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Memoria a lungo termine per DeepSeek Harness in semplice Markdown, un fatto per file, leggibile in qualsiasi editor. L'indice `MEMORY.md` ha un limite rigoroso di 200 righe / 25 KB imposto da `ctx.tools.guard()`: una scrittura che farebbe crescere l'indice oltre il limite viene rifiutata, mentre una riscrittura che lo riduce passa sempre, permettendo di compattare passo dopo passo un indice sovradimensionato. Il plugin non scrive mai ricordi da solo — cosa conservare è deciso da te e dal modello. Lo stesso archivio è utilizzato anche da Claude Code, Codex, Kiro e OpenClaw.

Memoria a lungo termine curata e basata su file per DeepSeek Harness — note markdown leggibili dall'uomo, un unico archivio di file di testo semplice condiviso tra gli host (ignorato da git quando si trova all'interno di un repository di progetto) e un limite deterministico dell'indice imposto da ctx.tools.guard()

Memoria cross-sessione limitata, a livelli, soggetta ad approvazione e verificabile: un'interfaccia `ctx.memory` tipizzata con un provider SQLite senza dipendenze, uno strumento `memory` e l'iniezione di snapshot congelati, oltre alla prova generale del dsh-memory-protocol v1 con un registro degli adapter e una suite di conformità distribuibile.

Memoria causale per dsh: bridge MCP stdio senza dipendenze che monta i 17 strumenti del server causal-memory con nomi puliti (senza prefisso mcp__) — archi decisione → esito con relazioni tipizzate (caused / enabled / prevented) in un archivio SQLite locale che persiste alla compattazione — più una sezione di prompt di sistema fissata. Richiede il binario del server causal-memory nel PATH (pip install causal-memory, oppure una release precompilata).

La barra laterale di DSH elenca Markdown, immagini e video esistenti ovunque nel workspace della sessione, ordinati per pertinenza alla conversazione corrente: i messaggi recenti si confrontano con titolo, sommario e corpo, con ponderazione IDF, senza chiamate al modello né rete. Scansionata dal workspace, non ricordata, la lista sopravvive a riavvii di DSH e nuove sessioni. Immagini e video si anteprimano sul posto: le prime a percorso relativo risolte, i secondi in streaming su HTTP Range. Una barra di riferimenti sotto l'intestazione dell'anteprima mostra chi cita quello in anteprima e chi esso cita; un clic salta tra loro. L'agente riceve la stessa classificazione come strumento knit_docs, che restituisce i più pertinenti col relativo passaggio, se trovato.

Suite di strumenti senza dipendenze (calcolatrice/csv/diff/codifica/json/markdown/regex/orario).

Toolkit a dipendenza zero: tempo / codifica / json / calcolatrice / csv / regex / markdown / diff / statistiche / schema — dieci strumenti deterministici in un'unica installazione.

Controlli di integrità dei plugin: protocollo del manifest, formato delle patch, trappole di build — a dipendenza zero e in sola lettura.

Abilità di verifica del browser in ambiente isolato per lo sviluppo di plugin DSH: un DSH_HOME usa e getta, un proprio profilo `verify_<random>`, una propria porta e una propria istanza del browser in un solo comando, puliti all'uscita, così il profilo effettivamente in uso non viene mai toccato; fornisce un driver CDP puro senza dipendenze (snapshot / click / screenshot / eval) e un audit di isolamento opzionale.

Controllo browser senza dipendenze: guida un Edge/Chrome headless reale tramite CDP con 8 strumenti `pilot_*` (navigate/click/type/keys/eval/screenshot) più un pannello cockpit trascinabile live nella Web GUI - snapshot testuali per modelli solo testo, niente Playwright, niente API key.

Diagnostica dell'ambiente PC e plancia di controllo delle porte: ispezione senza dipendenze di sistema, toolchain CLI, porte in ascolto attive con chiusura al passaggio del mouse e disponibilità delle chiavi dei modelli. Nessuna chiamata esterna, zero segreti in chiaro.

Pet da scrivania disegnato dal profilo ufficiale della balena, sia per l'app desktop sia per la UI web: animazioni SVG ed espressioni del volto seguono lo stato dell'agente (sta pensando, sta lavorando, finito, errore, in attesa di conferma) e può seguire le altre sessioni in esecuzione con un badge di conteggio; toccalo, trascinalo, scuotilo fino a fargli girare la testa, schiacciato contro il bordo dello schermo o passa il cursore sulla sua testa per una carezza; 7 palette, 4 dimensioni, suoni sintetizzati, sincronizzazione del tema chiaro/scuro e un'anteprima web giocabile.

Plugin di annunci vocali senza dipendenze, basato su eventi: nessun modello extra, nessun costo di token. Parla con la voce naturale integrata del sistema, supportando sia Windows che macOS; annunci di risposta finale, avvisi di approvazione e domande, annunci opzionali di eventi (fine turno, comando completato, cambio obiettivo, errori strumenti, aggiornamenti attività), risposte finali riproducibili e una pagina delle impostazioni visiva bilingue.

Dashboard di token, costo e saldo sotto il composer: indicatore in tempo reale più grafici SVG a dipendenza zero per l'utilizzo per turno, il costo stimato e il saldo dell'account DeepSeek.

Valutatore sicuro di espressioni matematiche, con parser a discesa ricorsiva a dipendenza zero.

drawio basato su IA: quattro strumenti agente (convalida, rendering in SVG/PNG, modifica, modello) più una lavagna live nella barra laterale — anteprima mxfile-in-SVG senza dipendenze, editor diagrams.net integrato con ponte di salvataggio, e apertura automatica quando l'agente disegna.

Il bundle DeepSeek Harness registra un'abilità che converte la produzione lunga (articoli accademici, analisi di settore, commenti aziendali) in pipeline a 9 ruoli: scout T1 letteratura / T2 dati / T3 casi in parallelo, T4 analista, T5 scrittore, T6 compagno critico, T7 revisore contabile, T8 finalizzatore, T9 revisore paritario eseguiti dal coordinatore. Su 6 fasi con verifica triangolare delle evidenze, M-gate di 23 controlli, audit G0-G14 incluso gate di tracciamento IA cinese, punteggio peer-review con abbinamento riviste, e 4 checkpoint umani. Installazione con `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch più lib/index.js); fornisce schede ruolo T1-T9, modelli e 11 script di verifica senza dipendenze, con README in cinque lingue.

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).

Base di conoscenza secondo il pattern Karpathy LLM Wiki per DSH: competenze wiki-write/wiki-search, pipeline senza dipendenze (lint/indice/sincronizzazione memoria mnemon/feedback di qualità), plugin di ciclo di vita minimale che inietta schema + anteprima della conoscenza, richiamo semantico SiliconFlow via proxy compatibile con Ollama.

Cattura dello schermo senza dipendenze per DSH: Lightweight — zero dipendenze, zero binari; Stage & shoot — cattura a un clic di schermo intero, layout finestre e finestre occluse con hover-snap; self-service dell'agente — consegna solo tramite percorso; i percorsi sono universali, abbinalo a modlens (opzionale) per prove strutturate in una sola chiamata.

Quota del piano Command Code nella barra laterale DSH sopra Impostazioni: finestre di 5 ore, settimanale e mensile come percentuali usate con conto alla rovescia al reset, un comando /quota e una CLI senza dipendenze. Legge la chiave dalla tua route provider, quindi non richiede configurazione né altri plugin.

Rilevatore statico e smoke in sandbox senza dipendenze per i plugin DSH: cancelli sulla struttura del pacchetto, scansione del contratto cordis, smoke headless senza chiavi e controlli di presenza nell'ecosistema.

Diagnostica e risolve i crash di avvio "duplicate loader entry id": trova righe loader duplicate nei bundle di profili e le converte in patch mirate per ID tramite una CLI senza dipendenze (detect / preview / fix / verify).

Analizza/interroga/aggrega/converte CSV (RFC 4180) con un parser a macchina a stati a dipendenza zero.