vengono deduplicate automaticamente. Ogni richiamo include una citazione tracciabile. Solo JS, una sola dipendenza, funziona subito, operazione silenziosa, overhead zero.

DAG dal vivo guidato da proiezioni per i subagenti e i flussi di lavoro duraturi di una Session: stato e navigazione, layout deterministico di catene profonde, controlli di adattamento/panoramica della canvas e riorganizzazione dei nodi della sessione corrente.

Dalla chat alla tela e all'opera: guida ComfyUI come IDE visuale dei workflow in DSH. Incorpora ComfyUI (locale o cloud) come tela a schermo diviso in DSH Web: l'agente scrive prompt e script nella chat, li applica dal vivo e produce immagini, musica, video e 3D. Operazioni: comporre pipeline, leggere/scrivere workflow, modificare nodi, cablare collegamenti, eseguire, regolare e correggere. Produzione: sweep di parametri in batch (batch_run) e recupero automatico degli output nella chat (get_outputs). Manutenzione: avvio e aggiornamento con un clic di ComfyUI, core e nodi personalizzati. Questo pacchetto è il plugin lato DSH e include il nodo ponte lato ComfyUI.

Registra flussi di lavoro desktop macOS per dimostrazione con DeepSeek Harness e trasformali in skill dell'agente (skill open-record-replay + strumenti orr_*).

Aggiunge artefatti di specifica, skill, comandi, implementazione guidata da obiettivi e contesto sull'avanzamento dei task

Workflow DAG durevoli e indipendenti dall'host per Agent con CLI, MCP, Skills on-demand, trigger, replay e una Canvas visiva.

Orchestrazione di attività di sviluppo guidata dalla configurazione per DSH: workflow a grafo (nodi task/gateway/human) con persistenza per fase, più un assistente IA nell'editor che configura i workflow tramite conversazione con convalida live. Passa i documenti ai nodi come allegati generici (nessuna dichiarazione necessaria): i file finiscono nell'area di lavoro del task e ${inputs.附件} restituisce i percorsi assoluti uniti da newline, così un nodo li analizza con il proprio prompt.

Flussi di lavoro DAG durevoli per DeepSeek Harness con strumenti di authoring per agenti, persistenza SQLite, esecuzioni ripristinabili e un Canvas Studio visuale.

Memoria markdown a lungo termine tra sessioni con struttura LLM-Wiki e persona SOUL.md, iniettata all'avvio (di norma solo dopo il primo messaggio e solo nella sessione attiva), più workflow remember/recall/consolidate/forget, skill di memoria integrata, migrazione pack/unpack e un promemoria nei tempi morti. Aggiunge l'osservabilità che mancava: budget per file all'avvio che evita il troncamento della tabella di routing, last_access automatica perché il decadimento della salienza funzioni, compilatore d'indice dichiarativo, grafo di memoria interattivo, query strutturate, link incrociati suggeriti e un report `checkup` con azioni prioritizzate. Il payload di avvio cala del ~23%.

Esegui Stata tramite DeepSeek Harness: il servizio nativo Stata AI Skill si avvia automaticamente con DSH (binari macOS/Windows inclusi), per eseguire regressioni, do-file e flussi di lavoro econometrici senza configurazione manuale.

Workflow di ingegnerizzazione predefiniti per DeepSeek Harness: uno strumento dev_task che controlla le transizioni di fase, gli artefatti, la verifica, la revisione e l'ambito dei commit, più un banco di lavoro web per installare skill e regole di progetto o utente.

Osserva le tracce di esecuzione dell'agente e attiva una revisione LLM al termine di ogni turno andato a buon fine quando scattano i segnali, cristallizzando flussi di lavoro riutilizzabili in skill registrate che migliorano progressivamente con le esecuzioni successive.

Workflow DAG durevoli per DeepSeek Harness con strumenti di creazione di Agent, persistenza SQLite, esecuzioni riprendibili e un Canvas Studio visuale.

Pianificatore di attività Cron per DSH: in base alla pianificazione, crea automaticamente una nuova sessione e inietta il tuo prompt come primo messaggio, con cronologia delle attività e controlli manuali di esecuzione/arresto. Esegue anche workflow KNJ: seleziona i file direttamente (memorizzati come snapshot persistenti, riconsegnati al workflow a ogni attivazione) o referenziali tramite percorso. La voce della barra laterale è fornita da dsh-knj-menu; installali insieme: dsh plugin add dsh-scheduler dsh-knj-menu.

Abilità di scaffolding della documentazione di progetto: configurazione guidata da domande di standard di progetto, flussi di lavoro di collaborazione con l'IA e disciplina della memoria su DSH, Reasonix, Claude Code e Codex.

Esegui Stata tramite DeepSeek Harness: il servizio nativo Stata AI Skill si avvia automaticamente con DSH (binari macOS/Windows inclusi), così puoi eseguire regressioni, do-file e flussi econometrici senza configurazione manuale.

Banco di lavoro per la ricerca di vulnerabilità basata sulle evidenze per DeepSeek Harness: viste di audit native, 29 strumenti OMV, riscontri Evidence.v1, esecuzioni riproducibili, workflow Campaign e evidenze PoC isolate.