Plugin

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.

Regole di permessi dichiarative in stile Claude Code: regole YAML ordinate allow/deny/ask che confrontano nomi degli strumenti, argomenti, percorsi dello spazio di lavoro e identità dell'agente nella cascata tools/pre-execute, con audit completo del log di sessione, modalità dry-run e ricarica a caldo.

Provider nativo Rapid-MLX per DeepSeek Harness (dsh) — dsh legge le informazioni del modello dal server anziché dal tuo settings.yaml.

Harness di valutazione per i plugin DSH: casi di test YAML guidano esecuzioni reali dell'agente in modalità headless, verificano chiamate agli strumenti, argomenti, risultati e utilizzo dei token, con un gate di baseline per le regressioni in CI.

Guida il plotting scientifico di OriginLab Origin dalla chat AI via MCP: 62 strumenti. Watchdog dei dialoghi modali, gate di sicurezza LabTalk, release/reconnect, fitting con parametri iniziali/fissi/pesati, modifiche fini di grafici e sheet, strumenti matriciali, FigureSpec YAML dichiarativo (diff-abile e rieseguibile), snapshot di sola lettura delle MCP Resources, ponte matplotlib-figure, assemblaggio PowerPoint con etichette dei pannelli, ricerca di modelli nel Graph Gallery, esportazione EPS, whitelist di accesso ai file, baseline di regressione visiva e OPJU modificabile con verifica deterministica di rilettura.

Riscrivi la copia cinese di un plugin installato dal mercato in inglese usando un modello già configurato nell'harness: automaticamente all'installazione del plugin, poi con ricarica live. Ogni file è tradotto in un passaggio intero, convalidato da un parser reale dove esiste (node --check per JavaScript, parser JSON e YAML altrimenti) e restituito al modello con l'errore per fino a tre tentativi di riparazione; i file sopra 48 KB, o che non vengono mai analizzati, ripiegano su un passaggio per intervalli di righe che verifica ogni riga restituita contro l'originale per la struttura. Frasi di attivazione e tabelle di locale possono opzionalmente essere preservate invece di tradotte, e l'originale intatto è conservato accanto al file come .zh.bak.

Hook del ciclo di vita basati su configurazione, inclusa l'iniezione di contesto: dichiara event, handler e outcome in YAML, dove handler è uno strumento in-harness (MCP incluso), un comando shell o un endpoint HTTP, e outcome è model-visible context, un denied tool call, oppure fire-and-forget.

Pannello di anteprima file client Web read-only con renderer per immagini, PDF, CSV/TSV, testo, codice sorgente, Markdown, JSON e YAML, caricamento range di file grandi e un'API provider per contenuti non locali.

Gestisce i modelli OpenCode Zen di livello gratuito e Go in settings.yaml: recupera gli elenchi di modelli live da opencode.ai, segnala la deriva tra configurato e live per rotta, e aggiunge o rimuove voci tramite quattro strumenti agente e una sezione impostazioni OpenCode Models.

Esegue pipeline AItelier da DSH tramite MCP: 39 strumenti (22 lettura, 17 scrittura) per generare, eseguire, ispezionare, modificare, esportare e importare pipeline SkillFlow multi-fase. I passi vengono eseguiti in AItelier anziché nella sessione DSH e sono interrogati tramite run_id, si mettono in pausa ai checkpoint imposti dal motore a cui si risponde con answer_checkpoint, e lasciano tracce per passo e output di passo da leggere successivamente; add_provider / map_model / edit_role puntano un singolo ruolo verso un endpoint locale o più economico. Include un'abilità aitelier-pipelines.

Modello predefinito configurabile per le deleghe ai subagenti tramite settings.yaml, con strategie a modello singolo e multi-modello a rotazione o casuali.

Connects GitHub's official remote MCP server as a DSH plugin: stores the PAT in DSH's credential center (.credentials.yaml) via github_set_token, and exposes GitHub tools as mcp__github__*.

Council of High Intelligence: riunisci un think tank di 18 figure storiche per un dibattito strutturato da più prospettive, con un pannello laterale DAG live, cronologia di esecuzione SQLite e impostazioni predefinite per progetto tramite .council.yaml.

Usa AItelier come subagente da DeepSeek Harness: genera, modifica, esegui, esporta e importa pipeline SkillFlow. Solo client — richiede un backend AItelier già in esecuzione (Docker; vedi README).

Toolkit di ricerca sui modelli del mondo: ispeziona frame, assegna nomi a percorsi 3D/pixel/latent, assegna punteggi pred vs GT e competenze RSI / wm.yaml.

A pouch of practical micro-plugins for DSH: per-turn wall-clock time injection, safe restart, session ID header badge, Tavily search provider, configurable LLM request-header routes, and an MCP server console managing the official @deepseek-ai/dsh-mcp-client at runtime — add/edit/enable/disable/reconnect, per-tool switches, live status over SSE, mcpServers JSON import, and auto-migration of profile-YAML MCP entries.

Per-profile settings overlay for DeepSeek Harness: global settings.yaml stays the baseline while each profile overrides any namespace through its own profiles/<name>/settings.patch.yml — object sections merge recursively, scalars and arrays replace wholesale, and !unset masks an inherited value. The overlay is transparent to existing plugins (they keep reading ctx.settings unchanged), writes land in the profile overlay only, and official schema validation, revision semantics, expectedRevision conflicts, watchers and events are untouched. Ships a settings command family (get/set/unset/mask/unmask/promote/demote/migrate/diff/layers) plus a Profile Settings section in the web Settings panel over a loopback RPC channel.

DeepSeek Harness web client plugin: group sidebar workspaces into a configurable three-level tree (分类→项目→会话). Sidecar YAML rules. dsh-plugin.

Claude Code-style permission rules engine: hard/deny/ask/allow tiers with a hard tier above full access, workspace-scoped rules, wildcard path protection, and a visual staged editor; rules persist in settings.yaml.

Model capability editor: edit each model reasoning-effort levels and image-input (multimodal) declarations inline in the official model page, written back to settings.yaml as a whole group, with a floating entry as fallback when the anchor breaks.

OpenRouter free-models browser plugin (dual-face): fetch OpenRouter models, filter the free ones (price 0 or :free), list them newest-first in a Settings tab with local search and full model info, and create a ready-to-use DSH model config (settings.yaml

DeepSeek Harness (dsh) plugin that registers Lynkr — a self-hosted, multi-provider LLM tier-routing gateway — as a custom OpenAI-compatible provider in settings.yaml.

`dsh-workflow-designer` 是面向 DeepSeek Harness 的提示词优先工作流设计插件。它收集当前 Agent 可见的本地 Skill、原生 Tool 与 MCP Tool，提供必要的可视化编排和约束编辑能力，并导出稳定的 YAML 中间表示。后续可由大模型及对应框架把 YAML 生成 Python、`workflow.mjs` 或其他代码工作流。

Microsoft Agent Framework (MAF) plugin for DeepSeek Harness: validate, run, and scaffold declarative agents and workflows (YAML).