Plugins

Réunit cinq outils DSH de production dans un plugin (8 emplacements) : régressions Git (introducteur, changements récents, bisect, ancienneté blame), décodage de stack trace avec contexte local, validation YAML/ENV/properties et suggestions de fautes, échappement shell multiplateforme (POSIX/PowerShell/cmd), audit SQL MyBatis Plus (N+1, @Transactional manquant, LIKE %, SELECT *, WHERE manquant). Zéro dépendance npm, tout hors ligne ; concurrence sûre sauf bisect. Sous-plugins installables seuls : dsh-when-broke, dsh-stackdecoder, dsh-config-guard, dsh-cmd-shield, dsh-mp-auditor.

Ajoute download_file pour récupérer une URL avec 16 connexions aria2c et basculer sur un flux unique si aria2 manque. aria2c doit être installé séparément ; le canal aria2 ne vérifie pas les certificats TLS.

Gate de release qualité des réponses IA. Deux voies : rejouer une archive VeriScope via le gate Python d’origine, ou appliquer avec Node seul un seuil à un export Ragas par ligne, sans VeriScope, Python ni pandas. Renvoie PASS/FAIL/REVIEW avec preuves et reçu revérifiable ; seuils par ligne et comparaison décimale exacte. Aucune réévaluation ni appel modèle ; REVIEW ne devient jamais PASS.

Crée et modifie du contenu Feishu/Lark avec dix outils : bases et enregistrements Bitable, documents convertissant Markdown en blocs natifs, feuilles, wikis, fichiers Drive et messages ; aussi graphiques de tableau Base V3 et requêtes agrégées côté serveur.

Rappel BM25 local, garde d’écriture fail-closed, doctor statique et panneau pour un magasin Markdown Engramory. Aucun réseau, daemon ou appel modèle sans opt-in ; qualité mesurée par un benchmark reproductible du dépôt.

Compression de contexte par notes : remplace le compactage résumé par LLM par un carnet persistant rédigé par le modèle et un historique brut récupérable ; zéro appel modèle à la frontière de bascule.

Transforme un coffre Markdown local en deux dossiers choisis dans Settings : connaissances (notes écrites par DSH) et mémoire à long terme de l’agent (rappel par tour et capture en fin de tour). Markdown avec frontmatter, recherche BM25, archivage réversible et isolation refusant traversal, chemins absolus et échappées par symlink.

Exécute dans DeepSeek Harness via MCP le toolkit upstream Headroom (headroom-ai, Apache-2.0). Expose headroom_compress, headroom_retrieve et headroom_stats sous mcp__headroom__*, servis par le serveur upstream installé à la demande avec uvx. Compression avec perte mais réversible : originaux récupérés par hash depuis un magasin CCR local. Inclut aussi le registre MCP de Headroom et un sanitizer d’en-têtes modèle pour le proxy upstream.

Bibliothèque mémoire privée pour DSH, avec personas personnalisables ; enregistre uniquement sur demande et stocke tout en Markdown local.

Déplace les sessions dans une corbeille restaurable ; celles des subagents suivent le parent en arbre. Archivage groupé, restauration et purge ; seule la purge détruit les octets.

Assemblage de prompts autonome avec registre de sources, texte personnalisé, édition/aperçu des stratégies et snapshots par session via les hooks publics de DSH.

Supprime une conversation entière depuis le menu de session. Un clic droit sur un texte sélectionné affiche Copy, Quote (insère un bloc de citation Markdown dans le compositeur) et Ask. Ask envoie sélection et question à un subagent unique réutilisable et continuable (label `ask`, retrouvé dans le catalogue après redémarrage) et diffuse la réponse dans la barre latérale droite.

Regroupe dans la barre latérale DSH les sessions qui se passent le relais en une chaîne : détection automatique depuis le handoff prompt, numérotation, renommage sur place, recherche, réorganisation par glisser-déposer et sélection multiple, épinglage en haut, archivage hors de la barre latérale dans un panneau et affichage context/étapes par session. Des seuils configurables peuvent déclencher un handoff automatique : rédiger le prochain prompt, ouvrir une session, le coller et basculer dessus.

Affiche les enregistrements de session DSH et les caches d’archive sur une page de la barre latérale, et place les suppressions dans une corbeille restaurable. Refuse les sessions modifiées au cours des 10 dernières minutes.

Réplique les sessions d’autres agents de programmation dans DeepSeek Harness sous forme de tâches reprenables, avec un workspace par application.

Expose tous les modèles de tous les fournisseurs configurés dans DeepSeek Harness via un endpoint unique compatible OpenAI sur un port loopback fixe. Une page latérale présente l’URL de base, la clé, le port et les IDs de modèles.

Fournisseur de modèles Grok via une passerelle compatible OpenAI, avec découverte des modèles, génération d’images/vidéos, outils de synthèse vocale et tâches média locales persistantes.

Connecte les modèles MiniMax Code à DSH, en réutilisant la connexion de l’application de bureau ou via une connexion propre. Accès modèle compatible Anthropic, catalogue live, check-in quotidien donnant des crédits gratuits et solde lié au modèle choisi.

Relie DSH aux modèles compatibles OpenCode via la CLI locale : passthrough natif LlmAdapter, sessions OC persistantes avec résultats d’outils entre tours, miroir des outils et panneau de vérification de l’environnement CLI. CLI OpenCode installée localement requise.

Ajoute Standard Compute comme fournisseur de modèles compatible OpenAI via l’adapter pi-ai intégré, avec le router model standardcompute et deux model pins directs. Configuration uniquement, sans code.

Seuls les domaines indiqués passent par proxy : ajoutez le host modèle qui en a besoin ; recherche Web et autres requêtes restent sur le réseau normal. Plusieurs proxies nommés peuvent servir différents domaines, avec liste never-proxy. Les réglages sauvegardés s’appliquent dès la prochaine requête, sans redémarrage.

Répartit les modèles des canaux gratuits entre trois chaînes fallback de 1M et une chaîne personnalisée ; les classe par débit mesuré, filtre les modèles selon les seuils de débit et de taux d’erreur et fait tourner les comptes. Nécessite une passerelle compatible OpenAI (par défaut : :8326).

Fournisseur LocalAI pour modèles de langage, embeddings, reranking, parole et génération d’images, avec commandes spécifiques à LocalAI dans DSH. Nécessite d’installer et d’activer Firefox2100/dsh-ai-providers#runtime.

Fournisseur Jina pour embeddings et reranking dans DSH. Nécessite d’installer et d’activer Firefox2100/dsh-ai-providers#runtime.