Compétences

Plugin de bibliothèque de prompts DSH : CRUD de prompts, tags et catégories, import/export, amélioration par IA, clip en un clic du texte sélectionné, rappels dans la barre latérale et la bulle de l’assistant.

Skill de flux de travail de recherche AI-for-Science pour DeepSeek Harness, destiné aux chercheurs et étudiants de troisième cycle utilisant l'IA agentique : revue de littérature multi-angle avec fichiers par angle, conception d'expériences avec liste de réserves, lecture de figures et d'articles ; chaque tâche renvoie des fichiers plus un brief de vérification croisée pour un second modèle. Zéro dépendance, MIT.

Compétence de revue de code pilotée par modèles : flux de revue en cinq étapes, classement par sévérité (critique/moyen/mineur), notation quadridimensionnelle (qualité, sécurité, performance, maintenabilité), sortie double texte et HTML et base de connaissances de référence à la demande.

Rendez n'importe quel projet prêt pour les agents IA en une seule commande. Détection adaptative de la stack technique (7 langages × 14 frameworks × 61 composants), génération automatique d'AGENTS.md, d'un squelette de documentation, de CI/CD et d'infrastructure de tests. En une phrase : donnez à n'importe quel projet la capacité d'être développé par IA.

Skills pour construire des sites web sur la plateforme Creght : synchronisation pull/push via CLI, conventions de pages et de composants, CMS, formulaires, authentification, SEO, publication et retour à une version antérieure.

Pack de skills modulaires de recherche/ingénierie IA, installable via dsh plugin add : enregistre 27 skills (audit de sécurité, lecture/écriture d'articles, dessin de figures, flux de travail de développement, analyse de stockage) sur ctx.skills.

Vingt compétences HyperFrames by HeyGen synchronisées depuis l’amont officiel (création vidéo HTML, animation, keyframes, audio/music-to-video, CLI, registry, slideshow, talking-head recut, website/product/PR-to-video et plus), plus une vérification de santé des ressources intégrées.

Plugin DSH embarquant la compétence kimi-ppt : créer, modifier et exporter des présentations au format .pptx généré localement avec aperçus rendus par Pillow. Dérivé de open-kimi-ppt-skill (MIT).

Une suite de compétences de modélisation mathématique à accès contrôlé pour DeepSeek Harness : un pipeline en cinq étapes avec des jalons de validation, des schémas de rédaction pour articles primés, une analyse de sensibilité, un diagnostic statistique et un préréglage pour concours.

Skill d'analyse et de filtrage d'actions A-share : cotations en temps réel, scores de timing technique, signaux d'achat/vente et liste de surveillance gérée.

Skill Remotion officielle portée sur DSH : vidéo programmatique avec React (animation/audio/sous-titres/3D/graphiques/polices, 38 fichiers de règles), plus une vérification d'intégrité des ressources groupées.

Le bundle DeepSeek Harness enregistre une compétence transformant la production longue (articles académiques, analyses sectorielles, commentaires d'affaires) en pipeline à 9 rôles : scouts T1 littérature / T2 données / T3 cas en parallèle, T4 analyste, T5 rédacteur, T6 compagnon critique, T7 auditeur, T8 finaliseur, T9 évaluateur par les pairs exécutés par le coordinateur. Sur 6 phases, vérification triangulaire, M-gate de 23 contrôles, audit G0-G14 incluant gate de traçabilité IA, notation peer-review avec correspondance de revues, et 4 points de contrôle humains. Installation avec `dsh plugin add lunheng-article-pipeline` (package.json#dsh.bundle.patch plus lib/index.js) ; fournit fiches de rôles T1-T9, modèles et 11 scripts de vérification sans dépendance, avec READMEs en cinq langues.

Plugin DSH littéraire : une session est un livre. La carte de couverture /new ouvre l'un des 19 royaumes, un preset 诸天万界DSH réservé à la prose maintient le modèle en écriture fictionnelle, les entrées de worldbook par mots-clés ancrent chaque tour et /export-story met en page la session en roman Markdown.

Monorepo multiplateforme d'Agent Skills qui se monte comme un pack de profil DeepSeek Harness, exposant des compétences d'écriture en chinois, Git, développement de plugins, « taste » et linter sémantique.

273 compétences ECC (95,8 % du système opérateur à 227k étoiles) portées vers DSH en quatre lots.

DSH Director Toolkit est un plugin DeepSeek Harness pour les artistes 3D, designers techniques et codeurs créatifs. Collez une idée à moitié formée, une note de référence ou une légende de portfolio, et obtenez un pack de direction compact pour Blender, Three.js, Houdini ou C4D.

Transformez n'importe quelle idée en contenu de communication natif pour chaque plateforme

Connectez DeepSeek Harness à un pipeline Hermes : modèle de spécification de répartition, routage par niveau de modèle, portes de qualité pilotées par l'orchestrateur, règle d'écrivain unique pour git, le tout sous forme de pack SKILL.md (installable en bundle).

Kit de normes de codage ICVO pour DeepSeek Harness (anciennement dsh-coding-kit) : un plugin bundle qui enregistre des outils au chargement et n'injecte les normes que lorsque apply_coding_standards est appelé, plus une CLI de barrière P0 (npx spec-wave) avec les commandes de processus G1-G7, l'installation des Skills, l'application sur l'hôte et le rafraîchissement du bloc IDE.

Intégration Tencent CloudQ : mode de chat AIOps avec panneaux d’utilisation, d’inspiration, d’artefacts et d’architecture.

Plus de 100 skills de données social media multi-plateformes, plus 40 outils MCP natifs couvrant APIs de données, recherche IA et génération IA — tous installables en une commande.

Préréglage + pack de skills RigorQuant : recherche multi-agents sans surveillance et cloisonnée pour les mathématiques empiriques et computationnelles (économie, finance, portefeuille), avec une batterie de vérifications en quatre parties avant implémentation et une voie d'escalade jacobienne/Lean.

DeepSeek Harness enregistre des workflows de bureau macOS par démonstration et les transforme en skills d'agent (skill open-record-replay + outils orr_*)

Math Agent Framework pour DeepSeek Harness : moteur de dérivation symbolique (CES / formes quadratiques / ODE / PDE), vérification SymPy, preuves formelles vérifiées par le compilateur Lean 4 et vérification adverse multi-agents de style QED, exposés comme outils DSH natifs via un shell TS faisant pont vers un moteur Python. Nécessite le clonage du dépôt math-agent-framework et `pip install -r requirements.txt`, avec MATH_AGENT_HOME pointant vers la racine du dépôt. Chaque résultat comporte une traçabilité (versions des moteurs, graine, tolérances) et est marqué comme données non fiables.