Plugins

Relie les images de session à des fournisseurs de vision configurables et renvoie une analyse texte uniquement aux routes de modèles DeepSeek Harness éligibles.

Sonneries de fin de tâche par espace de travail, plus des sons d'alerte pour l'approbation, les questions, la revue de plan, le blocage d'objectif et l'échec de tâche, avec synthèse intégrée, voix (TTS) et audio personnalisé.

Plan de travail aligné sur grille et déplaçable composé de 28 mini-cartes dans les marges de la conversation (solde API, utilisation des jetons, coût, pression du contexte, tâches, objectif, carte thermique d'utilisation, dépôt GitHub, relais d'images), avec des niveaux de taille S/M/L/XL.

Carte de solde du compte DeepSeek et de coût par session, en bas de la barre latérale.

Dépense de l'API DeepSeek (session en cours et toutes les sessions) et solde du compte dans le panneau latéral, avec la tarification officielle et la prise en charge des heures pleines/creuses.

Apparie deux machines DeepSeek Harness avec un code à usage unique — directement sur un réseau local, ou entre réseaux via un relais chiffré de bout en bout avec un défaut officiel sans configuration — pour qu'un agent puisse exécuter des tâches et échanger des fichiers sur l'autre machine, chaque machine gardant ses propres fichiers en place.

Un noyau de jugement pour DeepSeek Harness : une boucle cognitive qui donne une source et une attribution à chaque décision et mène la planification jusqu'au bout, une mémoire hippocampe qui condense l'expérience en connaissances réutilisables, et une carte de persona personnalisable (nom, personnalité, style de communication). Nécessite DSH ^0.1.0-rc.7.

Persona pour DeepSeek Harness : un config.json régit le nom que se donne l'IA (par modèle, par palier), comment elle vous appelle, sa posture, le texte de caractère, des contrats par élément avec options, la langue de la réflexion et le ton des réponses, plus une mémoire à confirmation humaine : l'IA ne peut qu'ajouter des candidats, une ligne de confirmation les active, et le journal est en ajout seul, rejouable. Les entrées confirmées sont injectées comme bloc cité de données et non d'instructions ; celles étiquetées d'un kind vont vers des fichiers arbitraires et n'atteignent jamais le prompt. Le prompt est relu depuis le disque à chaque assemblage : les modifications s'appliquent sans redémarrage. Presets : instantanés JSON partageables. Sans dépendances, réseau ni shell.

Changement de modèle et contrôle de l'effort de raisonnement pour DeepSeek Harness : les outils d'agent set_model et list_models permettent à l'agent de changer seul de fournisseur, de modèle ou de profondeur de réflexion en cours de tâche, avec motif obligatoire, liste blanche de fournisseurs et garde-fou sur la pression de tokens de la fenêtre de contexte ; le modèle actif est injecté dans le contexte d'exécution, et la transition automatique du Plan Mode bascule vers un modèle de planification configuré à l'entrée en mode plan puis restaure le modèle d'exécution précédent à la sortie.

Sessions persistantes de pairs Endeavour et Challenger pour DeepSeek Harness qui planifient, exécutent des tâches séquentielles et vérifient les résultats rapportés.

Passerelle Feishu/Lark pour DeepSeek Harness avec conversations persistantes par sujet, cartes d'exécution en direct, entrées d'images et de fichiers, approbations et questions dans le chat, listes blanches de sources, et tâches d'agent durables uniques ou récurrentes créées en langage naturel.

Connectez-vous à DeepSeek Harness avec un abonnement Claude Pro/Max (sans clé d'API), réduisez les images des requêtes Anthropic à un bord long de 2000px, allégez les charges utiles du résumeur /compact et affichez l'usage du forfait sur 5 heures/hebdomadaire ainsi que les compteurs de messages DSH.

Mascotte d'usage du forfait pour l'interface web DSH : un personnage flottant à animation squelettique annonce le quota dans une bulle de dialogue, en identifiant automatiquement le fournisseur configuré (OpenCode Go, Command Code, DeepSeek) pour afficher un pourcentage de forfait ou un solde de compte, et en se rabattant sur les statistiques locales de tokens lorsque l'API du fournisseur est indisponible ; déplaçable, redimensionnable à la molette (90-260px), sons de clic synthétisés, routes en loopback uniquement.

Saisie à une main, sans clavier, pour la zone de rédaction : maintenez le bouton de la souris enfoncé sur la zone de saisie, parlez, relâchez — le texte atterrit dans le brouillon, et glisser vers le haut annule sans laisser une phrase à moitié écrite. Pas de bouton micro à viser ni de raccourci à mémoriser ; la main n'a jamais à quitter la zone de saisie, ce qui est tout l'intérêt quand l'autre main est occupée. La reconnaissance fonctionne entièrement hors ligne (SenseVoice via sherpa-onnx, aucune clé API, l'audio ne quitte jamais la machine).

Associe l'exécuteur en cours à un modèle réviseur plus puissant via des appels advisor() sans paramètre et des contrôles de patrouille par étape, renvoyant des consignes de plan, de correction ou d'arrêt.

Boucle de retour de lint sans configuration pour JS/TS, Python, Go et Rust : outils lint_diagnostics / lint_workspace_errors / lint_fix pilotés par les eslint / biome / ruff / golangci-lint / cargo clippy propres au dépôt (détectés automatiquement à partir des fichiers de configuration, node_modules/.bin local au dépôt résolu en premier, rien d'embarqué), plus un delta de constats après édition injecté automatiquement sur l'événement fs/observed du harnais et une porte d'achèvement bornée — éditer → lint → auto-réparation avec un seul appel lint_fix pour les agents dsh.

Collage de style Cherry Studio : le texte ou le code multiligne/indenté/délimité collé dans le compositeur DSH Web se replie en une carte bordée, pliable, étiquetée par langage, et est restauré en bloc de code délimité lors de l'envoi.

Plan de contrôle et d'orchestration multi-machines et multi-agents pour DSH : découvre les Agents et les espaces de travail entre appareils, route les tâches par machine, dépôt, capacité et charge vers des runtimes Agent locaux ou distants, diffuse progression et résultats, transfère les approbations et récupère les tâches durables après déconnexion.

Joue un carillon et une alerte vocale en chinois lorsqu'une fenêtre d'approbation, de question ou de revue de plan apparaît dans l'interface web DSH, pour ne jamais manquer une demande.

Plugin de configuration TypeScript et JavaScript LSP pour le harnais DeepSeek utilisant typescript-language-server.

Plugin de configuration Swift LSP pour le harnais DeepSeek utilisant sourcekit-lsp.

Plugin de configuration Rust LSP pour le harnais DeepSeek utilisant rust-analyzer.

Plugin de configuration Ruby LSP pour le harnais DeepSeek utilisant ruby-lsp.

Plugin de configuration Python LSP pour le harnais DeepSeek utilisant Pyright.