Plugins

Bundle de plugin dsh portant le sous-système advisor d'omp : un modèle relecteur par session qui observe la transcription principale et injecte des conseils classés par gravité (mineur/préoccupation/bloquant).

Anneau de quota OpenCode Go : un anneau de progression cliquable (5 h/hebdomadaire/mensuel) à gauche du sélecteur de modèle, coloré selon l'urgence, avec un compte à rebours de réinitialisation au survol.

Permet aux modèles texte seul de voir les images : lorsqu'une image arrive avec un texte de remplacement comme \[image omitted because this model accepts text only], le modèle appelle l'outil vision_describe et le plugin transmet la référence de l'image et la question à un modèle multimodal, en réessayant avec un modèle de secours en cas d'échec. Configuré dans la page de paramètres et conservé via l'API officielle de paramètres.

Interroge le wiki chinois de Minecraft (API MediaWiki) et convertit le texte wiki brut en sortie propre lisible par l'IA — recherche, introduction de page, Markdown complet et entrée aléatoire ; modèles, références, images et liens inter-langues sont supprimés avant d'atteindre le modèle.

Quota de tokens unifié et statistiques d'usage pour dsh : quota glissant/à l'usage multi-fournisseurs avec cartes dans la barre latérale et opérations fournisseur, plus agrégation des tokens des journaux de session avec tendances, carte de chaleur et ventilation par modèle.

Fallback OCR local pour les routes en texte seul : lorsque le modèle de session déclare qu'il ne peut pas accepter d'images, l'image jointe est mise en cache localement et son chemin est injecté pour que le modèle puisse appeler ocr_image — PP-OCRv5 + ONNX Runtime sur CPU, sans clé API, les images ne quittent jamais la machine. Silencieux lorsque le modèle peut voir les images.

Plugin de fournisseur de modèles gratuits pour DSH avec plus de 20 modèles dont Gemini, MiMo, GLM, etc.

Fournisseur gratuit du modèle conversationnel ChatGPT Web (GPT 5.6 Luna) pour DeepSeek Harness avec Markdown en streaming.

Dépêche des subagents avec des profils nommés (modèle, effort de raisonnement et périmètre d’outils par tâche), contrôles de sécurité, estimation des coûts avec comparaison des économies, et un registre complet des décisions de dispatch.

Espace de travail média et vision pour DeepSeek Harness : génération d'images, de vidéos et de parole, questions-réponses sur images et localisation d'éléments, OCR de longues images, diff de pixels, vérification par capture d'écran HTML et résumé de vidéos, avec des fournisseurs DashScope et compatibles OpenAI, des pools de modèles et un client de type workbench.

Outil display_file côté modèle qui affiche 36 extensions de fichiers en ligne dans l'interface web : images avec lightbox et zoom au clic, vidéo avec navigation, audio, PDF, fichiers Office et OpenDocument convertis en PDF sur l'hôte via LibreOffice, et HTML local dans un cadre isolé ; les octets sont diffusés depuis une route HTTP signée avec prise en charge des plages, et PNG/JPEG/WebP/GIF entrent aussi dans le contexte du modèle sur les routes compatibles images.

Plugin de vérification d'objectifs basée sur des preuves pour DeepSeek Harness. Verrouille les objectifs via /ultragoal et vérifie l'achèvement par rapport aux codes de sortie des commandes et aux artefacts générés, empêchant le modèle de signaler faussement l'achèvement des tâches.

Quota CLIProxyAPI pour DeepSeek Harness : un anneau à côté du sélecteur de modèles et un panneau de paramètres listant les fenêtres de quota de chaque compte, avec les forfaits et les heures de réinitialisation.

Préparez votre dsh pour du codage sérieux. (Tools x Schemas)^REPL. `skill://`, `ctx://`, `agent://`, `dvc://`, `dsh://`, IPython REPL, Context as Variables, compactions croisées rappelables, restauration complète du contexte. `hash-edit`, `dvc://browser`, sous-agent comme fonction, workflow comme fonction.

Révision de trajectoire en lecture seule dans une barre latérale de conversation redimensionnable, avec analyse de règles, explications optionnelles du modèle, navigation dans les preuves et comparaison d'exécutions sur la même plage.

Porte d'authentification pour l'interface web DeepSeek Harness : couvre les pages, /api, /plugins et les mises à niveau WebSocket, avec hachage PBKDF2, cookies de session HttpOnly SameSite et verrouillage de connexion par IP ; inscription par code d'invitation ; 2FA avec TOTP ou passkeys (plusieurs clés par compte, inscription du téléphone par QR, connexion sans nom d'utilisateur et élévation avant tout ajout ou retrait de facteur) ; panneau de gestion des utilisateurs (profil personnel, TOTP et passkeys, ajout et retrait d'utilisateurs, réinitialisation de mots de passe, invitations, effacement des passkeys d'un appareil perdu) ; protection des modèles et clés API réservée aux administrateurs ; isolation par utilisateur sur les API REST/list et les flux d'événements WebSocket …

Fournisseur de modèles Kiro avec connexion via Builder ID, Identity Center, Google, GitHub et import d'identifiants, actualisation automatique des jetons et profils, utilisation du compte, découverte des modèles en direct, efforts de raisonnement sélectionnables, appels d'outils en flux, gestion de la raison d'arrêt du fournisseur et du débordement de contexte, et comptabilité des jetons qui utilise les compteurs exacts de Kiro lorsqu'il les envoie et sinon met à l'échelle le pourcentage d'utilisation du contexte qu'il envoie selon la fenêtre annoncée du modèle.

Accès Tailscale au Web GUI filtré par identité avec dsh toujours lié à loopback : un proxy 127.0.0.1 publié par tailscale serve admet une requête uniquement lorsque la connexion Tailscale qu'il tamponne est autorisée, avec une liste d'autorisation optionnelle par appareil, de sorte que les méthodes /api privilégiées derrière la vérification loopback — Settings, Models, Plugins — répondent sans qu'on dise à dsh de faire confiance à un hôte distant.

Fournit l'outil see_image pour DSH : envoie un fichier image à un modèle de vision compatible OpenAI configurable et relaie sa description à un modèle texte uniquement.

Encapsule globalThis.fetch pour acheminer les requêtes API de modèle de DeepSeek Harness via un proxy HTTP/SOCKS selon le domaine cible, en laissant toutes les autres requêtes sur la connexion directe, sans modifier le code source de Harness.

Réécrit la copie chinoise d'un plugin installé sur le marché en anglais via un modèle déjà configuré dans le harness : automatiquement à l'installation du plugin, puis rechargé à chaud. Chaque fichier est traduit en une passe complète, validé par un analyseur réel lorsqu'il existe (node --check pour JavaScript, analyseurs JSON et YAML sinon), puis renvoyé au modèle avec l'erreur jusqu'à trois tentatives de réparation ; les fichiers de plus de 48 Ko, ou qui ne s'analysent jamais, basculent vers une passe par plages de lignes comparant chaque ligne renvoyée à l'originale pour la structure. Les phrases de déclenchement et les tables de locale peuvent être préservées au lieu d'être traduites, et l'original intact est conservé à côté du fichier en .zh.bak.

Recherche approfondie comme mode agent : une unique boucle révisée qui planifie, recherche dans des rondes parallèles adaptatives pilotées par les lacunes que les chercheurs eux-mêmes déclarent, synthétise un rapport cité puis le relit de manière contradictoire, au lieu d'un script que le modèle réécrit à chaque appel. Les questions que le budget de rondes n'a jamais atteintes sont nommées dans le rapport plutôt qu'écartées.

Hooks de cycle de vie pilotés par configuration, y compris l'injection de contexte : déclarez event, handler et outcome en YAML, où le handler est un outil in-harness (MCP inclus), une commande shell ou un endpoint HTTP, et l'outcome est model-visible context, un denied tool call, ou fire-and-forget.

Compétence de vérification d'affirmations qui confronte documents de conception et plans aux faits du code, en escaladant les affirmations comportementales vers une vérification exécutable par primitives logiques pour machines à états et modèles de données, avec régression avant/après, contraintes de domaine et exploration des risques de concurrence.