Plugins

Enregistre les tours complets (question et réponse intégrale) en Markdown simple dans le workspace de session, permet de promouvoir les meilleurs vers une base de connaissances personnelle interprojets et de la rechercher à la demande avec le modèle. Sans base de données ni dépendances runtime.

Mémoire par projet pour DSH. La rédaction des connaissances et les prompts du plugin sont modifiables : restructurez la bibliothèque et le pilotage du modèle sans changer le code. Par défaut, un document de projet conçu par l’utilisateur (handoff initialement) définit le projet ; le plugin détecte le projet de la session, y rattache les connaissances et promeut ce qui se généralise vers les couches theme/global. La logique naturelle filtre les connaissances en amont, avec compression et archivage du contexte réglables.

Bridge MCP Codebase Memory pour DeepSeek Harness : six outils de code pour le graphe de connaissances, daemon d’arrière-plan à démarrage automatique avec UI Web de visualisation et skill agent intégrée.

Contexte de réseau de connaissances métier OpenBKN pour DeepSeek Harness

Panneau d’attribution de modèle pour le chat Web dsh : empreinte structurelle locale, sans réseau (fuites de tokens de modèle, canaris glitch, vecteurs d’usage du tokenizer) qui évalue à quel fournisseur parmi 29 ressemblent le plus les réponses d’une session. Inclut un registre de preuves par affirmation et une batterie active de 12 sondes.

Panneau de plan de conversation pour l’interface Web DSH : questions utilisateur en nœuds racines (index, heure, nombre d’outils et volume de texte par tour), avec les titres Markdown des réponses dessous. Curseur de niveau, portée de recherche, favoris, copie/export Markdown, accès aux sections, navigation clavier, rail de densité à droite et position de lecture par session. UI en lecture seule : ne touche ni prompts, résultats d’outils ou trafic fournisseur et n’écrit que dans ses propres clés localStorage.

Compagnon de bureau dans une fenêtre toujours au premier plan : importe tels quels les dossiers de mascottes Codex de ~/.codex/pets, avec rangs d’affinité, bulles d’activité liées à la session, glissement avec ancrage au bord, mode intelligent de clic traversant accessible au clic droit et compteur quotidien de tokens reflétant le journal dsh-usage s’il est installé.

Mémoire à la demande pour DeepSeek Harness : les journaux de session sont synthétisés en Markdown par couches (résumé, index, fichiers par sujet) ; mem_query renvoie seulement les entrées correspondantes. Aucune injection à chaque tour ni dépendance ; chaque entrée garde un pointeur vers la conversation source.

Nettoyage du lecteur système Windows (C:) pour DSH : analyse par règles, cinq niveaux de sécurité, zone de préparation avec journal de restauration, élévation UAC et migration vers un autre lecteur, via un outil de modèle et un panneau GUI Web.

Directeur de distillation (distillation-director) : méta-skill à régime de jugement qui distille un livre en skills d'Agent exécutables (V4.6 : au-dessus du système anti-pièges V4.3–V4.5 et du workflow du juge, ajoute le §21 **porte obligatoire** — gate_start, la barrière d'auto-preuve au démarrage (hachage du manuel + transcription littérale des clauses + fiche d'exécution + couche machine + modèle officiel) / gate_stage, la chaîne de dépendances entre étapes (interdiction d'entrer si l'étape précédente n'est pas validée) / preflight, qui intègre automatiquement les tâches de distillation actives)

Boîte à outils FDE : un seul plugin installe une sélection d’extensions dsh courantes (serveur Git, montage WebDAV, base de connaissances, tâches planifiées, reprise automatique, retouches UI, rétrospective, gestionnaire de fichiers, titres intelligents, tableau de tâches, marché, réduction du contexte, passerelle IM et barre latérale). Un panneau indique l’état et complète les manques en un clic.

Intégration Feishu (Lark) pour DeepSeek Harness : 25 outils pour les messages de chat et l'historique, les documents cloud (y compris les pages de base de connaissances, les graphiques et images générés), les enregistrements bitable, les plages de feuilles de calcul et les permissions Drive, en utilisant votre propre application Feishu d'entreprise auto-construite.

Plugin local de base de connaissances personnelle SAG pour DeepSeek Harness

Team cost captain mesure chaque appel modèle, y compris les subagents, l’attribue à un membre selon les règles du workspace et le tarife avec le catalogue DeepSeek 2026-09 (heures pleines/creuses, CNY/USD) ou des tarifs personnalisés, puis l’ajoute à un JSONL local. Budgets rechargeables à chaud, alertes webhook à 80 %/100 %, blocage facultatif des dépassements, outil team_cost_report avec export CSV et tableau d’équipe dans Settings via Typert RPC.

Bulle flottante avec todo de session DSH : done/total, titre de tâche active en capsule et anneau de progression. Clic ouvre/replie, clic droit change de mode. États : en cours (pulse)/done/pending/vide. Plans remplacés archivés hors progression, masquables/effaçables/restaurables; autres sessions épinglables côte à côte. Source prioritaire runtime sessions projection, panneau todo officiel en secours (liste complète même barre repliée). Texte auto/noir/blanc, snap en bas à droite sur demande, déplacement jusqu’en haut. 130 skins partagés; 2 officiels dark/light suivent le thème client. Sync par bulle : skin partagé ou propre. Isolation Shadow DOM, position par profil; même sur desktop/web.

Vérification de rapport complet pour les rapports scientifiques : contrôles par affirmation contre Crossref, PubMed (analyse des rétractations), ClinicalTrials.gov, UniProtKB, GEO/SRA et PatentsView, accessibilité des URL et concordance des titres, sens affirmation-vs-source à température 0, et un registre d'audit durable et redémarrable avec un rapport annoté.

Agent au niveau du projet auto-évolutif pour DeepSeek Harness : 16 compétences de workflow SDD (clarification, PRD, ticket, codage, localisation, acceptation, revue) ainsi qu'une mémoire et des connaissances de projet qui s'accumulent avec le temps.

Apporte à DSH la base de connaissances de code de langchain-ai/openwiki : création/lecture/mise à jour en un clic du Wiki, cartes Grounded Claims avec sources traçables et base de projet issue de fichiers locaux importés. Réutilise le modèle déjà configuré dans DSH, sans seconde clé API.

Gestionnaire de base de connaissances locale pour agents DSH : importation multi-format, segmentation tenant compte du CJK, recherche hybride vectorielle sqlite-vec + BM25 avec rerank bge-reranker-base, instantanés, export/import kbpack et recherche inter-KB — 22 outils d'agent et un panneau Web.

Registre persistant d'utilisation des tokens et tableau de bord Web Usage pour DeepSeek Harness.

Navigateur de messages de style Codex pour l'UI web de DeepSeek Harness : une coche par message utilisateur le long du bord de la conversation, survol ou clic pour prévisualiser et sauter en douceur vers le message, avec chargement automatique de l'historique complet.

Panneau de coûts pour DeepSeek Harness : mesure chaque requête à partir des événements de session, la tarifie selon un catalogue intégré de 136 modèles sur 16 fournisseurs, et affiche le modèle actuel, le solde du compte, la session, les dépenses du jour et du mois ainsi qu'une barre de budget mensuel à côté du compositeur. Bilingue zh/en.

Chaîne vérifiable de livraison d’un issue en PR, en 11 étapes : analyse, recherche, compréhension du code, hypothèse, planification, implémentation, registre de patchs, tests, revue, classification des échecs et création de PR. Comprend 4 validations humaines, les connexions d’identifiants GitHub/GitLab/CodeArts, un espace de travail de 5 pages et un panneau d’assistant IA déplaçable.

Serveur MCP qui recherche dans le Roblox DevForum et la documentation officielle pour créateurs, afin que les agents de codage IA puissent déboguer des jeux Roblox à partir de connaissances réelles de la communauté et du moteur.