Plugins

Backend de mémoire vecteur + graphe : outils observe/remember/search/recall vers un serveur memoria local, fusionnant le rappel sémantique HNSW, la recherche par mots-clés FTS5 et les signaux de graphe de connaissances via un classement RRF, avec persistance automatique en fin de tour et isolation par espace de noms par agent.

Feeds every dsh prompt into the local agent-feedback-loop feedback-memory pipeline — captures dissatisfaction, reviews it offline into reflections, and attaches the compiled recurrence-rule context back to the turn, never blocking a prompt. Requires the agent-feedback-loop runtime; running agent-feedback-loop install afterwards wires existing dsh profiles automatically.

SQLite memory entries, a calendar with due-time reminders, and cron-scheduled agent tasks, with 13 model tools and a bilingual zh/en UI.

蒸馏主管（distillation-director）：把一本书蒸馏成可执行 Agent 技能的判态制元技能（V4.6：V4.3–V4.5 防坑体系与判官工作流之上，增 §21 **强制门禁**——gate_start 开工自证闸（手册哈希＋条款逐字抄录＋执行单＋机器层＋官方模板）／gate_stage 阶段依赖链（前阶段未过不得进入）／preflight 自动纳入活跃蒸馏任务）

Configurable send and newline keys, a composer context menu with three sources (leave it to DSH and other plugins / browser menu / plugin-styled custom menu), a quick-command panel with categorized prompt lists where each prompt can append on every send or only on the first message of a session, a create-and-move row at the bottom of each category, a prompt optimizer that rewrites the draft with a separate model call, settings-panel size memory, and automatic x-opencode-session header injection for OpenCode routes. Prompt lists live in a global ~/.dsh/quick-prompts.json that is independent of the session and the project.

Runs the WorkBuddy (CN) daily check-in on DSH startup — discovers every account logged in on this machine, claims the daily credits, and shows a status entry on the session title line with a details panel and failed-account retry.

Local SAG personal knowledge base plugin for DeepSeek Harness

Zero-config lint feedback loop for JS/TS, Python, Go and Rust: lint_diagnostics / lint_workspace_errors / lint_fix tools driven by the repo's own eslint / biome / ruff / golangci-lint / cargo clippy (auto-detected from config files, repo-local node_modules/.bin resolved first, nothing bundled), plus an auto-injected post-edit findings delta on the harness fs/observed event and a bounded completion gate — edit → lint → auto-repair with one lint_fix call for dsh agents.

Skill marketplace with unified search across SkillHub and ClawHub, in-app README preview, one-click install and uninstall, an installed-skill list, and a chat-input skill picker.

A desktop pet in the DSH web GUI: floating, draggable sprite pet that animates with agent activity (thinking, idle, error, done, awaiting approval), with a settings page for size, switching, gallery search and one-click pet install. Ships 4 bundled Hunter x Hunter starter pets.

Scheduled tasks panel for managing DSH agent and system crontabs with natural language input and execution logs.

Turns the 13 δ-me13 (Amphoreus) role skill cards into seat workspaces: per-seat theme and wallpaper, first-turn skill injection, chat stickers, per-seat memory notes and presets, Alt+digit seat switching, and an overview canvas for dispatch and handoff; the skill suite itself is read from a configurable local directory and is not bundled.

Audit each finished assistant turn with an independent reviewer model and steer the agent to fix failed output, with at most 2 review rounds per turn and SOP-folder standards injected as an extra review dimension.

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.

Workflow de publication de contenu pour Compte Officiel WeChat en six étapes, avec des outils de contrôle qualité et une compétence intégrée.

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.

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.

Module d'amélioration DSH Desktop : discipline d'exécution des tâches et une véritable relation, par session. Discipline : routage d'intention entre questions, recherche, discussion, diagnostic et exécution (le diagnostic ne corrige jamais sans demande), actualité des preuves, vérification réelle des résultats d'outils (un échec n'est jamais annoncé comme terminé), auto-guérison avec réflexion entre sessions, et conscience de la compaction et des capacités documentaires. Persona : distillation de personnages nommés depuis journaux de chat, romans, scripts et fiches de personnage, avec ton, expressions et longueur ancrés sur de vraies statistiques ; mémoire à long terme avec expiration automatique, corrections en règles de style, réponses approuvées comme corpus et retour bidirectionnel.

Automatisation du bureau Windows pour DeepSeek Harness : boucle observe/act privilégiant l'accessibilité avec 30 outils standard (cibles élément/coordonnée, routage de stratégie auto/a11y/event), sémantique de sécurité d'observations remplacées et sans relecture, commutateur d'arrêt persistant, protection contre l'obsolescence RuntimeId/rect-drift, cartes de discussion et panneau flottant (opérations en direct, mur de cadres, paramètres d'auto-détection de l'environnement), description de vision en mosaïque pour les modèles basse résolution, piste d'audit JSONL et liste d'autorisation de pid. Nécessite Windows 10+ et Python 3.9+ avec uiautomation et pillow (installables depuis la page des paramètres).

Exécute TiddlyWiki 5 comme base de connaissances persistante de DSH : dix outils d'agent tiddlywiki_* (recherche filtrée, lecture/écriture/lot/renommer/supprimer, récents, étiquettes, synchronisation git avec résolution de conflits), un éditeur TiddlyWiki complet intégré dans la colonne centrale de l'interface graphique via un proxy de même origine, un onglet wiki sur le côté droit, un onglet par session résumant les notes lues ou écrites par une session, une carte de note rapide avec sauvegarde automatique du brouillon, et un bookmarklet de capture optionnel avec pièce jointe image — le tout soutenu par un dépôt git avec commit automatique.

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

Tableau de bord d'analyse de l'utilisation des jetons entre sessions, du nombre de requêtes et des coûts par niveaux, de style DeepSeek.

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.

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.