Plugins

Lutin-baleine DeepSeek translucide flottant sur la page DSH, qui ouvre une fenêtre de chat temporaire, déplaçable et minimisable ; utilise le modèle de la session ou un endpoint personnalisé compatible OpenAI avec streaming en temps réel.

Mémoire en petits fichiers pour DeepSeek Harness : le modèle écrit du Markdown et l’hôte l’injecte.

Empêche l’ordinateur de se mettre en veille pendant l’exécution de Harness. Activation/désactivation en cours d’exécution par un outil destiné au modèle.

Plugin natif DeepSeek Harness pour la modélisation et la résolution QUBO guidées par IsingQ.

Voyant d’état pour DeepSeek Harness : les expressions du personnage suivent l’état du modèle, avec notifications en bulles de chat et mini-fenêtre Windows toujours au premier plan.

Plugin Web DSH : fond statique ou vidéo plein écran, curseurs d’opacité/flou/contraste en direct, transparence des panneaux vitrés et rotation en boucle des dossiers avec fondu enchaîné. Modifie aussi les bordures animées du sélecteur de modèle et des pastilles de permission. État enregistré dans ~/.dsh/dsh-bg.

Plugin multi-bash Windows pour dsh : outils modèle git_bash / wsl_bash et exécuteur shell-select qui répartit l’unique siège ctx.shell entre Git Bash, WSL et pwsh (pwsh reste le défaut).

Plugin de favoris de modèles DSH : épingle les modèles favoris, affiche le fournisseur des modèles homonymes, sépare les boutons modèle/niveau de raisonnement et mémorise l’effort par modèle.

Outil accurate_vision destiné au modèle : raisonnement spatial précis sur les images via un modèle de vision.

Plugin DeepSeek Harness ajoutant deux raccourcis par défaut de modèle et de raisonnement au-dessus du compositeur, personnalisables dans les réglages.

Workbench de comparaison de code multi-modèles pour DeepSeek Harness, privilégiant les preuves.

Adaptateur LLM serverless FriendliAI pour DeepSeek Harness : chat completions compatible OpenAI, découverte dynamique des modèles et raisonnement pris en charge.

Collez des images dans le chat DeepSeek Harness ; un backend local gratuit (macOS Vision / Tesseract) les lit avant la réponse du modèle DeepSeek textuel.

Plugin DeepSeek Harness qui enregistre un outil de délégation de sous-agent par rôle et modèle configurés, chacun lié à sa propre route fournisseur.

Plugin DSH qui se connecte aux serveurs MCP, découvre leurs outils et les enregistre pour invocation directe par le modèle, avec nouvelles tentatives et statistiques.

Auto Mode pour DSH : un routeur de modèles flash choisit automatiquement le meilleur preset d’agent (standard/code/minimal/cordis) pour chaque nouvelle session et l’exécute aussitôt, sans confirmation.

Affiche dans la barre latérale Web DSH l’utilisation des jetons LLM et le coût en RMB par projet, répartis entre entrée (absence du cache), cache trouvé et sortie, avec calcul automatique selon le tarif du modèle.

Fournisseur WorkflowEngine alternatif pour DSH 0.1.0-rc.7. Exécute l’orchestration écrite par le modèle dans des runtimes QuickJS/WASM neufs, avec pont hôte limité au JSON et limites de mémoire, de durée d’exécution et de fan-out des agents enfants.

Routage intelligent des fournisseurs : activation/désactivation en un clic depuis le bouton du compositeur ; toute erreur de canal, y compris 4xx, bascule automatiquement vers le suivant. Le sélecteur affiche les noms des chaînes sans révéler les canaux/modèles internes ; gestion de plusieurs chaînes dans les paramètres.

Outil vision_analyze : analyse une image locale ou une URL avec un modèle de vision compatible avec OpenAI.

Interface de réglage des paramètres système : page regroupant délais, parallélisme, politique de nouvelle tentative LLM, paramètres de modèle, recherche Web, permissions et préréglages. Modifie en sécurité la configuration profile par correspondance YAML ligne par ligne et validation après écriture.

Sépare le sélecteur de modèle du compositeur en menu déroulant avec recherche et favoris et curseur d’effort de raisonnement ; raccourcis de changement rapide Ctrl+P / Ctrl+T.

Pipeline d’inspection visuelle indépendante du modèle pour agents uniquement textuels : captures HTML page par page et contrat de briefing prêt à l’emploi pour vision subagent (gewu_prep), puis vérification de chaque constat dans le code source (gewu_locate). Validé avec mimo-v2.5 et qwen3.7-plus.

Tableau d’utilisation dans la barre latérale DeepSeek Harness Web : statistiques de tokens/modèles/activité entre sessions, tableau par session et courbe de tendance sur une période choisie.