~/project/.dsh/skills/ProgettoSi carica solo per questo repository. Il posto giusto per leggere un pacchetto prima di affidargli l'intera macchina.
Una sessione dsh finisce quando la chiudi. Alcuni lavori non dovrebbero. SuperAgent esegue il compito su una canvas persistente, conserva ciò che ha imparato e si ferma solo quando ha davvero bisogno di te.
cp -r felo-skills/felo-superagent .dsh/skills/Harness di agenti open source (anteprima per sviluppatori)
dsh legge le skill direttamente dalle cartelle che gli indichi, quindi un pacchetto Felo è a una copia di distanza dall'essere richiamabile in una sessione — e a una cancellazione dallo sparire.
Un lavoro di lunga durata è affidabile solo se puoi vedere a che punto è. Ogni fase registra cosa ha fatto e cosa sta aspettando, così puoi allontanarti e tornare senza rileggere un muro di output.
Il lavoro registra la domanda, le fonti che può usare e cosa conta come concluso.
Attinge da ricerca, pagine e documenti, scrivendo ogni risultato sulla canvas man mano che arriva.
Due fonti non concordano su un numero. Si ferma e chiede, invece di sceglierne una in silenzio.
Scrive il risultato nel formato concordato, mantenendo allegato l'elenco delle fonti.
Restituisce la bozza, le fonti e le domande aperte che non è riuscito a chiudere.
Tutto il resto in questa pagina è un tool che la sessione richiama. Questa è più simile a un lavoro che la sessione delega, quindi il punto di montaggio conta più del solito.
~/project/.dsh/skills/ProgettoSi carica solo per questo repository. Il posto giusto per leggere un pacchetto prima di affidargli l'intera macchina.
~/.agents/skills/UtenteSi carica in ogni progetto ed è la stessa cartella che guardano gli altri harness di questa macchina.
mkdir -p ~/.agents/skills
cp -r felo-skills/felo-superagent ~/.agents/skills/Elenca le skill che puoi richiamare da questo progetto.Il modo di fallire qui è un'esecuzione che sembra continua ma in realtà riparte da zero ogni volta.
Riapri e chiedi cosa ha fatto finora il lavoro. Una canvas vera risponde con dettagli che non hai incollato tu; una finta ricomincia il compito.
Trova una domanda su cui due fonti non concordano. L'esecuzione dovrebbe fermarsi e chiedere. Se sceglie una parte senza dirtelo, la macchina a stati è solo decorativa.
Chiedi le fonti raccolte due fasi fa. Una persistenza che perde la provenienza è peggio di nessuna persistenza.
Usala per lavoro che si misura in giorni, o per lavoro che deve continuare a osservare dopo che ti fermi.
Monitora le pagine dei prezzi e dei pacchetti di questo fornitore. Ricontrolla ogni settimana, segnala solo ciò che è cambiato e non contattare mai nessuno.Cosa restituisceUn briefing continuo che arriva come diff rispetto alla settimana scorsa invece che come riepilogo nuovo, così una settimana tranquilla si vede che è tranquilla.
Continua a fare ricerca su questo mercato mentre io lavoro ad altro. Fermati e chiedimi ogni volta che due fonti non concordano su un numero.Cosa restituisceUna domanda in background che avanza tra una sessione e l'altra e ti interrompe solo per decisioni vere.
Un lavoro di lunga durata ha bisogno di input di cui fidarsi e di un posto dove far finire l'output.
Una canvas è memoria, non giudizio. Due cose restano saldamente dalla tua parte.
Un lavoro ricorrente senza data di fine continua a girare. Imposta la cadenza e la condizione di arresto quando lo avvii, non quando ti accorgi della spesa.
Se la domanda di fondo cambia — un concorrente cambia rotta, una policy si sposta — l'esecuzione continua a rispondere alla versione vecchia finché non le dici il contrario.
Controlla da vicino i primi due o tre output. Un'esecuzione che parte leggermente sbagliata si accumula, e il costo di accorgersene presto è molto più basso.
Cinque skill scritte per DeepSeek Harness. Su questa piattaforma seguono lo stesso schema, quindi puoi combinarle in un'unica sessione senza rispiegare la tua configurazione.
Parti da una skill e componi poi i modelli, i dati in tempo reale, la conoscenza e gli strumenti di output che servono al tuo flusso su dsh: la stessa chiave che le skill Felo usano già.
Usa un accesso LLM conveniente quando il tuo agente ha bisogno di ragionamento o generazione su misura.
Dai agli agenti segnali aggiornati dal web e dai social invece di affidarti a un contesto superato.
Fonda il lavoro su una conoscenza riutilizzabile e trasformala poi in materiali condivisibili.
Estendi il flusso dalla ricerca a risultati visivi e pronti per Office.