Plugins

Fournisseur de modèles Cohere pour DSH : protocole compatible OpenAI par défaut, voie native v2 Cohere pour citations/RAG/budget de réflexion. Adaptateur direct, sans proxy.

Interface DSH monochrome et calme aux accents lavande, animations de démarrage et de changement, espace de réflexion, skills à portée définie et connexions locales facultatives à la voix et à l’animal.

Compagnon de bureau Shenshen pour DeepSeek Harness : animations transparentes selon l’état (inactif, travail, réflexion, célébration, échec), clic pour saluer et glisser pour courir, solde API amont, comptage local, rôles, bulles et sons. Fork personnage de MeteorNOX/DeepSeek-Balance-Whale-Widget (dsh-whale-widget 0.4.2). Ne pas installer avec l’original : deux mascottes et requêtes en double.

Plugin d’organisation des idées. Un interrupteur près du compositeur active trois étapes — organiser, critiquer, rechercher — avec une liste de résultats à produire avant de passer à la suivante. Les idées terminées sont classées par genre dans Paramètres → Thoughts Center. Un carnet flottant garde les idées en germe et ouvre une nouvelle session avec l’idée choisie déjà saisie.

Ajoute un tiroir Process par réponse qui diffuse en chinois simplifié le raisonnement de l’agent, les appels d’outils et les erreurs du tour.

Fenêtre des paramètres Web DSH agrandie (1180x920 par défaut, pas de 20 px, mémorisée par navigateur). Paramètres avancés : redimensionnement ; opérations host — redémarrage après 3 s avec confirmation si occupé ; après 10 s d’inactivité de toutes les sessions (annulable, clics répétés sans effet supplémentaire) ; dernière heure de démarrage et durée ; vérification comparant les npm dist-tags des canaux choisis sans mise à niveau. Marque latérale remplacée par le nom de machine ; fournisseur, modèle et niveau de réflexion affichés en lecture seule près des stats du compositeur. Un interrupteur enregistre ou retire à l’exécution les trois outils agent dsh_restart_*. Zéro dépendance, aucun build ; toutes les routes derrière la barrière de confiance de connexion.

Expose DSH comme serveur MCP afin qu’un autre agent observe en temps réel son raisonnement, ses appels d’outils et écritures de fichiers, et partage l’intention. Permet de prendre un verrou de parole refusant les outils write/edit/git de DSH, d’insérer des alertes en cours de tour et de déléguer des revues.

Curseur d’effort de raisonnement pour le compositeur DeepSeek Harness : faites glisser parmi les niveaux déclarés par le modèle actuel puis relâchez pour écrire le niveau choisi dans la session. La bande auto monte d’un niveau après une erreur d’outil, puis d’un autre après au moins deux erreurs. Le routage facultatif choisit fournisseur/modèle par type de tâche.

Impose dans le system prompt une contrainte de réflexion et réponse en chinois (zh-CN), puis enregistre un rappel runtime à chaque étape pour éviter le retour à l’anglais après la sortie d’un outil. Un seul fichier, zéro dépendance runtime. Si l’API host change, utilise une seconde méthode d’enregistrement et journalise seulement un avertissement.

Abaisse le niveau de thinking et relève le plancher de tokens uniquement pour les appels auxiliaires, afin que résumés de compaction et titres de session ne dépensent pas leur budget de sortie en raisonnement.

Intègre les modèles Codex dans DSH via votre compte ChatGPT : choix modèle/effort de réflexion, chat avec images, outils/skills, approbation de tâches locales, réponses interactives, reprise et compaction de longues conversations, consultation quota/Token history et helper capture Windows pris en charge.

Ajoute quatre animations de queue de baleine à l’indicateur de réflexion de DeepSeek Harness et les fait défiler à chaque tour de réflexion.

Aperçu en direct dans la carte de survol de session de la barre latérale : outil actif et durée, réflexion, durée du dernier outil, vignette de pièce jointe agrandissable, dernier prompt et réponse sans échafaudage système injecté, icônes d’outils récents et, sur une ligne, tours, total de tokens et modèle. La page de réglages comprend 12 commandes (11 interrupteurs et un curseur), enregistrées dans le profil.

Petit plugin de confort pour changer en un clic le niveau de raisonnement depuis la barre d’outils du compositeur.

Surveille raisonnement et sortie d’un tour, puis l’annule en cas de répétition. Quatre détecteurs : cycle identique, comptage avec lignes différant d’un nombre, lignes répétées séparées par du texte et phrases définies par l’utilisateur. Une alerte à fermer manuellement apparaît dans l’overlay global, avec son optionnel. Monitor regroupe options, seuils et historique. Comparaison locale, sans appel de modèle ni coût de tokens.

Discutez avec chat.deepseek.com dans un panneau DSH via navigateur réel et session Web déjà ouverte : streaming, options deep-thinking/smart-search et pièces jointes. Récupère les conversations, exporte Markdown, distille/rejoue vers une session harness. Six outils : dschat_status, dschat_send, dschat_stop, dschat_recover, dschat_import, dschat_transfer.

Configure par modèle les options thinking et l’effort de raisonnement pour llm-pi-ai et DeepSeek officiel, et définit les modalités d’entrée (input ou inputModalities) dans le panneau de réglages DSH.

Mise en page de conversation façon ChatGPT pour le client Web DeepSeek Harness : colonne centrée de 768px, bulles utilisateur neutres alignées à droite, texte assistant pleine largeur en 16/28 et blocs de code arrondis avec bandeau de copie. Ajoute le balisage sémantique en ligne (==confirmed==, !!risk!!, ++key word++ ; les codes 4xx/5xx seuls sont aussi surlignés), des encarts check/warn/tip en début de ligne, un sélecteur fast/thinking qui change l’effort de raisonnement via ctx.modelDirectories et une ligne teintée avec barre d’accent pour la session choisie, plus des icônes colorées pour les dossiers d’espace de travail.

Transforme le menu d’effort de raisonnement en curseur et remplace le sélecteur standard modèle/niveau. Suit le pointeur ; au relâchement, se cale au niveau le plus proche et envoie une mise à jour de session par glissement. La piste affiche remplissage, graduations et bouton blanc ; seuls xhigh, max et ultra ont le dégradé animé de marque. Les extrémités affichent les noms des niveaux minimal/maximal ; la même carte ouvre la liste officielle des modèles. Flèches : 1 niveau ; PageUp/PageDown : 2 ; Home/End : extrémités. Chaque déplacement est envoyé. Le compteur de génération de l’objet répertoire ignore les réponses tardives ; la réduction des animations les désactive. Données de modelDirectories standard ; aucune capacité ajoutée.

Une petite mascotte dans un coin lit le flux réel d’événements : elle dérive au repos, accélère pendant le raisonnement, trace une ligne par appel d’outil actif, devient rouge et tremble avec le résumé d’erreur en cas d’échec, et célèbre les tours de plus de 10 s. Elle indique aussi activité et erreurs d’un coup d’œil, sans spinner. L’hôte condense les vrais événements Harness en instantané ; le client ne fait que l’afficher. Aucune reconnaissance de contenu ; elle reste hors du composer.

Ajoute deux pages visuelles à DSH Settings. Le JSON est la source de vérité des serveurs MCP et réécrit le bloc géré de profile patch, avec validation YAML et sauvegardes horodatées ; l’import d’un mcpServers JSON collé affiche d’abord les ajouts et remplacements. Thinking unlock interroge chaque passerelle compatible OpenAI sur les niveaux de raisonnement qu’elle déclare réellement et enregistre la configuration par niveau sans toucher aux autres plages d’octets du YAML écrit à la main. Un bouton distinct synchronise les modèles : aperçu des ajouts/retraits, puis écriture atomique des niveaux et modèles ; exécution également planifiable depuis la page.

Remplace le sélecteur de modèle du composer par un sélecteur axé sur la recherche et ajoute une page de gestion : création et modification de canaux llm-pi-ai, choix des modèles exposés par un endpoint et déclaration des niveaux de raisonnement et capacités par modèle.

Ajoute un curseur de profondeur de raisonnement lié aux niveaux déclarés du modèle, des conseils de configuration et des réglages de modèle intégrés facultatifs.

Déclare le type d’entrée et le niveau de réflexion par modèle dans la page 模型. Ajoute des cases « 输入类型 » à chaque carte fournisseur et un champ « 思考等级 » au dialogue 编辑 ; écrit les champs officiels `input` et `reasoningEfforts` de `pi-ai`.