Plugins

Utilisation de l'ordinateur via un périphérique USB HID externe : nommez une cible en langage naturel, un modèle de vision la localise dans une capture d'écran recadrée, et un Raspberry Pi Pico 2 déplace la vraie souris et tape sur le vrai clavier. 7 outils. Windows dispose de la liste des fenêtres, du recadrage par fenêtre et du relèvement automatique des fenêtres ; macOS nécessite pyobjc et ne dispose d'aucune de ces fonctions ; Linux n'est pas pris en charge.

Moteur cron résidant sur l'hôte avec un tableau web des tâches et un outil timer_agent : déclenche de vraies sessions d'agent selon le planning, en continuant une session épinglée pour le contexte ou en en démarrant de nouvelles dans un espace de travail de projet choisi.

Atelier de débogage sur appareil réel Android pour la GUI DSH Web : logcat auto-attaché avec filtres de sévérité/mots-clés et instantanés de crash, diffusion d'écran en direct sur l'appareil avec contrôle à distance tap/swipe/texte, boîte à outils de rétro-ingénierie memory/proc/frida, 30 outils d'agent.

Suite complète de plugins DSH : une installation, cinq modules pour DeepSeek Harness — automatisation du navigateur, serveur MCP, revue automatique GitHub/GitLab, panneau natif intégré.

Exécute des tests d'installation et de fumée isolés pour les plugins DSH dans des profils jetables, renvoyant des enregistrements de réussite/échec structurés et des matrices de lots sans toucher à votre profil réel.

Ajoute un modèle de vision configurable aux modèles principaux textuels uniquement : un outil vision_read_image, un sélecteur de modèle de vision dans la barre de composition, et une conversion automatique image-texte pour les routes textuelles uniquement.

Plugin DSH (DeepSeek Harness) : connecte le navigateur ego-lite (un Chromium destiné aux agents IA) au harness — 13 outils structurés ego_* (snapshot sémantique de texte, clic par localisation sémantique, remplissage de formulaires, captures d'écran, contrôle CDP, isolation par espace de tâche), avec un runtime ego intégré ; fonctionne dès l'installation sur Linux + Chrome, sans avoir à cloner le dépôt officiel ni à compiler manuellement.

Intégration de TencentDB Agent Memory avec capture des conversations, extraction structurée de la mémoire, rappel automatique, et outils de recherche dans la mémoire et les conversations.

Gestionnaire du pool de skills dans la barre latérale des Réglages : activation/désactivation, import par lot de dossiers avec invites de renommage en cas de conflit, vérification et correction automatique en un clic de la conformité aux specs DSH pilotée par l'état, étiquettes de portée système/projet.

Déploiement de DeepSeek Harness sur VPS en une commande : passerelle de connexion sans dépendance avec HTTPS automatique qui relaie l’interface Web native, assistant de configuration protégé par jeton et mises à niveau DSH en un clic avec retour arrière automatique. Le plugin ajoute Paramètres → VPS Deploy pour installer ou retirer DSH sur un VPS via SSH depuis un formulaire, consulter versions, mises à niveau et état de la passerelle, et afficher un QR pour ajouter DSH à l’écran d’accueil du téléphone.

Rétrospective de session automatique : à la fin d'une conversation, distille l'expérience utile en compétences réutilisables stockées dans la bibliothèque de compétences pour que le modèle les appelle, avec déclencheurs accélérés par signaux, exécutions manuelles, un mode d'approbation et la gouvernance de la bibliothèque (archiver/restaurer, jamais de suppression directe).

Conserve un pool de clés API par fournisseur avec des routes clones créées automatiquement, passe à la clé suivante en cas d’erreurs de quota ou de rate limit, interroge les clés refroidies pour la reprise, et affiche les pools, le cooldown et les codes de bascule dans une section Settings.

Carte de paramètres pour le moteur de nouvelle tentative automatique LLM de DSH : ajustez en direct le nombre de tentatives, le backoff et le jitter depuis Settings -> General, avec des chips retryableCodes configurables - les valeurs par défaut ajoutent INVALID_REQUEST afin que les erreurs HTTP 400 reasoning_text de type OpenAI en mode thinking soient retentées automatiquement.

Dialoguez avec Excel dans DeepSeek Harness : créez, modifiez, réparez et vérifiez des feuilles de calcul par conversation, avec des vérifications automatiques de la santé des formules après chaque modification.

Approbation automatique basée sur des règles pour les escalades du bac à sable de DeepSeek Harness, avec un réviseur LLM optionnel et un repli humain natif.

Gestionnaire de plugins avec centre de secours : activation/désactivation groupée par nécessité, sources de mise à jour multiples (npm / dshfind market / GitHub), téléchargements privilégiant le navigateur avec dossier d'installation automatique, repli P2P, auto-vérification préalable au démarrage et quarantaine des bundles cassés.

Adaptateur LLM GitHub Copilot : connexion par flux de périphérique OAuth, découverte de modèles en direct depuis l'API Copilot, prise en charge de la vision pour les modèles compatibles image (gpt-4.1, gpt-4o), et deux protocoles de communication (Chat Completions et Responses API) avec routage automatique des endpoints par modèle.

Solde du compte API DeepSeek en temps réel dans le dock du compositeur, avec actualisation manuelle ou automatique à intervalle personnalisé.

Agent GUI Android avec captures d'écran ADB, ancrage compact de la hiérarchie d'UI, actions itératives vérifiées, approbations, et une vue Mobile Web.

Usage de l'abonnement OpenCode Go (fenêtres glissantes/hebdomadaires/mensuelles avec comptes à rebours de réinitialisation) dans le dock du composeur, avec un éditeur d'identifiants intégré.

Éditeur Markdown façon Typora dans la barre latérale droite de DSH : rendu direct des maths et Mermaid, clic à droite d’une image pour continuer à la ligne suivante et sauvegardes Ctrl/Cmd+S protégées par version, même hors du workspace de session. Insère les sélections dans le chat avec leur chemin absolu.

Couche d’identité de domaine pour les sessions d’agent longues : adressage de domaine déclaratif en premier, fabrique de sessions, pause à quatre niveaux et distribution de modèles pour coordonner plusieurs sessions de premier niveau.

Mémoire locale tout-en-un : fichiers JSONL par portée (session, project, global ou nom personnalisé) avec déduplication par portée ; cinq outils modèle (memory_save, memory_search, memory_list, memory_get, memory_forget), rappel automatique, règles strictes injectées au pre-step de l’agent et panneau de réglages. La récupération combine IDF lexical et backend local d’embeddings, installable et gérable depuis le panneau.