Plugins

Compétences de recherche en 3D Gaussian Splatting / NeRF / infographie : 18 compétences IA (lecture d’articles, comparaison de méthodes, planification d’expériences, revue de code, débogage de l’entraînement, visualisation, rendu MCP, etc.) couvrant un catalogue organisé de 1011 méthodes, plus un serveur MCP stdio pour le rendu 3DGS piloté par agent.

Confie le raisonnement à Claude Code ou Codex : comprendre la demande, rédiger un prompt clair pour DeepSeek Harness et examiner le résultat. dsh-baton lance lui-même les tests, liste les changements et fait vérifier chaque exigence par un sous-agent ; le modèle principal lit le résultat et décide. Codex attend en un seul appel jusqu’à 59 minutes, sans hook à faire confiance ni polling. La demande peut changer pendant l’exécution et le modèle Harness de la tâche peut être choisi. Sur les gros travaux, cela économise l’essentiel du quota de planification.

Plugin de prévisualisation et d'édition de designs OpenPencil.

Agent de navigation web.

Relie une session DSH à QQ via NapCat HTTP : les réponses de l’agent sont transférées vers QQ et les messages envoyés dans QQ reviennent dans la session.

Mémoire longue durée locale adossée à Git pour DeepSeek Harness, avec recherche hybride CJK/anglais, contexte cité, synchronisation transactionnelle, aperçus et retour en arrière.

Compression du contexte pilotée par le modèle (Active Context Pruning) pour DeepSeek Harness : le modèle décide quand et quoi compresser.

Navigateur réel partagé pour DSH : une fenêtre Electron native que l'humain peut observer et reprendre en main, pilotée par l'agent via CDP avec 20 outils browser_* (open/snapshot/execute/fill/screenshot/download/auth), isolation de session par tâche, persistance des cookies, détection de CAPTCHA ; auto-hébergé sur dsh web sans shell de bureau.

Espace d’étude pour DeepSeek Harness : importe vos PDF, DOCX, PPTX, Markdown et enregistrements de cours ; crée des cartes, quiz et questions ouvertes avec citations des sources, puis planifie les révisions espacées FSRS-6 dans un panneau Web intégré. La transcription des enregistrements importés utilise votre propre clé SiliconFlow, Groq ou Gemini. Les cours en direct peuvent utiliser SenseVoice sur l’appareil, sans clé (environ 239 MB à la première installation). Nécessite DSH 0.2.0-rc.2 ou ultérieur, mais inférieur à 0.3.

Déplace une session DSH existante vers un autre preset d'agent via une transition en cinq sections prévisualisable, en préservant la session source et en mettant en pause la cible pour confirmation ou en continuant immédiatement.

Permet à DeepSeek Harness de voir et contrôler tout programme Windows. Le modèle observe l’écran réel et pilote souris, clavier et fenêtres. Plusieurs étapes s’exécutent en un aller-retour ; la fenêtre est activée avant la saisie pour cliquer au bon endroit. Peut réaliser des tâches de bureau comme le dessin CAD, la simulation de circuits et l’envoi de messages.

Plan de contrôle mémoire à trois niveaux pour DeepSeek Harness : contexte d'exécution persistant, documents de projet recherchables, mémoire à long terme enfichable, routage intelligent, flux de travail d'agent supervisés, WebUI et outils headless.

Pilotez un serveur ComfyUI local ou distant depuis DeepSeek Harness : les outils comfyui_run / comfyui_object_info / comfyui_workflow génèrent et modifient des images et des vidéos, avec une bibliothèque de workflows (extraction de graphe : par composant / flux principal / tout), une zone de chargement avec correspondance automatique de résolution, une file d'attente en direct, des modèles SDXL et Wan 2.1, une compétence compagne et un proxy média de même origine.

La boutique de plugins de DeepSeek Harness : parcourez, installez, activez et mettez à jour des plugins dsh depuis un catalogue auditable via git.

Thème industrialo-éditorial d'Arknights : Endfield pour la DSH Web UI : papier crème, texte à l'encre, rayon de bordure nul, deux palettes d'accent commutables (jaune signal / cyan sarcelle), plus fond de contours marching-squares optionnel, filigrane ENDFIELD et plaque de progression de démarrage.

Mémoire à long terme organisée et basée sur des fichiers pour DeepSeek Harness — notes markdown lisibles par un humain, un unique stockage de fichiers texte partagé entre les hôtes (ignoré par git lorsqu'il se trouve dans un dépôt de projet), et une limite d'index déterministe imposée par ctx.tools.guard()

Diagnostique et répare DeepSeek Harness sur Windows natif autour de la pile officielle persistante PowerShell et Workspace Write, crée le raccourci du bureau, et garde les préréglages antérieurs Git Bash et BusyBox derrière une configuration héritée explicite. Pas de WSL.

Orchestration multi-agents façon UltraCode : une couche de workflow générable, sauvegardable, gouvernable, observable et reprenable.

Relie une session DSH à QQ via NapCat HTTP : transmet les réponses de l’agent à QQ et renvoie à la session les messages envoyés depuis QQ.

Agrégat de fonctionnalités de bureau qui installe la collection DSH Web UI, dshmarket, Codex Connect et les contrôles de reasoning-effort à des versions fixées.

Mode red team : indiquer une organisation cible ; une session lance cinq rôles (reconnaissance, tri des actifs, découverte de vulnérabilités, exploitation, pivot interne), à concurrence réglable. Le précontrôle vérifie compétences/ressources. Score en quatre étapes (reconnaissance, Internet, frontière, interne), plafonds serveur et déduplication gardant le privilège maximal. Constats dans SQLite local. Console latérale persistante de neuf pages : carte des actifs, agents, sessions/tunnels, constats, objectifs, rapports, base POC, bibliothèque de compétences. v0.15.2 ajoute journaux de preuves/actions HTTP, import par lots, contrôle du périmètre, sonde de pivot par tunnel, preuve de données, journal de nettoyage et admission T0-T3 contre les dérives. 59 outils redteam_* ; 38 compétences.

Passerelle mobile authentifiée pour DeepSeek Harness : connexion du client iOS natif compagnon via WebSocket pour les sessions, événements en direct, tâches, objectifs, validations, commandes et transferts de fichiers, avec appairage par QR et révocation d’appareil.

Permet à l’IA d’insérer dans le fil ou un panneau latéral une interface générée en streaming et écrite en TSX, langage déjà natif pour le modèle, sans schéma JSON à lui apprendre. Rendu sans scintillement, état conservé d’une image à l’autre sans remontage forcé, et clic dans la carte déclenchant le tour suivant. L’affichage inline convient au streaming ; le Canvas latéral est plus agentique. Les cartes peuvent exécuter bash, curl, appeler le modèle et lire/écrire des fichiers.